{"id":1009716,"date":"2022-08-14T11:00:57","date_gmt":"2022-08-14T18:00:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/approfondimenti-attuabili-definizione-e-tecniche-di-implementazione\/"},"modified":"2025-02-13T04:48:21","modified_gmt":"2025-02-13T11:48:21","slug":"approfondimenti-attuabili-definizione-e-tecniche-di-implementazione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/approfondimenti-attuabili-definizione-e-tecniche-di-implementazione\/","title":{"rendered":"Approfondimenti attuabili: Definizione e tecniche di implementazione"},"content":{"rendered":"\n
Sebbene sia fondamentale, la raccolta di dati sulle vendite, sui clienti e sull’inventario non \u00e8 sufficiente per creare innovazioni che influenzino la crescita. La dirigenza deve comunque comprendere queste informazioni e utilizzare le “intuizioni attuabili” per formulare una strategia. In caso contrario, l’impatto di KPI cruciali potrebbe essere perso. <\/p>\n\n
Gli insight azionabili garantiscono che le organizzazioni possano utilizzare le informazioni acquisite per creare un piano di miglioramento delle operazioni e dei servizi aziendali. Una ricerca di Forrester ha rivelato che le aziende guidate dagli insight si espandono fino a otto volte pi\u00f9 rapidamente del PIL mondiale. <\/p>\n\n
Per questo motivo, la raccolta di informazioni e la produzione di informazioni preziose e attuabili favoriscono il miglioramento dei processi e lo sviluppo dell’azienda.<\/p>\n\n
Le intuizioni attuabili sono risultati o informazioni specifiche, basate sui dati, che forniscono indicazioni chiare e pratiche su come prendere decisioni informate e intraprendere azioni concrete. La dirigenza pu\u00f2 utilizzare i set di big data con approfondimenti attuabili per creare attivit\u00e0 efficienti basate sui dati. <\/p>\n\n
Questi approfondimenti possono essere ricavati da dati grezzi per fornire report approfonditi e unit\u00e0 di analisi<\/a>, spesso raccolti da software di gestione dei clienti, delle vendite e dell’inventario. <\/p>\n\n Le organizzazioni possono identificare quali operazioni necessitano ancora di miglioramenti sulla base di queste informazioni. Questo sistema consente al management di valutare le prestazioni dell’azienda da diversi punti di vista e di fare scelte sagge su come migliorare le operazioni e il servizio ai clienti<\/a>. <\/p>\n\n Grazie agli approfondimenti, \u00e8 possibile adottare misure pratiche per aumentare le vendite medie, l’efficacia operativa e la soddisfazione dei clienti. Di conseguenza, le organizzazioni che puntano a fare scelte guidate dai dati hanno un vantaggio nell’utilizzare gli insight azionabili per far progredire la propria attivit\u00e0. <\/p>\n\n Le informazioni utili sono importanti per diversi motivi cruciali:<\/p>\n\n L’analisi dei dati, compresi i feedback dei clienti e i punti di interesse, fornisce alle aziende spunti di riflessione utili all’azione. Questi approfondimenti permettono di prendere decisioni informate, aiutando le aziende a fare scelte strategiche in linea con le esigenze dei clienti e le tendenze del mercato. <\/p>\n\n I dati azionabili derivati dall’analisi dei dati qualitativi possono scoprire le cause principali della soddisfazione o dell’insoddisfazione dei clienti. Affrontando questi problemi, le aziende possono migliorare in modo proattivo l’esperienza del cliente, aumentandone la felicit\u00e0 e la fedelt\u00e0. <\/p>\n\n Le aziende che sfruttano gli actionable insights ottengono un vantaggio competitivo. Possono identificare le lacune del mercato, le tendenze emergenti e le aree di miglioramento pi\u00f9 rapidamente dei loro concorrenti. Questa agilit\u00e0 consente di modificare tempestivamente prodotti, servizi e strategie. <\/p>\n\n L’analisi dei dati consente alle organizzazioni di allocare le risorse in modo efficace. Le aziende possono ottimizzare i loro budget, il personale e gli sforzi per raggiungere i risultati desiderati in modo pi\u00f9 efficiente, concentrandosi sulle aree che hanno un reale impatto sul successo aziendale. <\/p>\n\n Le intuizioni ricavabili dall’analisi dei dati qualitativi supportano una cultura del miglioramento continuo. Raccogliendo, analizzando e agendo regolarmente sui feedback dei clienti e su altri dati aziendali qualitativi, le organizzazioni possono adattarsi ed evolversi per soddisfare le esigenze dei clienti e rimanere all’avanguardia nel panorama competitivo. <\/p>\n\n Ecco tre luoghi in cui puoi ottenere informazioni utili:<\/p>\n\n La differenza tra i dati perspicaci e quelli non perspicaci sta nella loro capacit\u00e0 di trovare spunti d’azione e di rivelare un punto di dati interessante e significativo.<\/p>\n\n Questo tipo di informazioni fornisce approfondimenti praticabili, offrendo informazioni specifiche e pertinenti che possono guidare le decisioni e le azioni. Spesso include punti di dati interessanti che fanno luce su tendenze, schemi o opportunit\u00e0 chiave, portando in ultima analisi ad approfondimenti pi\u00f9 incisivi. <\/p>\n\n I dati non perspicaci non hanno la profondit\u00e0 o la rilevanza necessarie per informare le decisioni in modo efficace. Possono essere costituiti da informazioni di routine o non correlate che non contribuiscono a una migliore comprensione di una situazione o di un problema. Senza la presenza di dati interessanti, tendono a offrire meno spunti di riflessione. <\/p>\n\n I dati perspicaci offrono maggiori spunti d’azione grazie alla presenza di punti di dati interessanti e rilevanti, mentre i dati non perspicaci devono fornire indicazioni pi\u00f9 preziose per il processo decisionale e le azioni. L’utilizzo di strumenti come Google Analytics e l’esecuzione di analisi approfondite possono aiutare a estrarre maggiori informazioni dalle informazioni e a renderle pi\u00f9 correlate agli obiettivi aziendali. <\/p>\n\n Per trasformare una buona informazione in un’informazione utile sono necessarie nuove abilit\u00e0 e un diverso modo di pensare. <\/p>\n\n Regole per trarre spunti di riflessione dai dati:<\/strong><\/p>\n\n La comprensione reciproca \u00e8 fondamentale per il successo del team. I team devono collaborare per ottenere informazioni significative sui dati. Il confronto e le richieste offrono meno spunti rispetto alla comunicazione e al supporto. <\/p>\n\n L’analista comprende le fonti dei dati, i metodi e le misurazioni. La direzione comprende i suoi obiettivi e le sue domande. Entrambe le parti devono comunicare in modo aperto e trasparente per comprendere le richieste dell’altro. <\/p>\n\n Le unit\u00e0 aziendali devono comprendere le loro entrate, i loro costi e i loro rischi. Tutti gli stakeholder devono descrivere i propri criteri, scopi e obiettivi per identificare i set di dati rappresentativi. Gli analisti dei dati devono essere chiari per monitorare i parametri corretti. <\/p>\n\n Principi utilizzati nella pratica:<\/strong><\/p>\n\n L’indeterminatezza pu\u00f2 creare scompiglio. Considera questa illustrazione: Prima di poter rispondere a qualcuno che chiede: “Come faccio ad andare all’aeroporto?”, hai bisogno di ulteriori dettagli, come ad esempio Dove si trova in questo momento? Sta andando a prendere qualcuno o sta volando? <\/p>\n\n Puoi scegliere quali metriche monitorare e come farlo tenendo conto dei vincoli, degli obiettivi e delle motivazioni dell’analisi. L’obiettivo? Stabilire un legame tra le misure e il significato che le informazioni trasmettono. <\/p>\n\n Specifica quali informazioni puoi ricavare dalle informazioni che fornirai. Ad esempio, devi fornire l’importo totale, il numero medio o il tasso di variazione? <\/p>\n\n Assicurati che le query siano accompagnate da misure quantificabili. La struttura SMART pu\u00f2 essere utilizzata per confermare (Specifico, Misurabile, Raggiungibile, Rilevante e Basato sul Tempo). <\/p>\n\n Tutti gli obiettivi sopra citati possono essere raggiunti definendo un’ipotesi. Questo \u00e8 un esempio di ipotesi: se il risultato \u00e8 A, l’azienda sperimenter\u00e0 XYZ. Se il risultato \u00e8 B, la nostra azienda beneficer\u00e0 di ZYX. <\/p>\n\n Seleziona le metriche in grado di visualizzare i dati necessari. Potrebbe essere necessario creare una strategia per raggiungere i risultati che portano alle risposte desiderate dopo aver messo in relazione i dati di diverse misurazioni. <\/p>\n\n Segmentando, puoi concentrarti meglio e ottenere una prospettiva pi\u00f9 raffinata sui tuoi dati. Puoi concentrarti su un sottoinsieme specifico di dati, come una sezione del sito web, un settore di attivit\u00e0 o un pubblico, prima di approfondire il comportamento di quei dati. <\/p>\n\n Prendi in considerazione la possibilit\u00e0 di combinare dati provenienti da ricerche secondarie<\/a> e fonti di diversi settori. Seleziona le risorse che ti forniranno i dati di maggiore qualit\u00e0 per supportare il risultato che desideri. <\/p>\n\nPerch\u00e9 gli approfondimenti sono importanti?<\/h2>\n\n
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Miglioramento del processo decisionale<\/h3>
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Maggiore soddisfazione del cliente<\/h3>
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Vantaggio competitivo<\/h3>
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Ottimizzazione delle risorse<\/h3>
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Miglioramento continuo<\/h3>
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3 aree per ottenere informazioni utili<\/h2>\n\n
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01. Indagini sul Net Promoter Score (NPS) per decisioni informate<\/h3>\n\n
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02. Recensioni online e analisi dei concorrenti per ottenere dati interessanti<\/h3>\n\n
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03. Monitoraggio dei social media per capire il percorso dei clienti<\/h3>\n\n
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La differenza tra dati perspicaci e non perspicaci<\/h2>\n\n
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Dati utili<\/h3>
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Dati non intuitivi<\/h3>
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Tecniche di implementazione dei dati per ottenere informazioni utili<\/h2>\n\n
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Collaborazione<\/h3>
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Trasparenza<\/h3>
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Specificit\u00e0<\/h3>
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Spiega la domanda o le domande in dettaglio<\/h3>
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Spiega l’importanza, l’impostazione e le implicazioni commerciali<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Stabilisci obiettivi precisi per i risultati dell’analisi dei dati.<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
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Crea KPI quantificabili<\/h3>
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\n
Per una maggiore chiarezza, formula un’ipotesi<\/h3>
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\n
Raccogli i dati corretti in modo appropriato<\/h3>
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\n
Assicurati di segmentare<\/h3>
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Collega le fonti di dati tra loro<\/h3>
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Correlare i dati<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n