Data Analytics

Solo con l'analisi dei dati si possono scoprire informazioni utili e strategiche per supportare i processi decisionali relativi al proprio business o e-commerce.

Data AnalyticsLa Data Analytics aiuta le aziende ad aumentare i ricavi, migliorare l'efficienza operativa, ottimizzare le campagne di marketing e gli sforzi del servizio clienti, rispondere più rapidamente alle tendenze dei mercati emergenti e ottenere un vantaggio competitivo sui rivali, il tutto con l'obiettivo finale di incrementare le prestazioni aziendali. 

Con l'aumentare della quantità di informazioni a nostra disposizione, aumenta anche la necessità di elaborarle. Oramai si riceviamo informazioni da molte fonti: software di web analitica, CRM, fidelity card / loyalty, gestionali, ERP, CRM, etc.

Si hanno a disposizione un'enorme quantità di dati e informazioni che spesso non si riesce a gestire per varie cause tra cui::
  1. eccessiva quantità
  2. difficoltà di rendere i dati omogenei nei diversi silos in cui risiedono
  3. difficoltà nel dare un giusto peso ai vari dati e definire KPI adeguati di misurazione
  4. difficoltà a visualizzarle i dati in modo chiaro, semplice e utile per prendere decisioni
  5. incapacità ad utilizzare modelli previsionali su misura del proprio business
  6. poca dimestichezza o mancanza di competenze nella data analysis
Data Analytics è il processo di esame dei set di dati al fine di trarre conclusioni sulle informazioni che contengono, con l'ausilio di sistemi e software specializzati..

Una delle attività peculiari del digital marketing è l'analisi dei dati degli utenti: la Web Analytics.utile per migliorare le conversioni del sito web, l'UX,  comprendere meglio il comportamento degli utenti, massimizzare le performance delle campagne di promozione online e di web marketing.

La Data Analysis & Business Intelligence (BI) viene utilizzata spesso per la comprensione  del comportamento Omnichannel dei clienti individuati per cluster di appartenenza, analizzare la loro Customer Journey, conoscere e valorizzare il Liftime Value dei clienti, impostare strategie efficaci di Digital Marketing e Marketing Automation. 

La BI e il reporting forniscono ai dirigenti aziendali informazioni utili su indicatori di prestazioni chiave - Key Performance Indicator - operazioni aziendali, clienti e altro ancora.

In passato, le query e i report di dati venivano in genere creati per gli utenti finali dagli sviluppatori BI che lavorano nell'IT o per un team BI centralizzato; ora, le organizzazioni utilizzano sempre più strumenti di BI self-service che consentono a dirigenti, analisti aziendali e operatori operativi di eseguire autonomamente le proprie query e creare report autonomamente.

Per gli e-commerce ad esempio (ma la lista è molto più lunga):
  • si può eseguire l' analisi del flusso dei clic per identificare i visitatori del sito web che sono più propensi ad acquistare un determinato prodotto o servizio in base alla navigazione e ai modelli di visualizzazione delle pagine
  • si esaminano i dati dei clienti per prevedere il tasso di abbandono in modo che si possano prendere provvedimenti per impedire le defezioni
  • si può capire meglio come potenziare gli sforzi nella gestione delle relazioni con i clienti
  • si potenziano i dati del CRM per segmentare i clienti per le campagne di web marketing
  • e altro ancora...

L'APPROCCIO ALLA DATA ANALYSIS DI STUDIO CAPPELLO

La Data Analysis implica non solo l'analisi dei dati. In particolare nei progetti di analisi avanzata, gran parte del lavoro richiesto si svolge in anticipo, nella raccolta, integrazione e preparazione dei dati e quindi nello sviluppo, nel test e nella revisione dei modelli analitici per garantire che producano risultati accurati.

Oltre ai data scientist e ad altri analisti di dati, i team di analisi spesso includono i data engineer, il cui compito è quello di aiutare i set di dati a essere pronti per l'analisi.
 
Il processo di analisi inizia con la raccolta dei dati, in cui gli scienziati dei dati identificano le informazioni di cui hanno bisogno per una particolare applicazione di analisi e poi lavorano da soli o con i data engineer e gli staff IT per assemblarli per l'uso.

I dati provenienti da diversi sistemi di origine potrebbero dover essere combinati tramite routine di integrazione dei dati, trasformati in un formato comune e caricati in un sistema di analisi. In altri casi, il processo di raccolta può consistere nell'estrarre un sottoinsieme rilevante da un flusso di dati grezzi che possa essere analizzato senza influire sul set di dati complessivo.

Una volta installati i dati necessari, il passaggio successivo consiste nel trovare e correggere i problemi di qualità dei dati che potrebbero influire sulla precisione delle applicazioni di analisi. Ciò include l'esecuzione di processi di profilazione dei dati e di pulizia dei dati per garantire che le informazioni contenute in un set di dati siano coerenti e che vengano eliminati errori e voci duplicate.

Viene quindi svolto un ulteriore lavoro di preparazione dei dati per manipolare e organizzare i dati per l'utilizzo analitico pianificato e vengono applicate politiche di governance dei dati per garantire che i dati corrispondano agli standard aziendali e vengano utilizzati correttamente.
 
A questo punto, il lavoro di analisi dei dati inizia sul serio.

Il nostro Data Scientist crea un modello analitico, utilizzando strumenti di modellazione predittiva o altri software di analisi e linguaggi di programmazione come Python, Scala, R e SQL.

Il modello viene inizialmente eseguito su un set di dati parziale per verificarne l'accuratezza; in genere, viene quindi rivisto e testato di nuovo, un processo noto come "allenamento" del modello che continua fino a quando non funziona come previsto.

Infine, il modello viene eseguito in modalità produzione rispetto al set di dati completo, operazione che può essere eseguita una sola volta per soddisfare una specifica esigenza di informazioni o su base continuativa man mano che i dati vengono aggiornati.
 
In alcuni casi, le applicazioni di analisi possono essere impostate per attivare automaticamente le azioni di business, ad esempio modificare il targeting e il bid delle campagne ADV a performance.

L'ultimo passaggio nel processo di analisi dei dati consiste nel comunicare i risultati generati dai modelli analitici ai dirigenti aziendali e agli altri responsabili per aiutarli a prendere decisioni.

Questo di solito viene fatto con l'aiuto delle tecniche di reporting di visualizzazione dei dati, che i team di analisi utilizzano per creare grafici e altre infografiche progettate per rendere i risultati più facili da capire.

Le visualizzazioni dei dati spesso sono incorporate nelle applicazioni del cruscotto BI che visualizzano i dati su una singola schermata e possono essere aggiornate in tempo reale non appena le nuove informazioni diventano disponibili.
 
In Studio Cappello facciamo dell'analisi dei dati il motore su cui governare strategia e marketing operativo. 


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