Navigare in un mondo di dati.
Guida all'Adozione di un Approccio Data-Driven.
Ho sempre avuto un approccio data-driven e credo fermamente che oggi, più di prima, non se ne possa fare a meno.
Viviamo e produciamo una quantità di dati assurda la cui crescita non potrà che aumentare e sarebbe un peccato non sfruttarli a favore dello sviluppo di un prodotto o servizio.
Un approccio data-driven aiuta le aziende a prendere decisioni più informate, adattarsi meglio ai cambiamenti del mercato e ottenere un vantaggio competitivo.
Fare prodotto o marketing senza utilizzare i dati che si hanno a disposizione sarebbe quindi un vero sacrilegio.
Occorre però essere in grado di navigare in questo mare magnum di informazioni, essere in grado di capire quali dati sono realmente utili e quindi monitorare, essere in grado di interpretarli e di agire di conseguenza.
Penso che tutto questo non sia per nulla scontato e che vada fatto in modo strutturato, senza lasciare nulla al caso.
Le due attività, per me, chiave sono:
Non basta leggerli!
Occorre contestualizzarli, basandosi non solo sui dati quantitativi ma dobbiamo inevitabilmente tenere conto anche del fattore umano, mettere al centro il nostro cliente/utente.
Un mio ex capo mi direbbe “usa il buon senso”.
Ma non è tutto. È indispensabile che questa diventi un’abitudine, il mindset di tutta l’azienda evitando che le informazioni vengano raccolte e interpretate a compartimenti stagni e quindi in modo incompleto.
Ma come devo interpretare le metriche? Me lo sono chiesto infinite volte.
Anche la metrica più banale può lasciare spazio a diverse interpretazioni.
Prendiamo ad esempio il conversion rate di un e-commerce. La cosa che ti verrebbe subito da fare è mappare il dato di conversione puro, ovvero quante persone rispetto a quelle che sono atterrate su una specifica pagina di prodotto hanno poi concluso effettivamente l’acquisto. Ma questo dato è sufficiente?
Forse no, perché potremmo avere un dato ancora più realistico di CR se scorporassimo da questo tutte quelle persone che hanno fatto un reso. Esempio iper banale ma che spero renda l’idea.
Considerando i dati quantitativi nudi e crudi potremmo incorrere in errori di valutazione. Il contesto è fondamentale.
La cosa che reputo più complessa, però, ma magari non ho lavorato ancora in aziende con un approccio 100% data-driven, è l’organizzazione dei dati.
Non so se è capitato anche a te, ma nella mia esperienza ogni team ha sempre usato i propri strumenti per tracciare i dati; il team marketing usa i suoi tool, il team customer service ha i suoi, il team sales ne ha degli altri e così via.
Questa situazione può diventare insostenibile quando l’azienda per la quale lavori inizia a crescere a dismisura.
L'ho vissuto sulla mia pelle. Dati su dati venivano prodotti e raccolti ma non c’era una modalità di visualizzazione che mi permettesse di monitorarli da un’unica schermata, di poter usufruirne in tempo reale ma soprattutto senza dispendio di tempo (per recuperare un dato passavano purtroppo anche ore) o sintetizzando in modo fluido.
Avere a disposizione un’unica dashboard mi avrebbe sicuramente aiutato e sono certa che avrebbe aiutato l’intera azienda, ma soprattutto avrebbe ridotto al minimo il rischio di errori.
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Perché?
Perché raccoglie automaticamente i dati, non richiede l’intervento umano (zero o pochi errori, ottimizzazione del tempo di tutti) se non in fase di set up o refresh delle metriche che per te e la tua azienda sono importanti, per non dire fondamentali, da tracciare.
Come ho raccontato in un precedente post, ricordati sempre che le metriche che deciderai di tracciare o che l’azienda deciderà di tracciare dovranno essere coerenti tra loro e con l’obiettivo o gli obiettivi generali dell’impresa.
Un’altra cosa importante è definire chi deve vedere cosa. Non penso sia utile che tutti vedano tutto, ma che ognuno possa monitorare ciò che attiene il proprio lavoro (con molta probabilità il tuo CEO vorrà avere pieno accesso a tutti i dati). Non è escluso che ci possano delle metriche che più team dovranno tenere sott’occhio e che dunque dovranno essere rese fruibili a molti.
Definite le metriche e create le dashboard personalizzate, potresti creare un sistema di notifiche (automation) che ti avvertono quando la tua metrica o le tue metriche non stanno performando per come tu hai immaginato.
Potresti anche creare uno schema nel quale riassumi le cause principali che potrebbero portare ad una performance non eccellente. Questo ti consentirebbe, una volta ottenuto un dato negativo, di concentrare la tua attenzione in primis su quelle attività o variabili che tu credi che possano avere influito negativamente sulla tua metrica (in questo una mano te lo darà di certo lo storico).
Da dove partire per costruire una dashboard?
Quando parliamo di dati i 3 pillar che mi vengono in mente sono:
La prima cosa che ti suggerisco di fare è di mappare tutti i tool che oggi la tua azienda utilizza per raccogliere dati. Puoi utilizzare un banalissimo spreadsheet o un foglio.
Nelle mie precedenti esperienze ho avuto a che fare sempre con tantissime sorgenti di dati (Google Analytics, Social Insight, CRM, interview, Trello, Slack…) e avere una overview completa si queste ultime è stato cruciale per passare al secondo step, ovvero far confluire tutto in un unico database.
2. Crea un database di dati.
Per fare questo uno dei primi tool che mi vengono in mente e che onestamente conosco meglio e che mi sento di consigliarti è Zapier (se non lo conosci qui un link di un video tutorial che a me è tornato utile in fase embrionale per comprenderne le funzionalità base).
Zapier ti offre la possibilità di automatizzare i tuoi flussi di lavoro attraverso una vasta gamma di integrazioni con applicazioni come Gmail, Slack, Trello, Google Sheets, Salesforce, Dropbox, ActiveCampaign, Evernote e molti altri e di poter creare e monitorare appunto le tue dashboard.
3. Crea, tieni d'occhio e ottimizza le tue dashboard.
La/le dashboard, come detto, ha/hanno il compito fondamentale di mettere in relazione i dati tra loro e di consentirti di fruirne in modo agevole e piacevole grazie alla sua interfaccia.
4. Predisponi un sistema di alert.
Una volta settate la dashboard, come anticipato, potrai passare a strutturare un sistema di alert automation per monitorare determinati eventi, condizioni o metriche e generare avvisi o notifiche quando si verificano determinate condizioni che tu avrai stabilito.
Ora forse starai pensando che tutto quello che ho scritto sia banale o anacronistico.
Posso assicurarti che purtroppo non è così e che ancora un gran numero di aziende non ha un mindset data-driven. Penso che questo sia strettamente correlato alla dimensione dell’azienda e dal settore in cui operano.
Se la tua azienda non ha ancora un approccio data-driven, non posso che suggerirti di cominciare a gettare le basi. Non sarà facile, anzi posso dirti che sarà particolarmente sfidante.
Quello che posso suggerirti di fare per promuovere questo cambiamento culturale e organizzativo:
Non ti arrendere al primo o al secondo no; ma se nonostante tutti i tuoi sforzi nulla si muove e questo per te comincia a diventare frustrante forse è arrivato il momento di guardarti intorno.