Digital Analytics, i vantaggi dell’analisi dei dati per le aziende

Perché l’analisi dei dati è così importante? Oggi ti spiegherò quali sono i vantaggi dell’analisi dei dati e perché sono una grossa opportunità.

Probabilmente hai sentito che i dati rappresentano un grosso trend. Le aziende stanno vedendo i vantaggi della Digital Analytics: decisioni migliori portano a operazioni più efficienti che portano a migliorare il business. Un grande affare se usata correttamente e un grande valore per ogni azienda e la propria strategia commerciale.

Per arrivarci le aziende stanno ponendo l’accento sull’analisi dei dati. In effetti, le entrate del mercato globale della visualizzazione dei dati si stimi possa aumentare a 7,76 miliardi di dollari entro il 2023, con una crescita del 9,47% rispetto ai 5 anni precedenti.

Come si analizzano i dati?

Esistono diversi modi per analizzare i dati. Alcuni di questi metodi utilizzano algoritmi, analisi predittiva, apprendimento automatico o intelligenza artificiale (AI). Altri richiedono analisi avanzate per dare un senso ai dati non strutturati.

Ecco 4 modi in cui analisti e data scientist estraggono modelli e tendenze da dati complessi:

1. Estrazione di dati

In parole povere, il data mining è un processo utilizzato per estrarre dati utilizzabili da un set di dati di grandi dimensioni. Il data mining implica la raccolta, l’archiviazione e l’elaborazione dei dati. Per segmentare e valutare i dati, il data mining utilizza algoritmi avanzati.

Scenario di vita reale: il data mining viene spesso utilizzato nel settore sanitario durante gli studi clinici sui pazienti. Gli algoritmi possono valutare modelli comportamentali di grandi quantità di dati per l’interpretazione, la costruzione di conoscenze e il processo decisionale.

2. Analisi del testo

L’analisi del testo è il processo per trarre un significato dalla comunicazione scritta. Di solito, il software di analisi del testo si basa su algoritmi di estrazione di testo e di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per trovare schemi e significato.

Scenario reale: l’analisi del testo viene utilizzata per creare la funzione di correzione automatica sul tuo dispositivo mobile. Non solo correggerà l’ortografia, ma predice anche cosa digiterai dopo in base all’analisi linguistica e al riconoscimento del modello di dati.

3. Visualizzazione dei dati

La visualizzazione dei dati presenta un quadro chiaro del significato effettivo dei dati. Utilizzando grafici a barre, grafici a torta, tabelle e altri elementi visivi, la visualizzazione dei dati rende i dati più facili da comprendere per coloro che prendono decisioni aziendali.

Scenario di vita reale: le visualizzazioni dei dati fanno parte della nostra vita quotidiana sui dispositivi IoT e probabilmente non te ne rendi nemmeno conto. Pensa agli anelli di allenamento sul tuo smartwatch, alle tendenze di consumo energetico del tuo termostato intelligente e ai grafici settimanali del tempo sullo schermo sul tuo telefono.

4. Informazioni commerciali

La Business Intelligence (BI) è la fine del gioco. Sfrutta gli strumenti di analisi per convertire i dati in informazioni fruibili. Spesso abbinata a tecniche di visualizzazione dei dati, la BI fornisce ai decisori informazioni dettagliate sullo stato dell’attività.

Scenario reale: i rivenditori utilizzano la tecnologia BI per sfruttare le tendenze dei clienti ed estendere le offerte personalizzate in tempo reale. Probabilmente sei destinatario di questo se ti sei iscritto a qualsiasi tipo di programma fedeltà.

Diversi componenti dell’analisi dei dati

In generale, ci sono tre fasi dell’analisi dei dati: raccolta e archiviazione, processo e organizzazione e, infine, analisi e visualizzazione. In altre parole, si inizia con l’identificazione dei dati poi si procede con l’organizzazione in un modo sensato e termina con l’identificazione di modelli e tendenze che significano qualcosa.

Ma quando si tratta di business, possiamo andare un po’ oltre queste fasi. Prima di iniziare a reperire i dati, dobbiamo impegnarci in alcune analisi aziendali. Dobbiamo porre domande sui nostri obiettivi e sui risultati desiderati prima di identificare il tipo di dati che dobbiamo raccogliere.

Dobbiamo anche considerare le persone e i processi che rendono possibile questa analisi. Abbiamo bisogno di persone più qualificate? Abbiamo bisogno di più formazione? E come condivideremo i nostri risultati internamente ed esternamente?

Poiché le aziende continuano a realizzare trasformazioni digitali, i componenti dell’analisi dei dati possono essere visti più come una strategia di dati completa, con i seguenti componenti:

1. Rispondere alle esigenze aziendali specifiche.

2. Determinare dove esistono i dati e come verranno raccolti.

3. Fare un inventario dell’infrastruttura tecnica necessaria per supportare l’approvvigionamento dei dati.

4. Identificare come trasformare i dati in informazioni fruibili.

5. Osserva i processi necessari e le competenze richieste al tuo personale.

6. Assicurati che le persone giuste abbiano accesso ai dati giusti.

Avere un piano in atto si tradurrà in una buona qualità dei dati e aiuterà la tua azienda a raggiungere i suoi obiettivi di analisi e quindi anche di opportunità di business.

A cosa serve l’analisi dei dati?

“Ci sono molte decisioni prese all’interno di un’azienda. Ormai sai che un’efficace analisi dei dati viene utilizzata per prendere decisioni aziendali migliori.” Cit.

Usiamo l’analisi dei dati per lo sviluppo del prodotto

Le aziende che producono un prodotto o offrono un servizio si affidano ai dati dei clienti per determinare cosa verrà dopo. Ad esempio, le società di e-commerce hanno un enorme bacino di potenziali clienti. Si basano su dati demografici, dati sugli acquisti passati e persino sui dati di pagamento per decidere quali prodotti e servizi attraggono diversi gruppi di persone.

Utilizziamo l’analisi dei dati per contenuti mirati

Nell’era digitale, i contenuti sono enormi e le aziende stanno intensificando il loro utilizzo. I dati sulla qualità possono informare le campagne di marketing e le strategie di prezzo. Imparare cosa vogliono i tuoi clienti può anche guidare i tuoi contenuti sui social media e aprire la porta ad altre iniziative come eventi e partnership.

Utilizziamo l’analisi dei dati per operazioni efficienti

L’analisi dei dati non deve sempre riguardare il cliente. A volte, un’azienda può raccogliere informazioni sulle sue operazioni interne tramite i dati. Questi risultati possono portare a progetti di automazione che semplificheranno le operazioni e allineeranno meglio il business per la crescita.

I Vantaggi dell’analisi dei dati per le aziende

Parlando in termini ancora più ampi, i dati stanno determinando il futuro delle aziende. Una volta che hai una strategia per i dati in atto e i risultati in mano, improvvisamente hai il tratto inestimabile della consapevolezza di come agire nel settore. Mantieni queste conoscenze mentre tieni traccia degli sviluppi economici e identifica le opportunità per la crescita della tua azienda.

Come migrare in modo sicuro a Google Analytics 4

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