Un Passo In Avanti Nella Data Analysis

L'analisi dei dati serve a far emergere informazioni strategiche a supporto dei processi decisionali relativi al proprio business o e-commerce. Con la Data Intelligence i dati e i KPI diventano potenti driver per far decollare le performance del digital marketing.

La Data Intelligence consiste nell’analisi dei dati che l’azienda ha a disposizione sui suoi clienti/utenti per trarne informazioni utili a migliorare l’efficienza operativa e massimizzare le attività e i servizi di marketing tout court

data inteliigence

Utilizziamo le più moderne tecnologie orchestrandole con metodologie proprietarie – frutto del lavoro con Advisor dell’Università di Padova / Ingegneria Gestionale & Statistica – per aver risposta alle domande chiave.

Con l’aumentare della quantità di informazioni a nostra disposizione, aumenta anche la necessità di elaborarle. Oramai riceviamo informazioni da molte fonti: software di web analysis, CRM, fidelity card, gestionali, etc. E nell’ecosistema Omnichannel le fonti on e off line interagiscono tra di loro sui medesimi clienti.

Tipicamente le aziende hanno a disposizione un’enorme quantità di dati e informazioni che spesso non si riesce a gestire per vari motivi tra cui:

  • Eccessiva quantità
  • Difficoltà di rendere i dati omogenei nei diversi silos in cui risiedono
  • Difficoltà nel dare un giusto peso ai vari dati e definire KPI adeguati di misurazione
  • Difficoltà a visualizzarle i dati in modo chiaro, semplice e utile per prendere decisioni
  • Incapacità ad utilizzare modelli previsionali su misura del proprio business
  • Poca dimestichezza o mancanza di competenze nella data analysis

Studio Cappello, tra le prime agenzie in Italia, si è specializzato nell’analisi dei dati al fine di trarre conclusioni sulle informazioni che contengono, con l’ausilio di sistemi e software specializzati. E con la dovuta competenza ed expertise.

Marketing Attribution

Per far decollare le performance del Marketing!

Tramite l’analisi di Marketing Attribution è possibile identificare meglio e con le dovute differenze i canali nel percorso di conversione, riconoscendo quelli decisivi da quelli marginali, e identificando il corretto ruolo strategico di ogni canale in relazione al processo di acquisto.

Web Analytics, Data Analysis e Business Intelligence

Una delle attività peculiari del digital marketing è l’analisi dei dati degli utenti sul sito web: la Web Analytics, utile per migliorare le conversioni del sito web; rendere il più possibile fluida l’User Expereince; comprendere meglio il comportamento degli utenti e la loro Customer Journey, massimizzare le performance delle campagne di advertising, promozione online, 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 Lifetime Value dei clienti, rendere sempre più performanti ed efficaci le strategie e le azioni di Advertising, Digital Marketing e Marketing Automation. 

La BI e il reporting forniscono ai dirigenti aziendali informazioni utili su indicatori di prestazioni chiave, i Key Performance Indicator che devono essere concreti, misurabili e immediati per azioni successive di marketing operativo.

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 Intelligence

La Data Intelligence implica non solo l’analisi dei dati ma la loro valorizzazione tramite esperti e competenti Data Scientist. In particolare nei progetti di analisi avanzata, gran parte del lavoro richiesto si svolge in anticipo, nella raccolta, integrazione e preparazione dei Big Data 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 Big Data, 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.

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 della Data Intelligence un potente alleato con cui governare strategia e web marketing. 

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