Approfondimento sugli analytics

Per "analytics" si intende la pratica che consiste nell'esaminare i dati al fine di individuare schemi ricorrenti, rispondere a domande e supportare decisioni migliori. Grazie agli analytics, le organizzazioni riescono a trasformare i dati grezzi (di qualsiasi natura, dalle transazioni ai segnali dei dispositivi) in insight facilmente intelligibili su cui impostare una linea d'azione.

Gli analytics sono importanti perché le aziende creano più dati che mai e nessun team è in grado di interpretarli manualmente. I moderni strumenti analitici ricorrono all'automazione, all'elaborazione grafica, ai prodotti di dati e, in misura crescente, all'AI e al machine learning per aiutare gli utenti a esplorare le informazioni, riconoscere le tendenze e assumere decisioni certe più rapidamente.

Applicando gli analytics, le organizzazioni possono migliorare le previsioni, ottimizzare i processi e cogliere opportunità nelle aree di finance, marketing, operazioni della supply chain, customer experience e non solo.

Come funzionano gli analytics

Pur utilizzando strumenti e metodi diversi, le organizzazioni seguono nella gran parte dei casi un processo di data analytics simile, finalizzato a trasformare le informazioni grezze in decisioni e risultati. Un approccio comunemente adottato è così articolato:

1. Raccolta

Le aziende iniziano raccogliendo dati provenienti da diverse fonti, quali applicazioni, dispositivi, transazioni e sistemi esterni. L'obiettivo è creare un quadro completo e affidabile di ciò che accade in ogni area dell'azienda.

2. Pulizia e preparazione

Successivamente, i dati vengono organizzati, standardizzati e controllati per verificarne la qualità. Questa fase garantisce che i risultati analitici siano accurati e affidabili, creando i presupposti per ottenere insight significativi.

3. Analisi

Utilizzando l'esplorazione visiva, metodi statistici, l'AI e il machine learning, i team cercano tendenze, schemi ricorrenti e cause profonde. È a questo livello che interviene il lavoro analitico di base.

4. Condivisione

Gli insight vengono quindi presentati tramite cruscotti, report o query in linguaggio naturale in modo che gli utenti dell'intera organizzazione possano capire cosa dicono i dati.

5. Azione

I team sfruttano questi insight per assumere decisioni, sia per adeguare le spese di marketing o per ottimizzare lo stock, migliorare le customer experience o pianificare i budget.

6. Miglioramento

Man mano che affluiscono i risultati, le organizzazioni perfezionano i modelli, convalidano i presupposti e adeguano i processi. Questo ciclo continuo fa sì che il processo analitico diventi nel tempo sempre più mirato ed efficace.

Analytics, business intelligence e analisi dei dati

Termini come analytics, business intelligence (BI) e analisi dei dati vengono spesso utilizzati in modo intercambiabile. Ciascuno di essi, tuttavia, è finalizzato a un obiettivo diverso. Conoscere queste differenze aiuta i team a scegliere l'approccio giusto per il problema che stanno cercando di risolvere.

Analisi

Gli analytics si concentrano sulla ricerca degli schemi ricorrenti, sulla previsione dei risultati e sulla raccomandazione di azioni. Si avvalgono spesso del machine learning e di tecniche statistiche per rispondere a interrogativi proiettati al futuro quali "Cosa succederà dopo?" o “Cosa dobbiamo fare?”

Esempio: la previsione della domanda per il trimestre successivo o l'individuazione dei clienti maggiormente a rischio di abbandono.

Business intelligence

La BI offre visibilità su quanto già accaduto. Utilizza cruscotti, elaborazioni grafiche e report per tracciare i KPI e aiutare gli addetti a monitorare le performance.

Esempio: un cruscotto di vendita che mostra i ricavi per regione o un report sulle operazioni giornaliere che cattura le percentuali di puntualità delle consegne.

analisi dati

L'analisi consiste nell'esame pratico dei dati volto a rispondere a domande specifiche o a indagare le cause profonde. Spesso di natura più tecnica ed esplorativa, adotta metodi quali la formulazione di query, la segmentazione e i test statistici.

Esempio: approfondimento delle cause per cui le conversioni sono diminuite in un giorno specifico o sulla campagna di marketing che ha generato i lead di qualità più elevata.

Pur essendo discipline strettamente correlate, analytics, BI e analisi dei dati svolgono ruoli ben distinti: la BI ti aiuta a capire cosa è successo, l'analisi dei dati indaga sui motivi per cui è accaduto, mentre gli analytics tirano le fila di tutto quanto per orientare gli accadimenti successivi. Comprendere queste differenze fornisce chiarezza su come le organizzazioni utilizzano i dati a ogni livello e perché l'analisi è diventata così essenziale per il moderno processo decisionale.

Vantaggi degli analytics

Per capire l'importanza degli analytics occorre innanzitutto prendere atto della velocità con cui le organizzazioni devono prendere decisioni. Con i dati provenienti da clienti, attività operative, sistemi finanziari e dispositivi connessi, i team hanno bisogno di un sistema affidabile per trasformare le informazioni in azione. È qui che gli analytics diventano essenziali.

Un moderno software di analytics permette alle organizzazioni di muoversi più rapidamente, operare in modo più efficiente e rispondere al cambiamento con sicurezza. Trasforma i dati in insight chiari che orientano la strategia, migliorano le performance e riducono l'incertezza. Per molte aziende i vantaggi degli analytics si misurano direttamente in termini di crescita, risparmio sui costi e soddisfazione dei clienti, il che spiega l'importanza decisiva di questa funzionalità in ogni settore.

Sono almeno sei i motivi per cui gli analytics sono importanti:

1. Processo decisionale più rapido e certo

Gli analytics offrono visibilità in tempo reale su ciò che accade e sulle relative cause, aiutando i team ad agire rapidamente senza doversi affidare all'istinto.

2. Costi di gestione inferiori e maggiore efficienza

Individuando i colli di bottiglia, automatizzando le analisi di routine e ottimizzando l'utilizzo delle risorse, gli analytics aiutano le organizzazioni a fare di più con meno.

3. Migliori previsioni e pianificazioni

I modelli predittivi e l'analisi delle tendenze supportano il budgeting, la pianificazione della domanda, la gestione delle capacità e la strategia a lungo termine.

4. Miglioramento della customer experience

Gli analytics aiutano le aziende a capire il comportamento dei clienti, personalizzare le interazioni e ridurre il tasso di abbandono nei canali digitali e nei contatti in prima persona.

5. Nuove opportunità di guadagno

Gli insight tratti dai dati possono rivelare esigenze non soddisfatte, segmenti emergenti o miglioramenti operativi che si traducono in nuovi modelli di business o nuove proposte.

6. Riduzione del rischio e maggiore resilienza

Gli analytics aiutano le organizzazioni a rilevare anomalie, monitorare la compliance, anticipare le criticità e assumere decisioni proattive prima che piccole questioni diventino problemi costosi.

Insieme, questi vantaggi mostrano come gli analytics rafforzano ogni area del business, dalla strategia alla pianificazione, passando per l'operatività giornaliera. Con le organizzazioni che si affidano in misura crescente ai dati per orientare le decisioni, la comprensione delle diverse tipologie di analytics diventa essenziale ai fini di un utilizzo efficace di tali funzionalità.

Le quattro tipologie di analytics

Quando si mettono all'opera per valorizzare al massimo i dati di cui dispongono, le organizzazioni ricorrono spesso in sequenza a quattro tipologie principali di analytics. Ciascuna di esse risponde a una domanda specifica e supporta una fase diversa del processo decisionale.

1. Analytics descrittivi — “Cos'è successo?”

Gli analytics descrittivi riassumono i dati storici per esporre quanto già avvenuto in azienda. Utilizzano calcoli elementari, quali totali, medie e variazioni percentuali, per rendere facilmente comprensibili le tendenze. Sono praticamente la base sulla quale sviluppare analisi più avanzate.

Esempio: la revisione delle vendite del mese scorso per regione al fine di cogliere gli schemi ricorrenti delle performance.

2. Analytics diagnostici — "Perché è successo?”

Gli analytics diagnostici esplorano i dati in modo più approfondito per scoprire i motivi alla base di un risultato. Tecniche quali la data discovery, i drill-down e l'analisi delle correlazioni aiutano i team a risalire alle cause profonde e ai fattori che hanno contribuito a un determinato esito.

Esempio: indagare i motivi per cui le conversioni del sito web sono scese esaminando le fonti del traffico, i tipi di dispositivo o i tempi di caricamento delle pagine.

3. Analytics predittivi — “Cosa è probabile che accada?”

Gli analytics predittivi utilizzano dati storici, modelli statistici e il machine learning per prevedere i risultati futuri. Aiutano le organizzazioni ad anticipare gli eventi futuri e a prepararsi di conseguenza.

Esempio: la previsione della domanda di un prodotto per il trimestre successivo in base a stagionalità, promozioni e comportamenti di acquisto del passato.

4. Analytics prescrittivi — “Cosa dobbiamo fare?”

Gli analytics prescrittivi si basano su insight descrittivi, diagnostici e predittivi per suggerire la migliore linea d'azione. Utilizzano la modellazione avanzata, le tecniche di ottimizzazione e l'AI per valutare le possibili decisioni e i relativi impatti.

Esempio: suggerire il punto di riordino dello stock ottimale per evitare quanto più possibile gli esaurimenti scorte e ridurre al contempo i costi di trasporto.

Passando dagli analytics descrittivi a quelli prescrittivi, le organizzazioni sviluppano progressivamente insight più approfonditi e ottengono un impatto più strategico dai loro dati. Per applicare queste funzionalità in modo efficace, è importante conoscere i componenti chiave che muovono un sistema analitico e il modo in cui funzionano insieme.

I componenti comuni degli analytics

Nelle moderne funzioni analitiche confluiscono diverse funzionalità interconnesse che permettono alle organizzazioni di raccogliere dati attendibili, comprenderne il significato e agire sulla base degli insight. Nonostante le differenze che esistono tra i vari strumenti analitici specifici, la maggior parte delle soluzioni ha in comune alcuni componenti fondamentali:

1. Fonti di dati e connettività

Il funzionamento degli analytics inizia con l'accesso ai dati provenienti da applicazioni, dispositivi, database, servizi cloud e feed esterni. Una forte connettività fa sì che i cruscotti, i report e i modelli analitici siano basati su informazioni complete e sempre aggiornate.

2. Qualità e preparazione dei dati

Prima che l'analisi abbia luogo, occorre accertare che i dati siano accurati, completi e coerenti. I processi di qualità dei dati, quali la convalida, la standardizzazione e l'arricchimento, garantiscono risultati affidabili. La preparazione prevede peraltro la combinazione e l'organizzazione dei dati in modo che siano pronti per l'esplorazione.

3. Governance e privacy dei dati

Il buon esito degli analytics dipende dalla fiducia. I controlli di governance e privacy dei dati stabiliscono chi può accedere alle varie tipologie di dati, come questi vengono utilizzati e come vengono applicate le policy. In questo modo si salvaguardano le informazioni sensibili e si garantisce la conformità ai requisiti delle organizzazioni e delle leggi.

4. KPI e metriche

KPI e metriche chiaramente definiti permettono di tradurre i dati in indicatori di performance significativi. Mettono a disposizione un linguaggio comune con cui comprendere i progressi, misurare i risultati e allineare i team agli obiettivi strategici.

5. Cruscotti e rappresentazione grafica

Un cruscotto analitico trasforma informazioni complesse in diagrammi interattivi, grafici e sintesi visive. Cruscotti basati su dati nel loro contesto, modelli condivisi o prodotti di dati rendono semplice anche per gli utenti delle aree business individuare le tendenze, monitorare le performance in tempo reale ed esplorare domande senza bisogno di competenze tecniche avanzate.

6. Modelli analitici e automazione

Modelli come semplici calcoli statistici e il machine learning avanzato aiutano le organizzazioni a prevedere i risultati, rilevare anomalie e simulare scenari. I workflow automatizzati applicano tali modelli in modo coerente, rendendo possibile un processo decisionale più rapido e scalabile.

7. Storytelling e trasmissione di insight

Rappresentazioni grafiche, narrazioni e spiegazioni guidate permettono di comunicare gli insight con chiarezza. Gli strumenti più evoluti supportano query in linguaggio naturale e spiegazioni generate automaticamente che rendono i dati più accessibili a nuove categorie di utenti.

Quando questi componenti funzionano in parallelo, le organizzazioni hanno tutto ciò di cui hanno bisogno per trasformare le informazioni grezze in insight significativi. Avere chiari questi concetti di base è la premessa per capire come gli analytics vengono applicati in tutti i settori e in tutte le funzioni nel mondo reale.

Esempi di analisi

Gli analytics trovano applicazione in ogni settore e area aziendale, dal commercio al dettaglio alla manifattura, passando per la sanità, la tecnologia e i servizi pubblici. I seguenti esempi di analytics mostrano come le organizzazioni trasformano i dati in insight che migliorano le performance, guidano la strategia e generano risultati migliori. Questi esempi di business analytics evidenziano casi d'uso sia comuni che emergenti.

Analisi finanziaria

Gli analytics finanziari mettono insieme dati amministrativi, operativi ed esterni a supporto dei processi di pianificazione, previsione e gestione delle performance. I team li utilizzano per valutare le decisioni di investimento, esaminare l'impatto delle variazioni dei costi, tenere traccia della redditività e prefigurare i possibili effetti delle scelte odierne sui margini futuri.

Esempio: modellazione di diversi scenari di budget per stabilire gli effetti delle variazioni della domanda o delle strutture dei costi sul flusso di cassa del trimestre successivo.

Analisi di marketing

Nel marketing, gli analytics mettono in connessione i dati provenienti da social media, siti web, e-mail, mobile app e piattaforme pubblicitarie per misurare le performance delle campagne e capire il comportamento dei clienti. Gli esperti di marketing li utilizzano per ottimizzare la spesa, personalizzare la messaggistica, individuare segmenti ad alto valore e analizzare il sentiment.

Esempio: determinare quale segmento di pubblico risponde meglio a una nuova campagna pubblicitaria e riallocare il budget in tempo reale.

Analisi supply chain

Nella supply chain, gli analytics utilizzano i dati in tempo reale provenienti da fornitori, sistemi logistici e sensori IoT per migliorare la pianificazione e la resilienza. Le organizzazioni se ne servono per limitare le interruzioni degli approvvigionamenti, ottimizzare lo stock, snellire i trasporti e migliorare la visibilità end-to-end.

Esempio: identificazione dei primi segni di un potenziale ritardo di spedizione e adeguamento automatico dei piani di produzione o di sourcing.

Product analytics

Applicati ai prodotti, gli analytics si concentrano sul modo in cui gli utenti interagiscono con i prodotti digitali o fisici. Aiutano i team a migliorare le funzionalità, aumentare l'adozione, ridurre i contrasti e indirizzare le roadmap di prodotto nel lungo periodo.

Esempio: analisi delle funzionalità con cui gli utenti interagiscono più frequentemente per stabilire le priorità dei miglioramenti da includere nella release successiva.

Customer analytics

Gli analytics applicati ai clienti rivelano insight su preferenze, comportamenti e livelli di soddisfazione. Le organizzazioni li utilizzano per personalizzare le esperienze, ridurre il tasso di abbandono e rafforzare la fedeltà.

Esempio: prevedere quali clienti sono a rischio di disdire un abbonamento e proporre in modo proattivo incentivi di retention su misura.

Analytics per attività operative e rischi

I team delle aree operative e rischi utilizzano gli analytics per innalzare l'efficienza, ridurre gli errori e anticipare possibili problemi. Possono tradursi in monitoraggio delle attrezzature, pianificazione della forza lavoro, rilevamento delle frodi o monitoraggio della conformità.

Esempio: rilevamento di anomalie in schemi ricorrenti di transazioni per rilevare possibili frodi prima che assumano proporzioni maggiori.

Questi casi d'uso mostrano come gli analytics possono supportare le decisioni in ogni area dell'azienda, su aspetti che vanno dalla crescita al customer engagement, dalla resilienza operativa alla gestione del rischio. Tenendo conto di questi esempi diventa più facile comprendere le tecnologie avanzate che oggi rendono possibili tali capacità analitiche.

Tecnologie di analisi moderne

L'attuale infrastruttura analitica è segnata dai notevoli progressi compiuti nel cloud computing, nell'AI e nell'automazione. Grazie a tali innovazioni, per le organizzazioni è più facile esplorare i dati, scoprire insight e agire con rapidità, indipendentemente da dove risiedano i dati o da chi debba utilizzarli. Le tecnologie illustrate di seguito rappresentano le funzionalità di base che guidano gli analytics avanzati e un processo decisionale di nuova generazione.

AI e machine learning (analytics basati sull'AI)

L'AI e il machine learning rafforzano gli analytics rilevando pattern, individuando anomalie e scoprendo le relazioni che potrebbero sfuggire all'esame umano. Gli analytics basati sull'AI possono elaborare rapidamente grandi set di dati diversificati e far emergere insight quasi in tempo reale, in ambiti che vanno dai rischi emergenti alle nuove opportunità. Tali funzionalità supportano gli analytics predittivi e prescrittivi, permettendo ai team di anticipare ciò che accadrà e di stabilire come muoversi di conseguenza.

Analytics in tempo reale

I sistemi evoluti possono analizzare i dati nel momento in cui vengono creati, attivando analytics in tempo reale per scenari quali il rilevamento delle frodi, il tracciamento degli ordini, le interazioni con i clienti e il monitoraggio della supply chain. Le organizzazioni li utilizzano per reagire immediatamente ai cambiamenti, migliorare la responsività e consentire decisioni sensibili al fattore tempo.

Automazione e augmented analytics

Gli augmented analytics utilizzano l'AI per automatizzare le fasi chiave del processo analitico, quali la preparazione dei dati, la creazione di modelli e la generazione di insight. Così facendo riducono il lavoro manuale e aprono a un maggior numero di utenti la possibilità di lavorare con gli analytics avanzati senza richiedere competenze specializzate di data science.

Formulazione di query in linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale (NPL, natural language processing) rende gli analytics più accessibili. Con le interfacce conversazionali, gli utenti possono porre una domanda nel linguaggio di tutti i giorni, per esempio "Quale prodotto ha avuto la crescita più alta lo scorso trimestre?", e ricevere insight istantanei. Ciò consente di democratizzare i dati per gli utenti delle aree business che potrebbero non avere dimestichezza con formule complesse o linguaggi di query.

Analytics self-service

Le piattaforme più evolute privilegiano analytics self-service, dotando così i dipendenti degli strumenti per esplorare i dati, creare cruscotti ed eseguire analisi autonomamente. In combinazione con AI, automazione e interfacce intuitive, le funzionalità self-service consentono a un maggior numero di utenti di prendere decisioni basate sui dati, direttamente dal computer portatile o altro dispositivo mobile.

Gli analytics offrono alle organizzazioni la capacità di comprendere il passato, affrontare il presente e anticipare il futuro con precisione. Coniugando dati certi con strumenti avanzati supportati dall'AI, le imprese possono migliorare le performance a ogni livello, dall'operatività quotidiana alla strategia a lungo termine. Nel loro costante progresso, le funzionalità analitiche resteranno indispensabili per creare organizzazioni resilienti e basate sugli insight preparate a qualsiasi evento futuro.

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