Sicuramente la data strategy oggi è ancora sottovalutata. Infatti a volte le potenzialità di questa strategia non sono molto considerate. E questo è un errore! Anzi, è limitante perché non permette di interpretare correttamente le informazioni raccolte.

I data sempre più spesso vengono interpretati come risultati di un’attività. Quindi il loro unico scopo è quello di report. Invece queste info possono essere indispensabili per fare crescere l’azienda. O ancora per sviluppare e migliorare la propria comunicazione. O strategia di marketing. Soprattutto perché oggi il mondo digital si basa sulla condivisione dei dati.

Perciò per raggiungere un obiettivo importante, è fondamentale creare una data strategy mirata. In questo modo potrai fare leva sulle informazioni ottenute. Nonché sui dati di valore, al fine di migliorare.

In questa guida Mailsenpai trovi tutte le info utili sull’argomento. Alla fine avrai chiaro come creare una strategia sui data. E come far crescere ancora di più la tua attività!

Cos’è la data strategy?

Come intuibile dalla parola, una data strategy si basa sull’utilizzo dei dati. Nello specifico è una tecnica per migliorare l’acquisizione e la gestione dei dati. E allo stesso tempo per archiviarli e utilizzarli in modo da migliorare le proprie performance.

Dunque grazie a questa strategia i dati diventano dei veri e propri asset. Cioè ti permettono di sfruttare ogni opportunità di crescita. Per questo motivo non ti limiterai a interpretarli, bensì li utilizzerai per sfruttare le occasioni del mercato. E le tue potenzialità.

Con la data strategy ottieni un piano a lungo termine. Così puoi raccogliere i dati e ricavarne il valore. Ad esempio puoi ridurre i costi. O ancora migliorare il tuo margine operativo.

A cosa serve?

Partiamo dal presupposto che la data strategy è un insieme di attività. Per questo motivo può richiedere tempo e risorse. Nonché strumenti specifici. Inoltre per capire il suo scopo può essere utile fare una distinzione tra:

• Aziende data-informed;
• Aziende data-driven.

Con questi due termini si indicano modi diversi per approcciarsi ai dati. L’approccio data-driven si basa sulla guida dei dati. Cioè sull’utilizzare queste informazioni in ogni step del percorso decisionale dell’impresa. Invece il data-informed è un approccio più generico. Quindi si basa sui dati ma abbinati ad altri fattori. Tra questi ci sono:

• Il comportamento dell’utente;
• La soggettività degli atteggiamenti;
• Il contesto.

In base all’approccio scelto può cambiare la data strategy. Nonostante questo però l’obiettivo è lo stesso: sfruttare al massimo i data per raggiungere risultati di business. E per migliorare le strategie di marketing future.

Come funziona la data strategy?

Il funzionamento di una data strategy è complesso. I passaggi che lo compongono sono diversi. Solitamente alla base di questa strategia c’è il reperimento di dati. Questi possono essere relativi al posizionamento del brand. Così come al prodotto. O ancora all’attività.

Una volta reperite le informazioni è necessario capire il loro significato. Quindi trasformare i semplici data in asset. Difatti la data strategy si basa proprio su questo: analizzare e comprendere i dati. Così come sfruttarli ed interpretarli per la propria crescita.

In questo modo puoi:

• Raggiungere con più facilità i tuoi obiettivi;
• Individuare le opportunità di crescita;
• Migliorare l’organizzazione aziendale.

Come costruire una data strategy?

Le fasi di una data strategy sono diverse. Tuttavia la procedura è piuttosto lineare e il risultato lo stesso: ottenere e gestire dati di supporto. Al business e alla strategia di marketing. Perciò ecco elencati i 5 step principali.

I diver e la strategia di business

Come anticipato, una data strategy non ha senso se non collegata a una strategia di business. Infatti è fondamentale definire i goal (o obiettivi) della campagna. Nel farlo sono fondamentali i cosiddetti driver. Cioè le direzioni che prevede la strategia, ad esempio la soddisfazione del cliente.

È questa prima fase in cui ci si chiede quali siano gli scopi della data strategy. Di conseguenza anche della business strategy. Alcuni esempi possono essere:

• Migliorare i processi produttivi;
• Garantire la soddisfazione del cliente;
• Ampliare la gamma di servizi garantiti.

Questi obiettivi della business strategy possono essere a breve o a lungo periodo. Inoltre devono essere allineati all’azienda.

Gli obiettivi di business nella data strategy

Nella strategia dei data sono fondamentali i criteri misurabili. Con questo termine si indicano gli elementi che aiutano a valutare il successo o il fallimento. O meglio ancora il raggiungimento di un obiettivo di business prefissato.

I principi da considerare quando si definiscono i criteri sono:

• Oggettività
• Misurabilità
• Trasparenza

Una volta messi in chiaro questi criteri, è necessario realizzare una roadmap del progetto. In questo modo puoi avere già delle info, come tempistiche o attività per raggiungere gli obiettivi.

È il momento dei data

Nella data strategy può sembrare scontato ma non lo è: un passo fondamentale è identificare i dati. Nonostante la sua ovvietà, questa fase non è così semplice come sembra. Ad esempio è necessaria una specifica scelta strategica nell’inclusione o nell’esclusione dei dati.

Per questo motivo avere chiari i criteri e gli obiettivi è di grande aiuto. In questo modo (avendo mente queste informazioni) individuare il cluster di data utili è più semplice.

Strategie e tecniche di data strategy

Sicuramente le strategie e tecniche di data strategy possono aiutarti. Infatti realizzare una strategia dei dati efficace non è così semplice. Per questa ragione un consiglio è quello di dividere in fasi il lavoro. Un esempio può essere:

• Raccogliere i dati;
• Individuare gli obiettivi di business e i criteri;
• Clusterizzare i dati;
• Optare per una piattaforma di archiviazione;
• Spostare e combinare i dati in ambienti diversi;
• Definire la policy per utilizzare queste informazioni (Governance).

Oltre a questo aspetto, è fondamentale la tecnologia di Data Management utilizzata. Difatti gli strumenti usati oggi hanno un ruolo molto importante. In primo luogo in quanto aiutano a integrare i dati interni ed esterni. Nonché semplificano il processo di gestione dei data. In secondo luogo sono in continuo aggiornamento e permettono di essere al passo con un settore dinamico.

Esempi di data strategy

Gli esempi di data strategy sono diversi. Sicuramente tra i suoi utilizzi c’è il Change Management, cioè il cambiamento dell’ecosistema aziendale. Dunque si usa la strategia dei dati per creare una nuova mappatura delle competenze di business.

O ancora questa strategia può essere usata per la formazione su nuove tecnologie. Quindi questo è un esempio di miglioramento interno dell’azienda, attraverso i data.

Le compagnie che si occupano di data strategy sono molte. Ecco un esempio italiano testimone del successo di questo sistema.

Iconsulting

Sicuramente Iconsulting è un valido esempio del settore manifatturiero. Secondo Alfredo Formicano, industry leader e director, utilizzare i dati significa: nuovi ricavi, nuovo fatturato.

Iconsulting è una data driven transformation company che collabora con oltre 150 aziende. Per questo motivo è l’esempio più lampante per approfondire l’importanza della data strategy.

Secondo la propria esperienza con più aziende, i risvolti economici raggiungono fino al 30%. Soprattutto se si applica una strategia avanzata, come nel caso di un cliente produttore di auto.

Pro e contro della data strategy

Come per altre strategie di marketing, anche la data strategy ha pro e contro. Tra i vantaggi di questa tecnica c’è la possibilità di usare i dati per raggiungere i tuoi obiettivi. Quindi avere un nuovo strumento per soddisfare i bisogni dell’azienda e raggiungere gli scopi di business.

In aggiunta a questo, grazie ai dati puoi scoprire le opportunità del mercato. O anche le tue opportunità di crescita. Non solo aziendale, bensì anche del team. Infine grazie ai risultati ottenuti dai dati puoi migliorare la collaborazione tra stakeholder. Dai collaboratori ai clienti, dai team interni alle partnership esterne.

Uno degli aspetti negativi della data strategy è che non è semplice da fare. Innanzitutto sono necessari software e piattaforme per la gestione dei data. E questi possono rappresentare un costo per l’azienda. Inoltre così è imperativo essere in possesso delle competenze per utilizzarli… Nonché per interpretare e usare i dati.

Tirando le somme

In conclusione la data strategy permette di trovare nuovi asset per crescere. Come pure di raggiungere gli obiettivi prefissati.

Optare per la strategia dei dati significa intraprendere un percorso complesso. In primo luogo per la sua difficoltà teorica. In secondo luogo per la necessità pratica di conoscere software e piattaforme dedicate.

Inoltre, come anticipato, è importante abbinare alla data strategy anche una strategia business. Solo in questo modo questa tecnica può diventare davvero efficace. Al fine di rendere i data utili e migliorare la propria comunicazione sono necessari degli approfondimenti.

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