In un momento in cui vengono generati 1,7 megabyte di dati ogni secondo per ogni persona sulla Terra, è fondamentale sapere come guardare le informazioni e strutturarle, interpretarle e presentarle in modo significativo ed efficace. Questo enorme volume di dati, noto come big data, ha stimolato una maggiore richiesta di professionisti qualificati come data scientist. Secondo il Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti, il settore occupazionale dei data scientist dovrebbe aumentare del 15% entro il 2029, molto più velocemente della media di tutte gli altri lavori.
La data science è il processo di costruzione, pulizia e strutturazione di gruppi di dati al fine di analizzarne ed estrarne un contenuto significativo e di valore. Non deve essere confuso con l’analisi dei dati (data analysis), che è l’atto di analizzare e interpretare i dati, anche se entrambi questi processi condividono molti punti di contatto e possono rivelarsi preziosi sul posto di lavoro.
I data scientist spesso si occupano di scrivere algoritmi, in linguaggi di codifica come SQL e R, per raccogliere e analizzare i big data. Se progettati correttamente e testati in maniera corretta, gli algoritmi possono poi fornire informazioni o tendenze che non sono disponibili agli esseri umani, e possono anche accelerare notevolmente i processi di raccolta e analisi dei dati.
Ad esempio, un algoritmo creato dai ricercatori del Massachusetts Institute of Technology può essere utilizzato per rilevare le differenze tra le immagini mediche 3D, come le scansioni MRI, più di mille volte più velocemente di un essere umano. Grazie a questo tempo risparmiato, i medici sono in grado di rispondere a problemi urgenti rivelati dalle scansioni e potenzialmente salvare la vita dei pazienti a rischio.
Ma come può essere utilizzato un data scientist nella propria azienda? Ecco tre tipologie di compiti che può svolgere.
Ottenere informazioni dettagliate sui clienti
I dati sui clienti possono rivelare dettagli sulle loro abitudini, caratteristiche demografiche, preferenze, aspirazioni e altro ancora. Con così tante potenziali fonti di dati, una comprensione di base della data science può aiutare a dare un senso a tutto ciò.
Ad esempio, si possono raccogliere dati su un cliente ogni volta che visita un sito web o un negozio fisico, aggiunge un articolo al carrello, completa un acquisto, apre un’e-mail o interagisce con un post sui social media. Dopo aver verificato che i dati di ciascuna fonte siano accurati, è necessario combinarli in un processo chiamato data wrangling. Per esempio, si potrebbe mettere in collegamento l’indirizzo e-mail di un cliente con le informazioni sulla sua carta di credito, gli handle dei social media e le identificazioni di acquisto. Aggregando i dati, si possono trarre conclusioni e identificare tendenze nei comportamenti del cliente in questione.
Capire chi sono i clienti e cosa li motiva può servire per garantire che il prodotto si adeguato al lavoro che devono svolgere, e che gli sforzi di marketing e vendita funzionino. Essere in possesso di dati affidabili sui clienti e poterli comprendere permette anche focalizzare meglio gli sforzi di retargeting, le esperienze personalizzate per utenti specifici e i miglioramenti al tuo sito Web e alla user experience del prodotto.
Aumentare la sicurezza
Un data scientist può potenziare la sicurezza di un’azienda e proteggere le informazioni sensibili. Ad esempio, le banche utilizzano complessi algoritmi di apprendimento automatico per rilevare le frodi basate su deviazioni dalle attività finanziarie tipiche di un utente. Questi algoritmi possono rilevare le frodi più velocemente e con maggiore precisione rispetto agli esseri umani, semplicemente a causa dell’enorme volume di dati generato ogni giorno.
Gli algoritmi possono essere utilizzati per proteggere le informazioni sensibili attraverso il processo di crittografia. La conoscenza della privacy relativa ai dati può garantire che un’azienda non utilizzi in modo improprio o condivida erroneamente le informazioni sensibili dei clienti, inclusi i dettagli della carta di credito o le informazioni di contatto.
Aiutare il settore finanziario interno
Il team finanziario di ogni organizzazione può utilizzare la data science per creare report, generare previsioni e analizzare le tendenze finanziarie. I dati sui flussi di cassa, sulle attività e sui debiti di un’azienda vengono costantemente raccolti, e gli analisti finanziari possono utilizzare queste informazioni per rilevare manualmente o algoritmicamente le tendenze della crescita o del declino finanziario.
Ad esempio, un analista finanziario incaricato di prevedere le entrate può fare ricorso all’analisi predittiva. Ciò richiederebbe il calcolo del prezzo medio di vendita previsto per unità per periodi futuri e la sua moltiplicazione per il numero di unità che si prevede saranno vendute durante quei periodi. Si può stimare sia il prezzo medio di vendita che il numero di unità vendute attese trovando le tendenze nei dati storici dell’azienda.
L’importanza di una strategia digital
Ogni azienda dovrebbe avere una strategia digital. La creazione è ovviamente il primo essenziale passo verso il successo digitale. Senza di essa, non c’è luce guida. Sfortunatamente, molte aziende sono credono ancora che il loro approccio tradizionale funzioni e continuerà ad averlo, e non si aprono alle innovazioni e ai vantaggi offerti da un approccio online. È qui che il digitale può offrire grandi potenzialità, grazie alle metriche che forniscono dati sul ROI a circuito chiuso. Questo approccio orientato ai risultati è la base della strategia digital.
Per farla funzionare al meglio, essa deve coinvolgere differenti tattiche, applicate al momento giusto e nei confronti del pubblico giusto. Queste sono:
- Scoperta aziendale
- Eliminare le occasioni perse
- Differenziazione digitale
- Tenere traccia del ROI
Scoperta aziendale
Il primo passo di qualsiasi processo di strategia aziendale è la fase di scoperta. È qui che il team inizia davvero a capire cosa si vuole realizzare e cosa sia assolutamente necessario fare. La fase di scoperta non è importante solo perché definisce la strategia, ma anche perché dà il tempo per rivalutare e ottimizzare gli obiettivi dell’azienda, il pubblico di riferimento e tanto altro ancora.
Eliminare le occasioni perse
Un’analisi SWOT dell’azienda permette di vedere le aree di forza e debolezza, le opportunità e le potenziali minacce. Questo aiuterà a comprendere la direzione della strategia digital, identificando le aree da ottimizzare e quelle nuove su cui concentrarsi. Un’analisi che aiuta anche a eliminare eventuali opportunità perse.
Differenziazione digitale
Creando in anticipo una strategia digital, si è in grado di scoprire modi per differenziare la propria azienda online, ad esempio provando nuove tendenze digitali o dando al pubblico contenuti strategici che lo informano e lo istruiscono lungo la canalizzazione. Senza una strategia chiara, non sarà un’esperienza coesa e non ci si potrò distinguere dalla massa.
Tieni traccia del ROI
Uno dei maggiori vantaggi di una strategia digitale è la capacità di monitorare il ROI con le tattiche messe in atto: tenere traccia dei progressi con l’analisi online è più facile di quanto non si direbbe. Inoltre, la misurazione di ogni tattica di marketing garantisce una strategia conveniente in modo da poter creare le capacità per supportare le operazioni.
