L’importanza del Data Analysis e degli insight nel digital marketing

Vediamo insieme perché è importante, per chi lavora nel digital marketing, occuparsi di data analysis e insight e cosa significa analizzare i dati.
Lettura in: 3 minuti

Essere un’azienda guidata dai dati è importante, ma cosa significa esattamente?

Le aziende guidate dai dati prendono decisioni basate sui dati, il che significa che possono essere più sicure che le loro azioni porteranno al successo, poiché ci sono dei dati a supporto.

Vediamo insieme perché è importante, per chi lavora nel digital marketing, occuparsi di data analysis e insight.

 

Cos’è l’analisi dei dati?

In parole semplici, l’analisi dei dati è il processo di raccolta e organizzazione dei dati per trarne conclusioni utili. Il processo di analisi dei dati usa il ragionamento analitico e logico per ottenere informazioni dai dati.

Lo scopo principale dell’analisi dei dati è quello di trovare un significato nei dati, in modo che la conoscenza derivata possa essere usata per prendere decisioni informate e intelligenti.

 

Come si usa l’analisi dei dati nel business?

L’analitica dei dati è usata nel business per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni di business migliori. Che si tratti di ricerche di mercato, ricerche sui prodotti, posizionamento, recensioni dei clienti, analisi del sentiment o qualsiasi altra questione per la quale esistono dei dati, l’analisi fornirà intuizioni di cui le organizzazioni hanno bisogno per fare le scelte giuste.

L’analisi dei dati è importante per le aziende oggi, perché le scelte guidate dai dati sono l’unico modo per essere veramente sicuri delle decisioni aziendali. Quasi tutte le scelte aziendali di successo sono basate sui dati.

 

Quali sono gli esempi di analisi dei dati?

L’analisi dei dati è un concetto un po’ astratto da capire senza l’aiuto di esempi. Quindi, per illustrare meglio come e perché l’analisi dei dati è importante per le aziende, ecco 4 tipi di analisi dei dati e perché sono fondamentali nel digital marketing.

 

Analisi descrittiva

L’analisi descrittiva dei dati guarda i dati del passato e dice cosa è successo. Questo è spesso usato quando si tracciano i Key Performance Indicators (KPI), le entrate, i lead di vendita e altro.

 

Analisi diagnostica

L’analisi diagnostica dei dati mira a determinare perché qualcosa è successo. Una volta che l’analisi descrittiva mostra che è successo qualcosa di negativo o positivo, l’analisi diagnostica può essere fatta per capire la ragione.

Un’azienda può vedere che i lead sono aumentati nel mese di ottobre e usare l’analisi diagnostica per determinare quali sforzi di marketing hanno contribuito maggiormente.

 

Analisi predittiva

L’analisi predittiva dei dati predice ciò che probabilmente accadrà in futuro. In questo tipo di ricerca, le tendenze sono derivate dai dati passati che sono poi usati per formare previsioni sul futuro.

Per esempio, per prevedere le entrate del prossimo anno, si analizzano i dati degli anni precedenti. Se le entrate sono aumentate del 20% ogni anno per molti anni, potremmo prevedere che le entrate del prossimo anno saranno del 20% superiori a quelle di quest’anno.

Questo è un esempio semplice, ma l’analisi predittiva può essere applicata a questioni molto più complicate come la valutazione del rischio, la previsione delle vendite o la qualificazione dei lead.

 

Analisi prescrittiva

L’analisi prescrittiva dei dati combina le informazioni trovate dai 3 tipi precedenti di analisi dei dati e forma un piano d’azione per l’organizzazione per affrontare il problema o la decisione. È qui che vengono fatte le scelte guidate dai dati.

Questi 4 tipi di analisi dei dati possono essere applicati a qualsiasi problema con dati correlati. E con internet, i dati possono essere trovati praticamente su tutto.

 

Quali sono i metodi di analisi dei dati?

I passi che portano all’analisi dei dati web sono: identificare, estrarre, preparare, integrare e consumare. Nell’analisi manuale tradizionale dei dati, ognuno di questi passaggi richiede una notevole quantità di tempo per essere eseguito.

Identificare i dati di cui avete bisogno può essere impegnativo con la grande quantità di dati sul web. Potreste scegliere una fonte di dati che non è affidabile o perdere fonti di dati cruciali che dovrebbero far parte della vostra ricerca. Dati affidabili e completi sono necessari per un’analisi accurata dei dati.

L’estrazione dei dati dal web ha tradizionalmente richiesto un web scraper che è codificato per scandagliare i dati da un certo sito web secondo certi parametri.

Per esempio, la tradizionale analisi del sentiment di Twitter potrebbe utilizzare un web scraper che è codificato per scandagliare i tweet che menzionano il nome del tuo marchio.

Creare ed eseguire questi web scraper richiede tempo. E una volta finito, è possibile che i dati siano incompleti o imprecisi. I parametri per i quali i tweet saranno scandagliati potrebbero mancare di una regola, con conseguente mancanza di dati cruciali.

La preparazione dei dati per l’analisi richiede molti passaggi che richiedono a loro volta molto tempo per essere eseguiti manualmente. I dati devono essere puliti, standardizzati, trasformati, ecc. È qui che avviene gran parte dell’obsolescenza.

 

Come rendere l’analisi dei dati più efficiente

Sapete che lo scopo principale dell’analisi dei dati è quello di prendere decisioni di business supportate dai dati, quindi perché lasciare che questo processo richieda così tanto tempo?

Rendere l’analisi dei dati più efficiente, eliminando i processi inefficienti, è un ottimo modo per trarre vantaggio dai dati.

 

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