Introduzione ai dati
- il ruolo dei dati nel mondo complesso, perchè oggi ne abbiamo così bisogno – link
- l’evoluzione dell’importanza dei dati, ne abbiamo bisogno ma quando vanno usati? – link
- data driven applicato al marketing – link
tipologie di dati
Data Strategy: Scegliere ed individuare le KPI
Ovviamente posso darti la super lista degli indicatori di performance (KPI) o di rischio (KRI). la trovi qui: KPI di marketing – link e qui la super KPI del CLV – link
Ma sfortunatamente la scelta dgli indicatori dipende dagli obiettivo. La parola performance non vuol dire quasi più niente oggi, performance vuol dire raggiungimento di un obiettivo. per questo motivo è importante saper definire gli obiettivi e capire come vogliamo misurarli. per altro la misurazione influenzerà le strategie per il raggiungimento. il lo faccio con questa bellissima teoria degli OKR – link
IL METODO DELLA DOMANDA
Per fare questo io ho creato una guida e un canvas alla Data strategy – link. puoi usarli per procedere step by step seguendo il metodo della domanda. ovvero cosa voglio misurare e perchè?
il metodo della domanda è semplice ed accessibile a tutti. ad esempio:
- il mio obiettivo è raggiungere più visitatori
- voglio sapere chi è il mio target?
- traduco la domanda in metrica e dimensioni ovvero età,genere,interessi per visite al sito o impression delle ads.
- disegno tutto in un foglio e progetto il risultato finale di quello che voglio ottenere. questo guiderà tutte le altre attività tecniche.
Tips & tricks: provate ad eliminare dal vostro vocabolario di lavoro sulle KPI le parole performance, efficiente, sostenibile e avrete tolto il 70% della confusione sul lavoro.
Data Governance
DATA CAPTURING
Intanto è bene chiarire che ogni cosa è un dato. si basti pensare alla musica, natura e così via. Quindi senza perderci troppo per catturare questi dati come possiamo fare?
- metodo manuale: li raccolgo a mano e li metto su un database, il migliore al mondo, excel. ti consiglio di studiare bene le formule excel fondamentali – link
- metodo dei tag: ad esempio per catturare i dati di un sito web usiamo
- semi-automatiche: API come tool come super metrics o import dei dati dentro big query.
GESTIONE DEI DATI
Ora tutti questi dati vanno a finire dentro i database (excel lo è già nel suo piccolo).
- Ed è allora che è importante come muoversi nel Database management – link
- E sapere come gestire le tipologie di dati quantitative e qualitative perchè si parlino grazie ad Esempi di data enrichment tra big e small data – link
Tips & tricks:
ma la data governance è l’insieme di tante cose
La data governance è un insieme di pratiche e processi che assicurano la gestione efficace dei dati all’interno di un’organizzazione. Le principali parole chiave associate a questo tema includono:
- Qualità dei dati: garantire che i dati siano accurati, completi e affidabili.
- Integrazione dei dati: combinare dati provenienti da diverse fonti per una visione unificata.
- Sicurezza dei dati: proteggere i dati da accessi non autorizzati e violazioni.
- Architettura dei dati: strutturare e organizzare i dati in modo efficiente.
- Stewardship dei dati: responsabilità nella gestione e supervisione dei dati.
- Protezione dei dati: assicurare la conformità alle normative sulla privacy e sulla gestione dei dati.
- Gestione dei dati: coordinare le risorse e le politiche per il ciclo di vita dei dati.
- Conformità: aderire alle leggi e regolamenti relativi alla gestione dei dati.
- Integrità dei dati: mantenere la coerenza e l’affidabilità dei dati nel tempo.
- Disponibilità dei dati: assicurare che i dati siano accessibili quando necessario.
- Usabilità dei dati: rendere i dati facilmente utilizzabili per gli utenti finali.
- Mappatura dei dati: documentare le origini, le destinazioni e le trasformazioni dei dati.
- Monitoraggio dei dati: sorvegliare continuamente la qualità e l’uso dei dati.
- Politiche sui dati: definire linee guida e standard per la gestione dei dati.
- Ruoli e responsabilità: assegnare compiti specifici per la gestione e la protezione dei dati.
Data visualization & Data storytelling
come sempre la forma certe volte ha più impatto della sostanza. qui vogliamo semplificare e rendere chiaro a tutti cosa vogliamo dire. Iniziamo
- scegliere il giusto grafico con le tecniche di data visualization e data storytelling – link
- sapere come presentare i tuoi dati, perchè il racconto non è fatto solo di numeri – link
- fare pratica creando dashboard grazie al super tool di Looker studio , la guida – link
- disegnare, organizzare, raccontare e prepararsi per ogni evenienza con la nostra guida per convincere con i dati, perchè i dati sono giusti, ma la mente umana è complicata, e noi analyst abbiamo bisogno di un po’ di scienze della persuasione e PNL per farci ascoltare – link
Business analytics
in questi anni ho raccolto le principali analisi in un articolo hub. adesso ne troverai 27 ma andranno ad aumentare , qui il link. cosa troverai dentro:
- Analisi di branding e del target
- Analisi etnografica e di mercato
- Focus group e calo di traffico (analisi SEO, keyword, adv)
- Analisi RFM, churn, benchmark e attribuzione
- Studio di domanda, funnel, UX, contenuti e velocità
- Analisi di sentiment, social, influencer e user test
- Mappe comportamentali (heatmap, scrollmap, user recording
- )Analisi dell’architettura informativa
Intelligenza artificiale per l’analisi dei dati
- AI spiegata semplice: applicazioni, tool e trend – link
- imparare a chiedere la domanda giusta (vi risuona nella dtaa strategy? ;) grazie al prompt design
- usare l’AI per l’analisi dei dati, esempi con chat gpt – link
RESPONSABILITA’ SOCIALE
- AI non impatterà solo il mondo del lavoro ma avrà effetti incredibili a livello sociale. E’ fondamentale approcciare l’aspetto culturale ed etico – link
- Il tema di interazione uomo macchina per noi è particolarmente importante tanto da farci lanciare un corso gratuito di 2h ore. se ti va lo trovi registrato sulla scuola a questo link
- Per rendere positiva questa integrazione abbiamo creato l‘AI strategy canvas che ci ricorda sempre il ruolo dell’AI e il ruolo dell’essere umano – link
Data actionability
Pensavi che con l’analisi il giuoco fosse finito? e invece no, in questi anni di lavoro troppe volte ho visto le analisi finire nei cassetti, anche se trovavano le cause e venivano spiegare alla perfezione.
Per questo motivo ho deciso di creare una fase finale chiamata l’azione del dato, perchè se l’analisi non produce azioni il gioco è finito.
IL NOSTRO METODO
- Data. Insight. Action: un metodo provocatore che ti spinge a trovare l’azione, sempre. scopri Il metodo Trasformare i dati in azioni – link
- Data use cases e la gestione di un progetto di dati – link
IL RUOLO DELL’ESSERE UMANO
- Certe volte però anche se trovi l’azione questa non viene adottata. Sembra tutto contro logica, e forse è così perchè l‘essere umano non è razionale. Allora ho cominciato a creare dei workshop sui temi che abbiamo visto insieme per far si che le azioni entrassero sotto pelle ai manager. Se ti va qui trovi qualche indicazione sui workshop sui dati – link
- Non scordiamoci mai che i numeri da soli non bastano. i numeri vanno integrati nei processi creativi e non possono sotituire il potere dell’empatia e dell’intuito umano. la parola chiave è integrazione. Se pensi che i dati siano invincibili allora leggiti bene i limiti dei dati e il potere umano – link
Libri e corsi
Adesso è giunto il momento di fare una scelta: vuoi davvero diventare uno specialista? se la risposta è si è importante anche capire che tipo di analyst vuoi essere: tecnico o di business. qui una guida per aiutarti a capire i ruoli de data analyst – link