Data Maturity: La Chiave per Trasformare i Dati in Potere Decisionale
Dalla Consapevolezza alla Leadership Aziendale: Come Evolvere Attraverso il Modello di Maturità dei Dati
Il concetto di data maturity è fondamentale per utilizzare in modo strategico i dati all'interno di un'organizzazione. Indica la capacità di raccogliere, gestire, analizzare e applicare i dati per decisioni informate e una pianificazione efficace. Le aziende con un alto livello di maturità dei dati possono migliorare le loro prestazioni, mentre quelle con una maturità bassa rischiano di perdere opportunità e fare scelte inefficaci. Troppo spesso, l’azienda si affida solo alle intuizioni, ma senza una solida gestione dei dati, anche idee promettenti possono fallire perché non si comprendono e affrontano correttamente le sfide iniziali.
Stage 1 - Data Aware
Il livello iniziale delle aziende, chiamato "data-aware", implica la raccolta di dati senza un obiettivo o una strategia chiara. Raccogliere dati senza avere pianificato come utilizzarli rischia di trasformarsi in un costoso esercizio di stile, compromettendo anche investimenti significativi.
Bisogna passare al livello successivo della curva di apprendimento per iniziare ad ottenere risultati dai dati:
Stage 2 - Data Proficiency
Una volta definita la strategia aziendale, con chiari obiettivi di business e KPI per misurarne il successo, si può sviluppare una data strategy. Questa strategia indica come i dati supporteranno il business, quali obiettivi si vogliono raggiungere e come misurarne l’efficacia. Anche se l'azienda è ancora inesperta nella gestione dei dati, sta ponendo le basi per valutare se le iniziative sono utili oppure definirne l’insuccesso. In questa fase, è fondamentale concentrarsi sulla raccolta, qualità e attivazione dei dati, collegandoli alle varie piattaforme. Evitare progetti troppo complessi, come implementare una chat basata su LLM (Large Language Model), che potrebbero fallire o non soddisfare le aspettative dei clienti. È più sensato applicare strategie di marketing basate sul ciclo di vita del cliente e la segmentazione degli utenti, progetti facili da misurare e testare con KPI chiari. L'azienda deve quindi focalizzarsi su misurare e testare queste strategie tramite A/B test per ottimizzare i risultati.
Stage 3 - Data Savy
L'integrazione tra il team responsabile dei dati e il business è ormai totale: la priorità non è più collegare i sistemi, ma garantire un flusso continuo e armonioso dei dati, permettendo un'analisi completa e trasversale. I silos aziendali sono stati superati, e i dati circolano liberamente tra i diversi livelli dell’organizzazione. L’obiettivo è analizzare per migliorare, non limitare l’accesso ai dati. Mi piace paragonare questo passaggio alla trasformazione di Gandalf ne "Il Signore degli Anelli": Gandalf il Grigio, pur saggio e consigliere, non aveva il carisma per guidare la rivolta. Gandalf il Bianco, invece, ritorna con poteri più forti e, soprattutto, con la leadership necessaria per diventare l'ispirazione e la forza trainante della ribellione. Così il dato diventa la forza trainante dell’azienda.
Stage 4 . Data Driven
Ogni decisione aziendale è guidata dai dati e validata attraverso un rigoroso processo di verifica. Le intuizioni sono valorizzate, ma vengono integrate in un sistema maturo di implementazione, test e analisi, garantendo che il potere politico individuale non prevalga sulla capacità collettiva di generare idee volte a ottimizzare i risultati dell’azienda. Questo approccio bilancia creatività e rigore, assicurando che ogni scelta sia orientata al successo misurabile.
Il Data Cycle
Alla base di ogni stage deve esserci un processo che supporti l’azienda, nel data maturity model viene definito come data Cycle definito in quattro step
1 - Misurare: La fase di Misurazione rappresenta le fondamenta del ciclo dei dati. In questa fase si procede a:
Identificare i principali indicatori di performance (KPI),
Raccogliere i dati pertinenti,
Garantire la qualità e l’integrità delle informazioni.
2 - Analizzare: In questa fase, i dati grezzi raccolti precedentemente vengono elaborati, puliti e analizzati. È qui che entrano in gioco diverse metodologie come la modellazione statistica, l'analisi predittiva e la visualizzazione dei dati. L'obiettivo è estrarre informazioni rilevanti, individuando tendenze, schemi e relazioni all'interno dei dati, trasformandoli in vere e proprie intuizioni strategiche
3 - Attivare:Le intuizioni derivate dall'analisi dei dati vengono trasformate in azioni concrete. Questa fase prevede l'implementazione di decisioni aziendali guidate dai dati, iniziative strategiche o miglioramenti dei processi basati sulle informazioni ottenute. È fondamentale sottolineare che l'attivazione dei dati richiede una solida struttura di governance per garantire un utilizzo ottimale delle informazioni, assicurando che ogni azione sia allineata agli obiettivi strategici.
4 - Ottimizzare: L’ottimizzazione consiste nel rendere più efficienti i processi di raccolta, analisi e attivazione dei dati. Questo passaggio migliora l'efficienza e riduce gli errori manuali, sfruttando al massimo le tecnologie emergenti come l'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML). Grazie a queste innovazioni, le aziende possono ottenere risultati più rapidi e accurati, ottimizzando ulteriormente le loro operazioni.
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