I dati e le informazioni a disposizione delle aziende sono oggi in costante aumento, e la loro importanza per il business è sempre maggiore. Ma ancora di più lo è la figura professionale in grado di analizzarli proficuamente. Il nostro team di Digital Analyst, spiega in cosa consiste il loro ruolo e qual è il vantaggio competitivo generato dall’interpretazione dei dati.
“Information is the oil of the 21st century, and analytics is the combustion engine”.
Questa citazione di Peter Sondergaard, Senior Vice President di Gartner Research, rende nel modo migliore l’idea di quale sia oggi l’importanza dei dati per il business di qualunque azienda.
Navigazione in rete, attività sui social, ricerche su Google, acquisti on-line, persino il semplice invio di e-mail, o qualsiasi altro genere di attività degli utenti sul web, genera dati.
Ok, questo si sa, ma considerato che questi dati non hanno un prezzo al barile come il petrolio, come si fa a tramutarli in valore per il business?
È qui che entra in gioco un fattore più importante dei dati stessi, senza il quale perderebbero ogni significato: la loro analisi.
Chi è in grado di orientarsi in questa giungla di informazioni, interpretandole adeguatamente, diventa una figura preziosa per verificare le ipotesi di business e supportare il processo decisionale di un’azienda.
A questo punto non ci resta che fare qualche domanda a chi in mezzo ai dati si destreggia ogni giorno senza mai perdere la bussola: Francesca e Luca, del nostro team di Digital Analytics, approfondiscono la questione e ci fanno capire meglio come funziona il loro lavoro.
Qual è oggi l’importanza dei dati e del Data Analyst in un progetto digitale, e qual è l’approccio di Jungles?
“Per comprendere l’importanza dei dati, e ancor di più della loro analisi, è necessario capire come opera un’azienda data driven rispetto a una che non basa le sue strategie sullo studio e la valutazione delle informazioni di cui dispone.
Un’immagine che metaforicamente può rendere l’idea è quella di un costruttore che edifica senza avere in mano un piano del progetto: l’architettura è ben distinta nella sua mente, ma le modalità con cui viene messo in atto il lavoro procedono alla cieca e senza essere state ben definite.
Se un’azienda che opera tramite un sito web non basa la sua strategia e il suo business su un sistema guidato dai dati, può appunto essere paragonata a quello sprovveduto costruttore.
Noi di Jungles operiamo, in concerto con il nostro cliente, per individuare l’obiettivo di conversione principale a seconda del settore di interesse.
Proviamo a spiegare come si svolge in concreto il vostro lavoro?
“I più avanzati tool di analisi dei dati digitali, ad esempio Adobe Analytics o Contentsquare, rappresentano un supporto indispensabile al nostro lavoro, che si basa sula conoscenza degli obiettivi del nostro cliente e l’individuazione di una giusta strategia di analisi dei dati.
Ma proviamo a sintetizzare per punti quello che facciamo:
- Monitoriamo il traffico degli utenti su sito e app e indaghiamo i fenomeni più interessanti della user experience, ad esempio evidenziando journey anomali degli utenti.
- Indaghiamo gli insights più significativi in linea con lo scopo del cliente: in occasione del lancio di una nuova campagna sarà ad esempio interessante focalizzarsi sugli effetti di questa in termini di aumento del traffico, di interazioni e di conversion.
- Stabilire se c’è un nesso di causa-effetto fra un’azione strategica e un’evidenza emersa dall’analisi dei dati.
- Studiamo la user behaviour per estrapolare non solo dati quantitativi, ma anche qualitativi: ad esempio analizzando le opinioni dei clienti nelle survey a loro dedicate, oppure generando heatmap per osservare come l’utente si muove e interagisce su una pagina.
- Proponiamo nuovi approcci per correlare i dati dalle fonti disponibili e, in concerto con le altre aree digital, proponiamo flussi di navigazione più efficienti: una CTA al posto di un’altra potrebbe infatti aumentare la possibilità di generazione di un lead e di conversione”.
Come si fa a capire quali sono i dati davvero importanti da prendere in considerazione per una strategia efficace?
“Non esistono dati importanti in assoluto. A prescindere dalla natura del sito, che sia un e-commerce o un sito divulgativo-informativo, è indispensabile che un’azienda abbia ben chiaro l’obiettivo che vuole raggiungere. La conversione può essere raggiunta ad esempio nel momento in cui l’utente lascia il proprio contatto, oppure quando acquista il prodotto offerto o, semplicemente, quando atterra sulla nostra home page: il tasso di conversione è sempre determinato in ogni caso dall’obiettivo di business.
Dunque, identificati gli obiettivi e i KPI (Key Performance Indicator), è possibile quantificare e qualificare le performance”.
Come si interfaccia l’analisi dei dati con le altre fasi del processo di produzione? Come operano i diversi team?
“Sui dati, in particolare sui dati digital, si basano le strategie di miglioramento della user experience. I dati sono alla base di qualsiasi campagna promozionale, e rappresentano anche la miglior fonte per conoscere i nostri utenti o il target a cui indirizziamo la vendita del nostro prodotto.
Il team analytics analizza i dati disponibili e condivide con tutti i team di lavoro le evidenze più significative, in un’ottica di ottimizzazione della UI e della UX, generando nuovi insight e quindi un circolo virtuoso in continuo miglioramento”
Quali sono le metriche da prendere in considerazione per una strategia efficace? Come vengono sfruttati i dati per strutturare degli output ad hoc sulle esigenze dell’utente?
“È importante non limitare l’analisi alle metriche principali.
Facendo qualche esempio concreto, il monitoraggio delle visite a una pagina è un indicatore valido ma a volte non rappresentativo, se non in relazione all’intero journey dell’utente o alle interazioni compiute sulla pagina stessa.
Allo stesso modo il bounce rate (ovvero il tasso di abbandono) non è una metrica importante di per sé, se non ci poniamo le domande giuste. Per un sito divulgativo-informativo in single page, un bounce rate elevato non rappresenta ad esempio un problema. Viceversa, se l’abbandono è elevato sul carrello di un e-commerce, dovremo capire quali ostacoli incontra l’utente prima di effettuare un acquisto.
Cosa è cambiato nella Data Analysis con l’entrata in vigore della normativa GDPR?
“Gli strumenti di Data Analytics hanno cercato di armonizzare le nuove normative sul trattamento dei dati personali, ad esempio implementando funzionalità che consentono di proteggere i dati degli utenti.
Google Analytics lo ha fatto, ad esempio, implementando la funzionalità di IP anonimo che rende impossibile rintracciare nello specifico un singolo utente.
Adobe Analytics non è stata da meno: ha infatti messo a disposizione sul proprio sito ufficiale una guida dettagliata per tutti i suoi clienti per indirizzarli verso la comprensione dei processi da mettere in atto nel rispetto della nuova normativa”.
