Datascettico? Studio: le aziende che sfruttano i dati guadagnano di più!

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Le imprese che si affidano alle indagini di mercato Data driven hanno più successo.

“Ma investire nei dati serve davvero? Le ricerche di mercato sono veramente indispensabili per le aziende?”

Niente da fare, siamo scettici per natura. Finché non vediamo non crediamo, e finchè non ci troviamo nei guai non ci muoviamo per trovare una soluzione.

E così, nonostante ci sia ormai un buzz elevatissimo attorno al concetto di “Big Data” – parola abusatissima, che non può più mancare in ogni conferenza o ebook sul marketing – sono davvero poche le aziende che li stanno sfruttando davvero, e che si stanno muovendo per utilizzare attivamente i propri dati interni ed esterni.

E così, nonostante ci sia ormai un buzz elevatissimo attorno al concetto di “Big Data” – parola abusatissima, che non può più mancare in ogni conferenza o ebook sul marketing – sono davvero poche le aziende che li stanno sfruttando davvero, e che si stanno muovendo per utilizzare attivamente i propri dati interni ed esterni.​

Ma per quelle che lo fanno in modo efficace, i risultati ci sono, eccome.

E per dimostrarlo anche ai più datascettici, Microsoft eKeystone Strategy hanno realizzato un enorme studio a fine 2016 che ha coinvolto più di 300 medio-grandi aziendenegli Stati Unitiin molteplici settori.

Dopo aver sottoposto i senior manager a centinaia di domande, il risultato è stato chiaro: le aziende si dividono tra “Digital Leader”, ovvero quelle che utilizzano il digital e i dati in tutti i processi, e “Digital Laggards”, ritardatarie, che stanno appena cominciando a muoversi in questo senso.

Ebbene, le Digital Leader hanno risultati molto migliori rispetto alle laggards, quantificabili in un +18% di margine lordo e in un +4% di utile netto rispetto alle Digital Laggards.

Il tutto con un investimento in IT pari a solo lo 0,3% in più del proprio fatturato.

Ma oltre a darci questi numeri, che ovviamente danno la prova dell’importanza dei dati ma non ci aiutano più di tanto… lo studio The Digital Business Divide White Paper ci permette di vedere COME queste aziende utilizzano i dati.

Quali sono gli aspetti più importanti?​

1. Raccogliere, organizzare e processare i dati.

Se non si raccolgono i dati, cosa si analizza? Le aziende devono avere un sistema che funziona in grado di pompare continuamente nuovi dati dall’interno e dall’esterno.

Un esempio citato nello studio sono le compagnie assicurativeAllstate, Progressive e StateFarm, che volevano poter raccogliere i dati di guida dei propri assicurati, per migliorare le proprie tariffe e le statistiche di rischio.

La soluzione? Lanciare programmi per spingere gli assicurati ad avere dispositivi connessi nelle proprie auto, a fronte di sconti e un miglior servizio in caso di incidenti.

La cosa non ti sarà nuova, anche in Italia stanno iniziando a proporre queste soluzioni… ma è un’idea vincente per poter avere dei dati che altrimenti sembravano impossibili da ottenere!

Poi raccoglierli non basta, si deve avere l’infrastruttura necessaria per strutturarli e poi processarli, in modo da trasformarli da dati grezzi a preziose informazioni.

Non per niente, i Data Leader hanno affermato di compiere questo punto con una soddisfazione di 7/10… mentre i Data Laggards, solo con una media di 4.6/10!​

2. Dare accesso ai dati alle persone interne all’azienda.

A cosa serve avere una bella infrastruttura, raccogliere tutti i dati del mondo… e non farli vedere a nessuno? Tenerli nascosti in cassaforte neanche fossero codici nucleari, che solo il top management può vedere sotto giuramento e solo nei giorni di plenilunio.

Ovviamente è una provocazione, ma purtroppo a volte succede!

E in quei casi, hanno davvero ragione i datascettici: i dati non servono a niente!

Nei casi di successo, invece, Keystone Strategy ha individuato come i dati sono riusciti a far nascere un vero e proprio nuovo business e operating model.

Nei Digital Leader, i dati hanno causato una vera rivoluzione nel modo in cui l’azienda produce, si organizza e offre i propri prodotti e servizi al cliente.

Prendiamo ad esempio la Ecolab, leader globale nel trattamento delle acque che aiuta raffinerie, aziende petrolchimiche e manufatturiere a risparmiare acqua.

Installando sensori collegati in rete nelle proprie apparecchiature, la Ecolab fornisce dati in tempo reale ai propri tecnici e al proprio servizio clienti, assicurando una rapidità estrema nell’azione e un miglioramento continuo delle proprie tecnologie.​

3. Generare previsioni sui dati raccolti e agire sulla base dei modelli realizzati.

Alzi la mano chi può dire di fare ciò al 100% nella propria azienda.

Certo, generare previsioni non è facile, soprattutto quando si deve prevedere qualcosa che è al di fuori di noi, come l’andamento del proprio mercato (che in ogni caso è fattibile, come ho raccontato in questo articolo sui trend hunter).

Ma questa non deve essere una scusa per non farlo… se no finiamo per essere come per le Data Laggards, che dicono di avere una soddisfazione in questo punto di 3.9/10.

I dati raccolti, oltre a farci agire in tempo reale, devono essere la base per prevedere come andrà il futuro e aiutarci a prendere decisioni più consapevoli.

Fermati un attimo e prova a risponere a questa domanda:​

“Quali dati non hai e potrebbero fare la differenza per la tua azienda?”

Bene, concluderei con le parole della Keystone Strategy (così mi credete di più, non mi sto inventando nulla! 😜):

“The time for investing in digital transformation is now.” Il momento per investire nella digital transformation è adesso.

È la “digital transformation”, ovvero il portare il digitale in tutti i processi della nostra azienda, passa per i dati e per la digitalizzazione dei dati.

Ormai ci sono infiniti modi per raccogliere i dati che ci servono e trasformarli in valore, basta scegliere i propri e andare avanti con la sicurezza che i risultati arriveranno (e le prove ci sono!).

Sei ancora datascettico? Qui puoi trovare lo studio completo. Nel frattempo fammi pure le tue domande e obiezioni nei commenti qui sotto, o contattaci qui per capire come possiamo aiutarti a diventare un Data Leader!

Al prossimo articolo,

Agente M 

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