Analytics for business: cosa chiedere ai dati, settore per settore

L’analisi dei dati nel retail può diventare una vera e propria miniera d’oro. Spesso le aziende del settore sono realtà molto grandi, che devono gestire una quantità enorme di informazioni, piuttosto complesse.

All’interno di una stessa azienda possono esserci situazioni molto eterogenee:

• mercati nazionali e esteri;
• target di consumatori differenti;
• più linee di prodotto;
• diversi reparti interni, che hanno bisogno di specifici dati per svolgere il proprio lavoro (marketing, customer care, vendite, resi ecc);
• numerosi touch point fisici e virtuali ecc.

In uno scenario così complesso, i problemi sono dietro l’angolo. Ma anche le opportunità da cogliere!

La Data Analytics può rispondere alle esigenze di questi business portando ordine tra i dati e dando l’accesso ai dati significativi ai team che ne hanno bisogno. 

Estendere l’analisi dei dati ad un numero crescente di reparti interni può rappresentare un punto di svolta, come è avvenuto per Colombin Group, di cui puoi leggere la nostra case history.

Inoltre per il settore Retail può essere particolarmente utile connettere i dati del CRM direttamente con i tools di visual analytics, per analizzare i dati dei consumatori e facilitare sia il lavoro tecnico che il decision making manageriale. Questa integrazione è semplice nel caso di Saleforce Data Cloud for Tableau, che connette il CRM Salesforce con le dashboard Tableau.

I club sportivi sono delle vere e proprie aziende e anche in questi casi gli Analytics possono cambiare le sorti del business, ma anche delle prestazioni degli atleti.

L’uso dell’analisi dei dati nello sport proviene da un lato dall’area medica, con l’analisi dei dati biometrici, oggi utilizzati anche per migliorare le performance sportive e prevenire gli infortuni.

Dall’altro lato però i dati possono guidare le decisioni tecniche e manageriali, aiutando i CT nella preparazione di incontri e campionati, e i manager nelle campagne di acquisto dei giocatori, nello sviluppo del merchandising e del branding.

Puoi approfondire questo topic in un articolo che abbiamo già dedicato alla Data Visualization nei club sportivi.

Puoi approfondire questo topic in un articolo che abbiamo già dedicato alla Data Visualization nei club sportivi.

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Banche, assicurazioni, finanza sono settori industriali con un impatto enorme sull’economia e sulla vita quotidiana delle persone. Sono anche settori in cui l’analisi dei dati ormai è diffusissima per orientare gli investimenti, anticipare i trend, ridurre i rischi e ottimizzare le possibilità di guadagno.

L’intera gestione delle Borse internazionali, di fatto, si basa sull’analisi dei dati e sulle previsioni future sull’andamento del mercato. Entrano in ballo questioni molto complesse, dalla geopolitica alle vicende locali. La fiducia degli investitori è spesso l’ago della bilancia.

I dati riescono a fornire una fonte di informazioni affidabili ed oggettive per comprendere questi scenari e prendere decisioni orientate. 

Ma l’analisi dei dati può essere dirimente anche nel rapporto tra gli istituti e i consumatori. In un settore così sensibile, mostrare dati certi e affidabili, trend e dashboard può aiutare i consulenti a spiegare ai consumatori anche le questioni più complesse.

Non solo: può rivelarsi efficace in modo più ampio nella gestione della customer experience, per proporre prodotti in linea con le esigenze reali dei consumatori, aiutandoli a prevenire i rischi economici e a cogliere le opportunità di guadagno.

Il settore manifatturiero è un altro settore ad altissima complessità, dove gli imprevisti possono presentarsi da un momento all’altro. L’analisi dei dati in questo ambito è fondamentale per ottimizzare gli investimenti e ridurre gli sprechi.

Gli Analytics for Business trovano un’infinità di applicazioni nell’industria manifatturiera. Citiamo qui alcuni esempi:

• nella gestione della supply chain, per ridurre i costi, anticipare i problemi e risolverli il prima possibile;
• nella riduzione degli sprechi, per sostenere la metodologia lean applicata al manufacturing;
• nelle industrie 4.0 per analizzare i dati provenienti dai macchinari, prevenire i guasti, migliorare la sicurezza dei lavoratori;
• nel raggiungimento degli obiettivi di sostenibilità ambientale ed economica;
• nella logistica, nel magazzino e nella distribuzione ecc.

Leggi il nostro articolo:

Su questo topic, puoi leggere anche l’articolo: “Tableau per l’industria manifatturiera”.

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Un ultimo esempio riguarda il settore digital. Le aziende in questo segmento sono alle prese con un’enorme quantità di dati provenienti dalle interazioni degli utenti. Il segreto del successo di un’azienda digital sta proprio nella capacità di raccogliere, preparare e analizzare i dati significativi.

Questo ad esempio vale per Musixmatch, la piattaforma che fornisce i lyrics su Spotify o Amazon Music, che ha chiesto il nostro supporto su Tableau per monitorare i dati e proteggere il diritto d’autore.  

In ambito digital, comunque, gli Analytics possono essere utilizzati per numerosi altri scopi. 

Uno dei più frequenti è proporre servizi sempre più in linea con i gusti e le aspettative dei consumatori, anche ricorrendo ai servizi di terze parti. 

In questo caso, quando si tratta di dati personali dei consumatori, è ancora più importante implementare soluzioni con alti livelli di sicurezza e compliance alle normative di protezione della privacy.