In oltre 20 anni di lavoro, ho avuto la possibilità di lavorare a fianco di centinaia di imprenditori visionari e manager avveduti, ho scoperto che spesso le loro “intuizioni” erano supportate in realtà dai dati. Grazie a Google, ai numerosi incontri nelle sedi di Milano, Dublino e San Francisco, nel ruolo di Google Partner ed ai prestigiosi successi raggiunti in decine di case history ho capito che per prendere decisioni complesse servono molti dati.
Solo grazie all’analisi dei dati e prima ancora al processo di raccolta, estrazione, pulizia, trasformazione e visualizzazione che si riescono ad identificare modelli, tendenze e informazioni utili per prendere decisioni aziendali non perfette ma quanto meno oggettive, correggibili perché misurate.
Utilizzare una strategia data driven significa prendere decisioni basate sui dati, anziché basarsi su intuizioni, supposizioni o congetture.
Ciò significa che l’analisi dei dati diventa il principale fattore determinante del processo decisorio, e la strategia data driven comporta l’utilizzo di dati accurati e affidabili (c.d. cultura del dato), solo così l’analisi sarà in grado di identificare tendenze e predizioni, nonché ex-post per valutare l’efficacia delle decisioni prese in precedenza. In alcuni casi è preferibile attribuire il processo decisorio (come nel caso di attribuzione del giusto prezzo) all’intelligenza artificiale o a formule matematiche; specie quando i fattori da considerare sono talmente tanti da rendere impossibile prendere decisioni rapidamente senza incorrere in errori.
Questo è l’approccio che noi suggeriamo al cliente e utilizziamo in ogni progetto.
Web Analytics
Nel digital marketing, la data driven strategy utilizza la web analytics per il processo di raccolta, analisi e interpretazione dei dati relativi al comportamento degli utenti/acquirenti di un sito e-commerce o di altra piattaforma online, al fine di ottimizzare l’esperienza dell’utente, migliorare le performance del sito web, le campagne di Search Engine Marketing con Google Ads o altro digital marketing media.
In passato, la web analytics si concentrava su pochi aspetti della navigazione dell’utente sul sito web, come il numero di visite, la durata della sessione, le pagine visitate, la fonte del traffico ora tutto questo non è più sufficiente, i KPI che si prendono in considerazione contemporaneamente sono oltre 100; dipende da cosa si desidera misurare, alcuni esempi sono: il tasso di conversione, le entrate medie per utenti, il tasso di abbandono del carrello, il numero di iscrizione alla newsletter, il CAC, ovvero il costo di acquisizione del cliente, il ROAS, il tasso di riordino (la frequenza di ogni acquisto dello stesso cliente).
Segnalo un articolo che ho scritto su come individuare i migliori clienti.
L’obiettivo principale della web analytics è di fornire ai proprietari del sito web informazioni preziose sul comportamento degli utenti, in modo da prendere decisioni informate per raggiungere i propri obiettivi aziendali ed aumentare il ROI (il ritorno sull’investimento).
Tra gli strumenti più utilizzati per la web analytics il più conosciuto è certamente Google Analytics, arrivata alla contestata versione 4. In attesa che vengano risolti i problemi con la normativa europea in tema di trattamento di dati personali (GDPR) da parte di tutti gli strumenti di web analytics di terze parti, suggeriamo di utilizzare possibilmente quelli del provider del sito web e Matomo Analytics, installato all’interno del proprio dominio.
Il momento è certamente il migliore per considerare la costruzione di una adeguata Customer Data Platform (CDP), ovvero un’unica piattaforma in cui far confluire tutti i dati degli utenti da tutti i canali (web, crm, loyalty…), riorganizzandoli e gestendo gli archivi in conformità alla normativa europea vigente.
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