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Business Intelligence & Analytics
Jul 08, 2021
Alba Mañanes Rodríguez
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Consigli per una Data Visualization funzionale e smart

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A cosa servono i dati se non siamo in grado di leggerli? Solo quando acquisiscono un significato, si tramutano in conoscenza. La quantità di informazioni che viene registrata inoltre è tale da non permettere al nostro cervello né di memorizzarla, tantomeno di utilizzarla al meglio estraendone delle informazioni utili. La soluzione? Avvalersi della tecnologia, nello specifico, dei sistemi di data visualization.

Viviamo nell’epoca dell’informazione dove costantemente inviamo e riceviamo stimoli che il nostro cervello interpreta e analizza per prendere decisioni. Negli ultimi anni queste stimolazioni, per diversi motivi, sono aumentate: da un lato vengono prodotte più informazioni (dai social media, dai device, ecc…) e dall’altro vi si accede più facilmente grazie a Internet. 

Nel 2020, il tempo medio di utilizzo giornaliero di Internet è stato di quasi 7 ore attraverso qualsiasi dispositivo (smartphone, computer, tablet), ed è una cifra in costante crescita. La nostra vita è sempre più digitale. Questo significa che consumiamo un numero sempre maggiore di dati online da utilizzare a nostro vantaggio. 

Lo stesso scenario si verifica nelle realtà aziendali: le aziende possono avere accesso e archiviare una quantità immensa di dati sui propri clienti, ma spesso non hanno i tool o il know-how necessari per trarne vantaggio.

tool per la data visualization

I dati da soli, infatti, non hanno nessun valore concreto e nessun significato. Se, come persone o come aziende, non sappiamo trarre deduzioni basate sui dati raccolti, allora questi sono inutili. Ecco perché abbiamo bisogno di strumenti che possano fare questo lavoro di interpretazione al nostro posto, permettendo di convertire i database in clienti reali.

Cos’è la Data Visualization?

La Data Visualization dimostra la veridicità del detto “un’immagine vale più di mille parole”, anche se, in questo caso, non si tratta di parole.

Tutti i settori professionali possono trarre beneficio dall’avere delle grafiche più comprensibili. E per ognuno di questi le necessità sono diverse. I grafici più semplici e conosciuti (tabelle, mappe, dashboard) sono solo l’inizio: ora esistono heatmaps, grafici per aree, istogrammi, cartogrammi, matrici… sono evoluzioni più complesse con le quali mostrare i risultati delle tecniche di analisi.

Un template di visualizzazione dei dati è utile per diverse ragioni. Migliora, per esempio, la gestione con i clienti aiutando ad avere un servizio più personalizzato. Lavorando i dati e mostrando i risultati concreti, convincerli sarà decisamente più semplice anche perché loro stessi si potranno rendere conto in completa autonomia dei cambiamenti di cui ha bisogno la loro azienda.

Dashboard dii Salesforce

Fonte: Salesforce

Tutto questo aiuta chiaramente anche la pianificazione strategica e la monitorizzazione in real-time, due obiettivi che sembrano opposti ma che si completano l’un l’altro: osservare i dati ci permette di modificare le azioni a seconda dei risultati ottenuti, dandoci inoltre una visione a lungo termine definita apposta per il nostro progetto. L’unico modo per crescere è prestare attenzione alla performance di ogni campagna; la creazione di grafici è utilissima! 

Nel mondo dei Big Data, la tecnologia e i tool che usano sistemi di Data Visualization sono fondamentali per analizzare le informazioni, per trarre conclusioni e per prendere decisioni.
 

Tipologie di Data Visualization

All’interno di questo spazio, ci sono moltissime tecniche, ma sono tre le categorie di Data Visualization più frequenti:

  1. Basica rappresentazione di dati. Una visualizzazione di base può essere un grafico, una mappa, un KPI, una grafica o altro ancora.

  2. Dashboard. La dashboard è la visione complessiva di singole visualizzazioni coerenti tra loro e collegate a uno specifico argomento. Sono ampiamente diffuse nelle aziende per analizzare gruppi di variabili e per prendere decisioni.

  3. Infografiche. Le infografiche consistono in gruppi di visualizzazioni, basate su elementi diversi, ma che insieme acquisiscono un significato complesso per l’utente. Sono più usate in caso di narrazioni fatte attraverso i dati. Si usano infatti per lo storytelling.
     

Come funziona il processo di analisi e visualizzazione dei dati?

Nel day-by-day di ogni azienda la data visualization è centrale. In qualsiasi documento (ad esempio in una presentazione di Goals & Metrics) visualizzare i dati è importante perchè apporta più validità alla strategia o alle conclusioni proposte. Ecco alcuni passi che possono essere interessanti per la data visualization:

1. Recupero dei dati

Lo strumento principale è Google Analytics. Presenta una overview di tutto quello che succede sul sito, e aiuta a capire non solo i nostri clienti, ma anche noi stessi. Tra tutti i dati che si possono raccogliere ed utilizzare, questi sono quelli che riteniamo più interessanti:

  • Traffico web (per il blog viene fatta un’analisi specifica);

  • Bounce Rate;

  • Out Rate;

  • Tempo di permanenza per pagina;

  • Numero nuove sessioni;

  • Numero utenti frequenti;

  • Sessioni per canale. Il traffico viene suddiviso per fonti e può essere organico, diretto, a pagamento, da social media, da mail o da referral.

  • PPC performance;

  • Azioni SEO;

  • Blog post con più visite;

  • Durata delle sessioni, tassi di ripetizione, di engagement e altro…

2. Organizzazione dei dati 

Una volta raccolti i dati, la cosa più interessante è raggrupparli tutti in un unico documento (per esempio, Excel) per avere un quadro completo di tutte le informazioni che abbiamo elencato prima; così facendo costruiamo anche un database sempre aggiornato con tutte le informazioni rilevanti.

come migliorare la data visualization per un progetto

3. Sviluppo di un report per facilitare la visualizzazione dei dati

Una volta arrivati a questo punto, abbiamo tutti i numeri che ci servono, ma dobbiamo ancora trasformarli in conclusioni facili da capire così da poterli presentare in una forma visiva attraente e comprensibile.

Tool di data visualization: l’integrazione è il segreto

Gli sviluppi tecnologici hanno portato nuove modalità per mostrare e analizzare i dati più complessi, decisamente più attraenti ma soprattutto più comprensibili visivamente. 

La data visualization grazie a Tableau è un ottimo esempio: il tool è una piattaforma di analisi visiva per ottenere il massimo dai dati, con business dashboard in real time e con diverse opzioni di visualizzazione dei dati (tabelle, grafici, mappe, infografiche…). La Business Intelligence di Tableau ci permette di apportare valore ai nostri dati.

La platform integration è un’altra tra le tendenza di data visualization. In un mondo multicanale, dove gli utenti comunicano con le aziende con le piattaforme, e dove le stesse aziende usano diverse applicazioni per gestire queste informazioni, Mulesoft è la risposta.

Si tratta di un software di system integration che, grazie a delle API, connette diverse applicazioni alla volta permettendo un interscambio dei dati in tempo reale. Cosi per l’azienda è più facile implementare dei processi di business multisistema ottenendo una visione a 360° dei clienti, servizi, prodotti, e collaboratori, permettendo inoltre un risparmio di tempo preziosissimo. Centralizzare le informazioni è uno step imprescindibile perchè l’analisi e la visualizzazione dei dati sia utile e di senso.

Fortunatamente, entrambi i tool (Tableau e Mulesoft) fanno parte delle estensioni di Salesforce. Tableau amplia infatti i servizi del 1° CRM a livello mondiale, con nuove dashboard e report in tempo reale che, combinati con l’intelligenza Artificiale di Salesforce Einstein, aprono un mondo intero di nuove possibilità. Mentre Mulesoft connette tutte le fonti di dati in maniera agile, efficiente e sicura. Le tecniche di data analysis più potenti si trovano adesso come adesso in Salesforce.

Consigli per una visualizzazione ottimale dei dati

Per presentare i dati estratti durante il processo di analisi, è consigliabile seguire queste linee guida:

  • Usare una grafica adeguata. Non tutte comunicano o esprimono la stessa cosa; alcune tipologie potrebbero confondere o non adattarsi a ciò che si desidera comunicare.

  • Enfatizzare le informazioni più importanti. Aiutare il lettore nel processo di comprensione dei dati e delle conclusioni.

  • Evitare di rappresentare i dati usando le tabelle. E se proprio si devono usare, assicurarsi di includere colori, dimensioni ed elementi distintivi per facilitarne la comprensione.

  • Concentrarsi nel trarre conclusioni. Questa è la parte più importante del processo di analisi.

  • Indicare possibili punti di miglioramento per ciascuna delle metriche analizzate.

  • Evidenziare i pro e i contro così da mettere in luce i dati positivi e per migliorare le azioni che non hanno ben performato.

  • Riunire tutti coloro che sono coinvolti nel miglioramento del processo per offrire una panoramica generale a chi è invece coinvolto nell'evoluzione e nello sviluppo dell'azienda.

  • Favorire un clima di proattività e partecipazione poiché la cosa importante, quando si tratta di Data Visualization, è migliorare e auto-alimentare il processo.

  • Proporre i "next steps" o gli obiettivi di miglioramento per il futuro.

  • Comparare il presente e i mesi/anni precedenti e misurare i trend.

La Data Visualization, in sintesi, è uno strumento molto importante per condividere informazioni e trarre conclusioni. Per questo è molto importante non sottovalutare questo aspetto e trovare la formula per ottenere il massimo dalla segmentazione del database grazie all’utilizzo di tecnologie adeguate.
L’implementazione di strumenti specifici per visualizzare i dati è il modo più rapido e producente centrare obiettivi di business. Le consulenze di Business Intelligence sono un alleato importante nella digital transformation del tuo business, e  noi di WAM possiamo aiutarti ad utilizzare queste piattaforme per sviluppare i tuoi progetti. Perchè, ancora una volta, un’immagine vale più di mille parole.

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