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Data Driven: perché non puoi farne a meno per far crescere la tua azienda| Quattro casi di successo, parte 1

Ciao e bentornato/a sulla rubrica del Fabbro,
Tempo fa avevo scritto su queste pagine una guida gratuita su come iniziare a raccogliere i dati sui visitatori del tuo sito con Google Analytics.
Ti segnalo, inoltre, che all’interno della Sartoteca puoi guardare gratuitamente un video registrato da me in cui ti mostro tutti i passaggi.

Oggi voglio tornare sul concetto di “data driven” e mostrarti 4 casi di successo incredibili.

L’articolo è diviso in due parti e ti farà capire l’importanza della raccolta e l’analisi dei dati e ti sarà di ispirazione per migliorare ogni aspetto della tua azienda, trasformandola in un’azienda data driven.

Essere data driven significa prendere delle decisioni basandosi sull’analisi dei dati, e le 4 aziende di cui ti parlerò ci sono riuscite alla grande, fornendoci degli spunti utilissimi.

I risultati che ti mostrerò non sarebbero stati raggiunti senza la raccolta e l’analisi dei dati.
Ogni deduzione non sarebbe possibile senza dati, e questo lo sapeva bene anche il miglior investigatore della letteratura:
“Dati! Dati! Dati! Non posso fare mattoni senza l’argilla.” – Sherlock Holmes

statua di sherlock holmes a londra

I dati sono una collezione di “fatti”, ed attraverso questi fatti si possono trarre delle conclusioni ed elaborare delle strategie.
Quello che voglio spingerti a fare è utilizzare i dati per trasformare la tua strategia di comunicazione nel modo più efficiente.

E non solo.

Grazie alla raccolta e all’analisi dei dati puoi:

  • perfezionare i tuoi processi aziendali;
  • identificare opportunità e trend che prima non erano visibili;
  • lanciare nuovi prodotti o migliorare quelli che vendi già;
  • soddisfare pienamente i tuoi clienti, offrendogli servizi migliori;
  • prendere decisioni più sicure, basate sulla realtà oggettiva.

“Wow Fabbro! Davvero i dati possono fare questo?”

Certo! E te lo dimostro subito, ma prima raccogli tutta la tua concentrazione e afferra una tazza del tuo caffè preferito, si parte!

caffè

1. Come Microsoft ha incrementato la sua produttività grazie ai dati

ufficio microsoft

Nel 2015, gli analisti di Microsoft hanno ipotizzato (basandosi sui dati raccolti) che favorendo le interazioni personali e la vicinanza fisica dei dipendenti l’azienda avrebbe risparmiato tantissimo denaro e aumentato la propria produttività.

Precisamente, l’esperimento prevedeva lo spostamento di 1.200 lavoratori da 5 uffici a 4. In questo modo i risultati previsti sarebbero stati i seguenti:

  • costi minori legati alle strutture fisiche (da 5 uffici a 4);
  • aumento di collaborazione e supporto tra colleghi (dovuto all’aumento di personale all’interno di ogni ufficio);
  • riduzione della distanza da percorrere da parte del personale per prendere parte ai vari meeting di lavoro.

Premessa: questo assunto si è basato su uno studio condotto in precedenza, non si è trattato di un’ipotesi “a caso” o “intuitiva”. I dati avevano dimostrato un miglioramento nella produttività da parte del personale quando messo in condizione di poter collaborare in modo fisicamente più vicino agli altri colleghi.

I risultati di questo esperimento sono stati incredibili:

  • il personale Microsoft ha impiegato il 46% di tempo in meno in spostamenti per partecipare ai meeting aziendali. Tradotto: 100 ore alla settimana risparmiate dal personale rilocato = 520.000 dollari risparmiati in un anno dall’azienda;
  • più meeting e, di conseguenza, meeting più brevi! La durata media dei meeting è scesa da 0.85 ore a 0.77;
  • personale più incline al lavoro di gruppo e soddisfazione generale aumentata a causa dei tempi ridotti degli spostamenti per partecipare ai meeting.

Adoro questo esempio perché di solito interpretiamo la chiusura di un ufficio come un segnale negativo. In questo caso, invece, i dati hanno permesso di prendere una decisione contro-intuitiva per abbattere i costi senza rinunciare alla produttività e senza dover ricorrere a tagli di personale.

2. Come Uber ha migliorato le performance del suo servizio di assistenza clienti

tassista uber

In questo esempio Uber ha utilizzato un A/B test per migliorare le performance di uno strumento tecnologico a supporto del personale addetto all’assistenza clienti.

Nota: Se non hai mai sentito parlare di A/B test, cerco di spiegartelo in breve:
un esperimento grazie alla quale possiamo inviare due versioni differenti (la versione A e la versione B) di una campagna email, di una pagina del nostro sito, di un annuncio pubblicitario, di un modulo ecc.

Esempio pratico: se devo inviare una campagna email a una lista di 100 contatti, posso dividere i contatti in due liste da 50 e inviare la campagna A alla prima lista e la campagna B alla seconda.

Lo scopo è capire quale delle due versioni della stessa campagna converte di più e progettare le prossime campagne sulla base dei risultati.

Ovviamente, è grazie all’analisi dei dati se siamo in grado di capire se una campagna converte e in che misura rispetto ad un’altra.

Fine della nota!

Come dicevo, l’azienda Uber ha sviluppato uno strumento tecnologico a supporto del personale addetto all’assistenza clienti nel 2018.

Il nome di questo strumento è COTA (Customer Obsession Ticket Assistant) e utilizza il machine learning per aiutare il reparto assistenza clienti a rispondere in modo più rapido e preciso alle richieste dei clienti.

Il machine learning è una tecnologia che si basa sull’apprendimento automatico, una roba che sembra un po’ fantascienza ma che sta prendendo sempre più piede all’interno dei reparti marketing delle aziende.

L’implementazione di COTA ha apportato un leggero miglioramento al servizio, riducendo del 10% il tempo necessario alla risoluzione dei ticket di assistenza…

Un ottimo risultato!

Solo che per i tecnici di Uber non era ancora abbastanza.

In seguito, infatti, questi hanno rilasciato una seconda versione di COTA, implementando un sistema di A/B testing.

Dopo un mese di A/B testing, COTA (versione 2) ha maturato dei risultati eccezionali:

  • riduzione ulteriore del 7% del tempo necessario alla risoluzione dei ticket di assistenza (sommato al precedente 10%, il risultato finale è 17%);
  • soluzioni ai problemi dei clienti più precise con conseguente aumento della soddisfazione di questi ultimi.

Non sappiamo precisamente quali sono le cifre dei ricavi economici dovuti a questi miglioramenti, però se segui con frequenza i video del Sarto dovresti aver già capito quanto incide la user experience (l’esperienza che offri ai tuoi clienti) sul successo di un’azienda, e quindi puoi immaginarlo.

grafico con risultati cota v2
I risultati dell’A/B Test effettuato su Cota v2

Adesso però fermiamoci un attimo qui. So che stai pensando:
“Sì Fabbro, ma io non posso permettermi di sviluppare dei sistemi così sofisticati all’interno della mia azienda!”

Tranquillo perché il punto non è questo.

A cosa servono questi esempi e come puoi sfruttarli a vantaggio della tua azienda

Questi esempi sono importanti per aiutarti a sviluppare un approccio orientato alla raccolta dei dati e fartene comprendere l’importanza.

Grazie a questi colossi che hanno investito tantissimi anni e risorse per raccogliere ed analizzare dati abbiamo la prova inconfutabile che non devi più prendere decisioni basate su quello che fanno i tuoi concorrenti, su quello che si fa nel tuo settore e su quello che ti sembra intuitivo.

Devi prendere decisioni in base a dati oggettivi e a come i tuoi clienti rispondono a quello che gli proponi e vendi.

scritta "i dati hanno un'idea migliore"
“I dati hanno un’idea migliore”

Raccogliere dati non è poi così difficile come sembra! Lascia perdere per un attimo Analytics, il tuo sito e le robe tecnologiche da smanettoni. Concentrati sui tuoi clienti e sul trovare un modo per capire cosa pensano della tua attività e dei tuoi prodotti e su come puoi migliorare il tuo modo di fare impresa!

Oppure concentrati sui tuoi processi aziendali più lenti e macchinosi, cerca di capire dove si impalla la produzione e adotta delle strategie basate sull’analisi dei dati.

Se hai un ecommerce sfrutta Analytics e i report del sito per capire quali sono i prodotti più richiesti e quali quelli che necessitano di essere rivisti e migliorati.

Utilizza dei test A/B per aumentare l’efficacia delle tue campagne di comunicazione mail.

Un metodo di raccolta e analisi dei dati che puoi utilizzare da subito

checklist

Individua quali sono i punti deboli della tua azienda e adotta un approccio data driven applicando queste fasi (questo metodo è utilizzato da Google):

  1. Domanda. Poniti delle domande sui punti deboli della tua azienda e ponile anche alle figure di rilievo della tua azienda. Queste domande ti servono per capire quali sono quelli che impattano di più sui ricavi e hanno la precedenza.
  2. Prepara. Definisci un sistema per raccogliere i dati che ti servono a misurare gli indicatori del problema. Esempio: il tuo reparto di produzione è lento a realizzare un prodotto in particolare? Allora trova un modo per misurare i tempi di ogni processo di lavorazione del prodotto e individua quelli più lunghi.
  3. Pulisci. A questo punto avrai già capito su quali metriche lavorare e puoi eliminare tutti i dati superflui per concentrarti solo su quelli utili.
  4. Analizza. Elabora dei grafici e osservali per trovare i fattori che incidono sui risultati che vuoi migliorare.
  5. Condividi. Condividi questi dati con i tuoi collaboratori più esperti ed affidabili. Esempio: se vuoi migliorare la produttività del tuo personale addetto alla produzione, mostra i grafici e i dati che hai raccolto ai responsabili del reparto, perché potrebbero confermare o smentire le tue congetture e aggiungere degli spunti ulteriori alla tua analisi.
  6. Agisci. Elabora delle decisioni data driven, applicale e osserva i miglioramenti della tua azienda.

Questo metodo a 6 fasi è implementabile da qualsiasi azienda, non importa il settore in cui operi!

Ma prima ancora di applicare questo metodo ti suggerisco di iscriverti subito alla newsletter del Fabbro! Fai click qui per ricevere ogni settimana gratuitamente una guida indispensabile per tutto ciò che riguarda siti web, blog ed ecommerce.

Conclusioni
Oggi abbiamo visto in che modo 2 aziende famosissime sfruttano la raccolta e l’analisi dei dati per prendere delle decisioni data driven e i risultati raggiunti grazie a questo tipo di approccio.

Ti ho mostrato anche un metodo a 6 fasi realizzato da Google per semplificarti il lavoro e fornirti delle linee guida per non smarrire la bussola.

La prossima settimana ti fornirò altri 2 esempi che sono sicuro ti offriranno degli spunti interessanti per migliorare la tua azienda e il tuo lavoro, perciò, se non l’hai ancora fatto, ti invito nuovamente a iscriverti alla newsletter della mia rubrica. Clicca qui per ricevere in anteprima, ogni settimana, tutti gli articoli del Fabbro. Seguimi e vedrai che presto per te sarà facilissimo usare il martello per spaccare il web!

A martedì prossimo,
Il Fabbro

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