Quanto è importante avere un buon team di analisi dati?

In questi ultimi anni, l‘analisi dei dati proveniente dai siti web e dalle applicazioni mobili ha rivestito un ruolo sempre più importante per lo sviluppo delle aziende e il loro business. Per ottenere il massimo dalle informazioni raccolte è essenziale che le aziende si dotino di un team di analisi: un gruppo di persone in grado di analizzare le informazioni, a volte anche in tempo reale.

Le aziende che creano un team di analisi di successo hanno maggiori probabilità di vedere crescere guadagni, profitti e quote di mercato. Tuttavia, secondo il Digital Maturity Benchmark, solo il 9% delle società utilizza in modo efficace le informazioni e la tecnologia per creare esperienze di consumo migliori.

Questo fenomeno è destinano, inoltre, a crescere durante l’anno in corso a causa dell’introduzione di Google Analytics 4 (GA4) da parte di Google. Infatti, a luglio del 2023 il vecchio Universal Analytics verrà dismesso e GA4 sarà il nuovo riferimento. Purtroppo, però, la struttura e il significato dei dati raccolti dal nuovo sistema sono diversi da quello attuale. Sarà quindi necessario usare il tempo a disposizione per fare formazione e aggiornare gli analisti. Questo però può diventare anche un’occasione per le aziende che non hanno ancora analytics nei loro processi produttivi. Queste aziende possono iniziare ora, raccogliendo dati e investendo su una squadra che parte direttamente con GA4.

Ci sono alcuni punti su cui le aziende dovrebbero focalizzarsi per costruire team di analisi di successo, su cui concentrare le proprie energie per avere risultati attendibili.

Concentrarsi sul team di analisi dati

Quando si investe nel team di lavoro, la priorità deve andare alle persone rispetto agli strumenti. Investire sul capitale umano significa puntare alla flessibilità e alla costruzione di un ambiente aziendale in evoluzione.

Sebbene molte aziende Fortune 500 abbiano fatto grandi investimenti in strumenti di analisi, la maggior parte di esse fatica ancora a prendere decisioni significative basate sui dati. Ciò è in gran parte dovuto al fatto che questa strategia di investimento è fallace. Gli strumenti e la tecnologia possono arrivare lontano solo con le persone giuste a guidarle.

Per fare un investimento sensato e soprattutto proficuo, è importante tenere conto anche della formazione del team. Corsi di aggiornamento, workshop, momenti istruttivi sono importanti per mantenere il gruppo di lavoro allineato alle esigenze del mondo tecnologico.

I sistemi software e i servizi professionali di analisi sono importanti. Ma sono gli analisti, non gli strumenti, a trasformare i dati grezzi in informazioni fruibili.

Stimolare la curiosità del gruppo

I team di analisi dati danno il meglio in ambienti dinamici che premiano la curiosità, incoraggiano l’innovazione e stabiliscono traguardi ambiziosi. Costruire e rafforzare questo tipo modalità di lavoro può rivelarsi molto proficuo.

Una cultura dell’analisi attiva prospera quando la curiosità viene preferita rispetto alla perfezione. Incoraggiare gli analisti a sfidare le convenzioni e porre domande è un metodo per migliorare la qualità e ridurre i rischi. Questo pensiero va di pari passo con una mentalità di test e apprendimento, in cui spingere i confini attraverso la sperimentazione proattiva, così da identificare ciò che funziona e ottimizzare di conseguenza.

Impegnarsi e collaborare

La collaborazione dei membri in posizioni dirigenziali è necessaria. È fondamentale che i leader e i senior collaborino con gli analisti per comprendere i dati alla base del processo decisionale. Le informazioni raccolte da team di analisi dati parlano di tutta l’organizzazione, del lavoro complessivo. Inoltre, capire come filtrare, leggere e assemblare i dati è essenziale. Quindi dall’alto deve esserci un’apertura che indichi agli analisti quale direzione prendere, cosa cercare e come usare i dati raccolti.

Questo è il momento storico migliore per stabilire una cultura aziendale incentrata sui dati che le consenta dare solidità al lavoro. Le aziende che lo fanno sono più efficaci ed efficienti, ottengono insight di grande impatto dai propri dati e possono attrarre e trattenere talenti di analisi di alto livello.