Viviamo in un’era in cui i dati sono il nuovo petrolio e proprio come il petrolio, i dati grezzi non hanno valore se non vengono raffinati, analizzati e utilizzati correttamente.
Gli imprenditori e i manager devono prendere decisioni basate sui dati (Data-Driven Decision Making, o DDDM).
Obbligatorio, se vuoi prendere le decisioni giuste risparmiando così risorse.
In questo articolo esploreremo il concetto di decision-making basato sui dati, i problemi che le aziende possono incontrare nell’adottare questa filosofia, le soluzioni pratiche per superarli e alcuni esempi concreti di aziende che hanno ottenuto risultati straordinari grazie a questa metodologia, buona lettura!
Cos’è il DDDM?
Il Data-Driven Decision Making è il processo di utilizzo di dati oggettivi e analisi per prendere decisioni strategiche. Non sono intuizioni, opinioni o esperienze personali, ma informazioni raccolte e analizzate in modo sistematico.
I pilastri del DDDM
- Raccolta di dati pertinenti: I dati devono essere accurati, completi e rilevanti per l’obiettivo aziendale.
- Analisi e interpretazione: I dati grezzi devono essere tradotti in informazioni utili tramite analisi.
- Azione basata sui dati: Le decisioni vengono prese in base alle informazioni ottenute, non alle preferenze personali.
I vantaggi del Data-Driven Decision Making
Migliora la precisione nelle decisioni
Le decisioni basate sui dati non sono solo più accurate: sono quelle che fanno la differenza tra perdere soldi e massimizzare i profitti. Quando ti affidi ai dati, elimini l’incertezza e riduci il rischio di errori costosi legati a intuizioni errate o pregiudizi cognitivi.
Testare il mercato prima di espandersi
Immagina un’azienda che produce abbigliamento sportivo voleva entrare in nuovi mercati internazionali. Invece di investire ciecamente in pubblicità e distribuzione, ha analizzato i dati di ricerca online, le tendenze d’acquisto e i volumi di vendita dei competitor in diverse regioni. Grazie a questa analisi, ha scoperto che il mercato scandinavo era più ricettivo rispetto ad altri. Ecco che, grazie al DDDM l’azienda può concentrarsi maggiormente su ciò che porta più denaro
Ottimizza il ROI
Utilizzare i dati significa scoprire quali strategie generano un reale ritorno sugli investimenti (ROI) e abbandonare quelle inefficaci.
Esempio pratico, Starbucks che massimizza il budget pubblicitario
Quando era ancora una piccola catena di caffetterie aveva un budget limitato per la pubblicità. Investiva in campagne generiche senza risultati tangibili.
Passando a un approccio data-driven, ha utilizzato analisi di vendita e comportamenti dei clienti per creare una campagna mirata. Il risultato? Un aumento del 40% delle vendite nei negozi situati vicino a uffici e università, con una spesa pubblicitaria inferiore del 20%.
Focus su ciò che conta
Ogni decisione ha un impatto significativo sul bilancio, concentrarsi su ciò che davvero genera valore è la regola. I dati sono uno strumento potente per mettere in evidenza le aree che funzionano e tagliare ciò che non porta risultati.
Eliminare ciò che non funziona
Hai mai continuato a investire in un prodotto o servizio solo perché “è sempre stato così”? I dati ti aiutano a vedere la realtà senza influenze emotive. Potresti scoprire, ad esempio, che uno dei tuoi prodotti, anche se il tuo preferito, genera solo il 5% del fatturato complessivo ma occupa il 20% delle risorse produttive.
Con un’analisi approfondita dei margini, potresti decidere di eliminarlo e reindirizzare quelle risorse verso i prodotti più richiesti. Aumentando così i profitti.
Questo approccio data-driven ti permette di fare scelte strategiche, trasformando sprechi in opportunità di crescita, senza lasciare spazio a decisioni basate solo su preferenze personali o abitudini consolidate.
Concentrarsi sui clienti più redditizi
Non tutti i clienti sono uguali, e i dati lo dimostrano chiaramente. Analizzare il comportamento d’acquisto e il valore medio dei clienti può rivelare chi contribuisce maggiormente al tuo fatturato. Ad esempio, sapevi che nelle palestre il 30% degli iscritti generava il 70% del fatturato? Tutto grazie a servizi aggiuntivi come lezioni personalizzate e consulenze. Da questa scoperta, hanno iniziato a creare offerte premium dedicate a quel segmento, aumentando il valore medio per cliente.
Misurare ogni azione per massimizzare l’efficienza
Ogni euro speso senza dati è un rischio. Quando ogni azione viene misurata, puoi capire cosa funziona e cosa no. Un negozio di e-commerce, ad esempio, monitorava attentamente le sue campagne di sconti stagionali. Ha scoperto che le promozioni sui prodotti di fascia alta generavano più vendite e un margine maggiore rispetto ai prodotti economici. Con questo dato, hanno ottimizzato le promozioni future, aumentando il margine complessivo del 10%.
DDDM, Favorisce l’innovazione
Con l’analisi dei dati, le aziende non solo migliorano l’efficienza e ottimizzano le operazioni correnti, ma a volte riescono anche ad anticipare il futuro. I dati possono rivelare opportunità nascoste, individuare trend emergenti e offrire spunti per l’innovazione che non sarebbero stati percepiti senza un’analisi accurata e approfondita.
Individuare trend emergenti
Il settore della moda lo fa di continuo. Anticipano di uno e più anni i trend, della moda, delle filosofie di vita, e creano un prodotto prima che diventi richiesto. Lo fanno grazie alle analisi dei dati di vendita, che mostrano realtà invisibili all’occhio nudo. Senza preavviso, un segmento di clienti inizia a preferire tessuti sostenibili rispetto a quelli tradizionali. Grazie ai dati potresti rispondere prontamente con una linea di prodotti eco-friendly, riuscendo a catturare una domanda in crescita.
Problemi nell’adozione
Anche i migliori possono incontrare difficoltà nell’adottare questo sistema, poiché implica stravolgere lo status quo. Ecco degli esempi.
1. Mancanza di competenze interne
È difficile che l’azienda abbia team qualificati per analizzare i dati. Senza esperti di data analytics, o almeno un minimo di formazione, i dati raccolti rimangono inutilizzati.
La soluzione in questo caso è molto semplice: o ti affidi ad aziende esterne, oppure ti formi con noi!
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Ma ci sono anche altri problemi, guardiamoli insieme.
2. Silos di dati
Uno dei principali ostacoli all’efficace utilizzo dei dati nelle aziende è la frammentazione delle informazioni. Spesso, i dati non sono centralizzati o non comunicano tra loro, ma sono sparsi su vari sistemi e dipartimenti. Questo crea dei veri e propri “silos” di dati, che impediscono di ottenere una visione completa e coerente dell’intera attività. Di conseguenza, le decisioni non si basano su un quadro globale, ma su dati isolati che non rispecchiano realmente la situazione complessiva.
Immagina, ad esempio, una catena di ristoranti che raccoglie dati sui suoi clienti. Se il reparto marketing e quello operativo tengono i dati separati, senza condividerli, il risultato è disastroso. Il marketing potrebbe pensare di targetizzare una campagna su una particolare fascia di clienti, ma non avendo accesso ai dati sui comportamenti d’acquisto reali, si trova a lanciare offerte poco pertinenti. Al contempo, il reparto operativo potrebbe non essere a conoscenza delle preferenze emerse dalle campagne di marketing, portando a una gestione inefficiente del menu o delle offerte.
E in tutto questo non stiamo parlando del tempo e delle risorse perse!
Questa mancanza di integrazione tra i sistemi crea una visione parziale della realtà, che a sua volta distrugge l’efficacia delle strategie comportando opportunità perse e risultati al di sotto delle aspettative. Se i dati venissero condivisi e integrati in un’unica piattaforma, sarebbe possibile avere una panoramica completa e utilizzare informazioni più accurate per ottimizzare le decisioni, rendendo ogni azione aziendale più mirata e strategica.
3. Resistenza al cambiamento
Un altro ostacolo comune all’adozione di un approccio basato sui dati è la resistenza al cambiamento, spesso radicata nella cultura aziendale. In molte organizzazioni, i leader si affidano ancora alle intuizioni personali o a modalità di lavoro consolidate, nonostante l’evidenza di dati che potrebbero supportare decisioni più informate. Questo atteggiamento, purtroppo, può ostacolare l’evoluzione dell’impresa e limitarne il potenziale di crescita.
Prendiamo, ad esempio, un’azienda manifatturiera che ha introdotto un nuovo software per monitorare l’efficienza produttiva. Il sistema raccoglie dati dettagliati su tempi di lavorazione, colli di bottiglia e altri parametri vitali per migliorare il flusso produttivo.
Ma nonostante l’evidenza di inefficienze nei processi, il management continuava a prendere decisioni basate sull’esperienza e sulle intuizioni personali, ignorando i dati che mostrano chiaramente dove si potevano fare miglioramenti.
Questa resistenza al cambiamento ha impedito all’azienda di ottimizzare le proprie operazioni, riducendo l’efficacia e comportando un dispendio di risorse che sarebbe stato altrimenti evitato.
Il problema, quindi, non è solo nell’introduzione di nuovi strumenti, ma nel superare il legame emotivo con abitudini e pratiche che sono diventate familiari, sebbene meno efficaci. Quando le decisioni continuano a essere influenzate da pregiudizi personali e non dai dati, si trascurano le opportunità fondamentali per il miglioramento e il progresso dell’impresa.
Soluzioni per Superare le Difficoltà nell’Utilizzo dei Dati
Per sfruttare al meglio i dati e superare le difficoltà che si presentano, è fondamentale adottare un approccio strutturato e metodico. Ecco alcune soluzioni che le aziende possono implementare per diventare veramente “data-driven” e trarre il massimo vantaggio dalle informazioni a loro disposizione.
Integrare i Dati in un Sistema Unico
Una delle prime e più importanti azioni che un’azienda può fare per superare la frammentazione dei dati è centralizzarli in un unico sistema. Molte aziende si trovano a dover fare i conti con dati sparsi tra vari dipartimenti, con diversi sistemi di gestione e applicazioni che non comunicano tra loro. Questo può portare a una visione parziale delle attività aziendali e a decisioni incoerenti.
Un passo fondamentale in questo processo è l’adozione di piattaforme integrate, come i sistemi CRM (Customer Relationship Management) e ERP (Enterprise Resource Planning), che centralizzano i dati in un’unica vista condivisa. Grazie a queste piattaforme, tutte le informazioni aziendali—dai dati sulle vendite alla logistica, dai flussi di cassa alla gestione del personale—sono facilmente accessibili e consultabili.
Zara per esempio ha implementato un sistema centralizzato che integra i dati di vendita, inventario e logistica, consentendo all’azienda di monitorare in tempo reale le preferenze dei clienti e le tendenze di acquisto. Questo permette all’azienda di adattare rapidamente la produzione e le strategie di marketing in base alle richieste del mercato, garantendo una risposta rapida alle mutevoli esigenze dei consumatori e ottimizzando il flusso di lavoro.
Creare una Cultura Aziendale Orientata ai Dati
Oltre agli strumenti, un altro elemento fondamentale per superare le difficoltà nel prendere decisioni basate sui dati è creare una cultura aziendale che valorizzi l’utilizzo dei dati a tutti i livelli. È fondamentale promuovere un ambiente in cui le decisioni non vengano solo supportate dai dati, ma siano direttamente influenzate da essi.
Per raggiungere questo obiettivo, le aziende devono incentivare la trasparenza nei risultati delle analisi, incoraggiare l’adozione di strumenti basati sui dati e premiare i dipendenti che utilizzano efficacemente questi strumenti per prendere decisioni strategiche. È importante che la leadership dell’azienda mostri con l’esempio, adottando un approccio data-driven e comunicando chiaramente come i dati influiscano su ogni singola scelta strategica.
Investire nella Formazione dei Dipendenti
Per rendere l’approccio data-driven efficace, è essenziale investire nella formazione continua dei dipendenti. Ogni membro del team, dai dirigenti ai tecnici, deve essere preparato a interpretare correttamente i dati e a utilizzarli per prendere decisioni informate. La formazione su strumenti analitici, come software di business intelligence, dashboard interattive e modelli predittivi serve per garantire che tutti possano comprendere e applicare i dati in modo efficace.
Non si tratta solo di dare strumenti agli impiegati, ma anche di sviluppare una mentalità orientata al miglioramento continuo, dove l’analisi dei dati è vista come un’opportunità per ottimizzare i processi aziendali e ottenere un vantaggio competitivo.
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Per finire, diventare un’azienda Data-Drive è un must per il futuro, il problema è nello superare le difficoltà nell’adozione perchè necessita di un impegno costante su più fronti: dall’integrazione dei dati in un sistema centralizzato, alla creazione di una cultura che promuova l’uso dei dati, fino alla formazione continua per far crescere le competenze analitiche all’interno dell’organizzazione.
Ma questo è il futuro delle aziende moderne, e per prosperare in futuro devi adottarlo anche te.
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A presto e Buon Valore!
Claudio
