Dati, ma alla fine cosa ce ne facciamo?
Andrea Bovarini
International Business Director | Tag Management & Data Quality Expert | Attribution Modeling Specialist | Driving Marketing ROI
I marketer hanno a disposizione tanti strumenti tecnologici per la gestione dei dati. Queste soluzioni forniscono alle aziende, sulla carta, benefici incredibili proponendo algoritmi sviluppati ad hoc. Il lavoro è posto sulla precisione di analisi e di estrazione di KPI basilari per il proprio settore, dimenticandosi che la tecnologia da sola non basta. Ci si scontra con una realtà che non corrisponde alle promesse iniziali.
Una volta che i dati sono stati estrapolati e sono resi fruibili a chi ne deve fare uso, bisogna essere in grado di leggerli, capirli e soprattutto interpretarli in funzione del proprio business
Per poter interpretare correttamente i dati, è necessario definire fin dall'inizio quali parametri considerare ed elaborare. L’acquisizione dei dati deve avvenire secondo una logica che tenga conto per esempio, della tipologia di estrazione che si vuole eseguire, in funzione delle analisi che si vogliono realizzare.
La personalizzazione di questo percorso è fondamentale per aumentare il conversion rate e la si può fare solo conoscendo gli utenti in funzione dell’interesse che hanno verso il prodotto o servizio che viene offerto.
I dati da soli, per quanto elaborati, non bastano, devono essere studiati e interpretati da chi parla il linguaggio del business e da chi conosce i comportamenti sociali degli utenti.
Lasciamo ai data scientist l’abilità a elaborare e interpolare i dati che vengono raccolti online e offline, ma poi i risultati vanno calati nella realtà umana, va capito che valenza possa avere un particolare segmento in relazione al business specifico.
Per questo lavoro bisogna scegliere dei professionisti che abbiano esperienza, che conoscano il comportamento dei cluster di utenti di fronte a una data proposizione commerciale, altrimenti l’analisi risulta totalmente inefficiente.
Le strategie non si inventano, possono essere data-driven, ma i dati da soli non fanno una strategia, è l’esperienza e la capacità analitica e di comprensione del dato che fanno la differenza e decretano il successo o il fallimento
Processi di innovazione e progettazione.
7 anniNel leggere il content mi è venuta in mente una scienziata donna che attraverso la raccolta di dati ha messo a sistema un metodo che conduce al sapere: Educazione Cosmica, la straordinarietà di questa scienziata è che nel suo ricercare ha individuato i neuroni specchio senza poterli vedere, come ha fatto? Attraverso la lettura trasversale di tutti i dati che incontrava, comportamentali, fisici, chimici... questa donna era la scienziata Maria Montessori che nel 1907 aveva già individuato meccanismi della mente umana che oggi le neuroscienze stanno confermando. La capacità di leggere i dati, più disparati, in modo efficace ed efficiente può essere e deve essere fatto ponendosi dal punto di vista dello scienziato, applicare un metodo solido, procedere e verificare. I risultati ottenuti devono essere calati nel contesto e quindi incrociati con altre variabili tipiche del contesto e verificati. Un tale lavoro necessita di una regia, ma anche di un team qualificato in ogni specifico passaggio, ciascuno attraverso la propria expertise crea il "sapere". Ciascuno con la propria sensibilità individua una parte del puzzle, il team compone la strategia. La mole di dati in possesso delle aziende sono come diamanti grezzi.