Due motivi per cui le aziende devono prestare attenzione ai dati analitici

Big Data è una parola grossa nel mondo della tecnologia. Uno sguardo al popolarissimo hashtag #BigData rivela come stia guadagnando sempre più credito. Si parla molto di Big Data e di come l'analisi dei dati possa aiutare a guidare e a trasformare le aziende. Tuttavia, molte persone e aziende devono ancora fare i conti con ciò che esattamente i Big Data possono offrire al loro business.

Mi ricordo di aver camminato in un importante outlet di marca di scarpe qualche anno fa. Con mia sorpresa, ho dovuto guardarmi intorno e chiamare qualcuno che mi aiutasse con quello che stavo cercando, nonostante il negozio fosse praticamente vuoto. Si è scoperto che anche il manager era impegnato ad analizzare i calpestii per monitorare effettivamente come venivano trattati i clienti reali con i piedi che gli interessavano. Questo mi ha lasciato l'impressione che tutto questo parlare di analisi dei dati che aiutano la crescita del business ha bisogno di un ripensamento.

Ma questo era qualche anno fa. Nell'attuale era digitale, ciò che è cambiato drasticamente è il monitoraggio digitale dei dati a tutti i livelli da tutte le fonti immaginabili. Le aziende ora hanno avuto a che fare con calici di dati per capire il comportamento dei consumatori, le tendenze e vari altri aspetti. Questo ha portato all'avvento dei Big Data in cui la sfida non era solo ottenere i dati giusti, ma in realtà analizzare e dare un senso alle quantità assolutamente enormi di dati disponibili.

Attraverso una serie di articoli, ho intenzione di soffermarmi sui vari aspetti del business che Big Data e analisi dei dati in generale può aiutare a svelare. In questo articolo, intendo coprire due semplici aspetti che possono essere utili per imprenditori e manager di startup.

1. Eliminare le congetture: Cerchiamo di essere chiari e semplici. Uno dei principali motori per l'analisi dei dati è che i dati permettono agli imprenditori e ai capi divisione delle aziende di prendere decisioni basate sui dati. Sono finiti i giorni delle congetture. Con la quantità fenomenale di progressi nella tecnologia e negli strumenti di monitoraggio impiegati in ogni fase della transazione, è probabilmente più difficile che mai compensare i dati con l'intuizione dell'imprenditore.

Eric Reis nel suo libro rivoluzionario, The Lean Startup, sottolinea l'apprendimento convalidato. Continua a spiegare che l'apprendimento convalidato è il processo di dimostrare empiricamente che un team ha scoperto verità preziose sulle prospettive di business presenti e future di una startup. Le decisioni in ogni fase devono essere supportate da dati.

Quindi, quali tipi di decisioni possono essere influenzate dall'analisi dei dati? Prima di tutto sono i dati hardcore che convalidano il successo del vostro prodotto o servizio. È facile ipotizzare che il vostro ultimo prodotto o servizio o il cambiamento che avete fatto al vostro sito web continuerà a fare ondate solo perché è unico o presenta un nuovo modo di guardare/fare le cose. Funzionerà solo perché voi sentite fortemente che funzionerà. L'analitica dei dati e i Big Data si basano sull'analisi di questa sensazione basata su dati reali e quindi sull'autenticazione o la negazione della vostra intuizione.

2. Waking up to new realities: There is this aspect of discovery by virtue of studying data. I vividly recall one of our social media team reviews wherein I was stressing that we should continue to focus on Twitter rather than Facebook. My argument was that we were attracting many more followers and interactions on Twitter as compared to Facebook. Almost everyone across the table seemed to agree till our SEO expert interrupted with data from our Google Analytics account. We’d gotten almost three times more conversions from Facebook rispetto a quelli di Twitter nonostante il traffico molto più basso! Questo ha chiuso la decisione su dove dovevamo concentrarci per ottenere più conversioni rapidamente. Questo è un semplice esempio della magia dell'analisi dei dati.

Vorrei invitare i fondatori e i manager di startup e di piccole e medie imprese a condividere altri esempi di come l'analisi dei dati li ha aiutati a convalidare/negare la loro intuizione e a scoprire nuove realtà.