Uno dei vantaggi di gestire un'azienda di trasformazione digitale è lavorare con incredibili talenti nello spazio digitale. Il team della mia azienda, Centric Digital, lavora in trincea con i nostri clienti ogni giorno e sono all'avanguardia delle ultime tendenze nel nostro settore.
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Quindi, partendo dal mio recente articolo sul benchmarking , ho chiesto al mio team di condividere come le tendenze odierne dei dati possono aiutare a guidare il successo aziendale. Le informazioni fornite possono aiutare i leader di qualsiasi organizzazione a considerare nuovi modi di utilizzare i dati per migliorare il business, risparmiare denaro e persino aumentare le entrate. Ecco cosa avevano da dire.
Coniugare KPI digitali e analogici
'Oggi un'azienda può disporre di molti strumenti digitali e pagare molto per il monitoraggio', spiega il Data Strategist Asher Feldman. 'Ma è necessario disporre di una strategia in modo da poter integrare tali dati con informazioni del mondo reale: è necessario abbinare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) digitali a quelli analogici per ottenere il quadro completo'.
'Una strategia digitale funziona per reimmaginare un processo analogico e renderlo migliore per il consumatore. Quando sostituisci quei punti di contatto analogici, devi comunque prestare attenzione alla versione reale di ciò che significa per la tua attività. Sfortunatamente, molte aziende incontrano problemi di attribuzione, in cui l'azienda ha difficoltà ad attribuire i dati digitali nel mondo reale. Le aziende intelligenti sono quelle che fanno il lavoro sui punti di contatto analogici, tenendo conto di cose come i punteggi dell'immagine del marchio, la consapevolezza, i punteggi di soddisfazione, i punteggi dei promotori netti e il riconoscimento e la popolarità generali.'
Disney Parks è un'eccellente illustrazione del punto di vista di Asher. Alcuni anni fa, Disney World ha introdotto MagicBands, un braccialetto di tipo FitBit che gli ospiti Disney possono indossare all'interno dei parchi. Queste bande tracciano il movimento, possono essere utilizzate ai cancelli d'ingresso, agli stand gastronomici e ai chioschi e consentono agli utenti di accedere rapidamente alle foto della corsa e possono persino aprire la porta della loro camera d'albergo. Disney ha investito $ 1 miliardo in questo strumento digitale che avrebbe fornito loro dati preziosi, inclusi record di transazioni, corse popolari, dollari spesi in media, ecc. Ma Disney è riuscita a sposare i dati raccolti da queste bande e li ha usati per migliorare le operazioni al fine di per accogliere 3.000 ospiti in più nei parchi al giorno.
Consentire l'automazione totale della raccolta e dell'analisi dei dati
Con l'enorme quantità di big data disponibile oggi e in crescita, è richiesta la necessità di un'automazione totale per la raccolta e l'analisi. Molte aziende si stanno rivolgendo a piattaforme di gestione dei dati o ad altre soluzioni software per raccogliere, ospitare, ordinare e analizzare le informazioni in un modo facile da vedere e comprendere per gli utenti finali. Questo processo di automazione funziona per semplificare l'analisi dei dati e può anche porre fine ai silos di dati frammentati all'interno di un'organizzazione.
'L'idea dell'automazione totale è molto popolare in questo momento', spiega Taylor Wallick, direttore della strategia digitale presso Centric Digital. 'Gli strumenti digitali di oggi possono consentire di fornire informazioni in tempo reale a varie parti interessate all'interno di un'organizzazione senza che una sola persona debba scavare tra i dati e costruire una presentazione attorno ad essi. Invece, un dirigente può visualizzare i numeri su un cruscotto e vedere esattamente cosa sta succedendo in tempo reale.'
Oltre ai dashboard di visualizzazione dei dati e alle piattaforme di gestione dei dati, come Adobe Audience Manager, un'altra interessante illustrazione dell'automazione totale può essere trovata nella crescente popolarità delle API (Application Programming Interface). Questi sistemi di strumenti possono essere utilizzati per automatizzare le applicazioni utilizzando i dati in diversi modi. Può essere semplice come automatizzare la comunicazione in base alle azioni di un utente, come un messaggio di risposta automatica inviato a ogni nuovo follower di Twitter, o complesso come creare un intero sito Web popolato su punti dati.
Weather.com e Zillow sono esempi di API create utilizzando una serie di logica che visualizza determinate informazioni in tempo reale accedendo a punti dati pubblici. Quindi, se inizia a piovere ad Alpine, in Texas, il National Weather Service raccoglierà e pubblicherà quei dati, che verranno poi alimentati a Weather.com. Man mano che i dati si spostano attraverso la logica del sito, il sito renderà l'immagine di una nuvola di pioggia accanto alle informazioni di previsione correnti di quella città.
Anche le aziende più piccole utilizzano le API sui loro siti. Questo è più comunemente usato con i produttori o distributori della piccola impresa che forniscono alle piccole imprese set di dati su inventario e prezzi. Tali dati verranno quindi alimentati in tempo reale ai siti Web dell'azienda.
Fare ipotesi plausibili
'L'analisi predittiva sta guadagnando sempre più trazione', spiega Michael Aiello, Digital Strategist presso Centric Digital. 'Le aziende utilizzano il data mining e la matematica complessa per scavare in enormi quantità di informazioni e produrre informazioni su qualcosa che potrebbe accadere in futuro.'
Anche se questa non è necessariamente una nuova tendenza, sta diventando sempre più sofisticata. Nel 2012, l'algoritmo di Target è riuscito a prevedere che un'adolescente era incinta prima che i suoi genitori lo sapessero. I modelli di acquisto della ragazza corrispondevano a tendenze simili che Target aveva identificato come comportamento esibito da donne incinte. L'azienda ha quindi iniziato a inviare alla ragazza coupon per l'attrezzatura per bambini in base al suo
previsione della gravidanza.
Oggi, tuttavia, è ormai normale vedere l'analisi predittiva all'opera quando facciamo acquisti su Amazon o cerchiamo un film su Netflix. Amazon offre ai clienti prodotti aggiuntivi basati sui comportamenti di acquisto previsti e Netflix ha recentemente affermato che quasi l'80% delle ore di streaming sono il risultato delle raccomandazioni del loro algoritmo.
Aggiungere contesto alle tue metriche
Una tendenza importante su cui hanno concordato tutti e tre gli esperti è garantire che i dati abbiano un contesto. Ciò consente di evitare la pratica di utilizzare i dati fine a se stessi. Certo, è bello sapere che la tua app ha ricevuto tre milioni di download il giorno in cui è stata rilasciata, ma c'è dell'altro. Gli utenti hanno eliminato l'app il giorno successivo? Stanno usando l'app nel modo in cui doveva essere usata? L'app aumenta o toglie la soddisfazione del cliente? Questi sono i tipi di domande contestuali che dovresti porre su qualsiasi metrica o KPI.
ultima parola
La capacità di raccogliere dati e utilizzarli per promuovere il successo aumenta con il livello di maturità digitale di un'azienda. Più punti di contatto digitali ha un'azienda, più ricche saranno le informazioni che sarà in grado di analizzare e utilizzare. Tuttavia, a parte la maturità digitale, il primo passo per qualsiasi azienda è assicurarsi di disporre prima di una strategia per i dati. Solo così possono valutare con precisione se le ultime tendenze nei dati avranno senso per la loro attività o se verranno utilizzate in un modo che andrà a vantaggio del cliente.
