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Come implementare un progetto di Business Intelligence

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Come implementare un progetto di Business Intelligence

William Sbarzaglia
Come implementare un progetto di Business Intelligence

L'importanza di monitorare: Web Analytics e Business intelligence

Nell'analizzare il comportamento degli utenti non ci si limita a monitorare quello che succede su un sito web. Sempre più spesso capita di spingersi fino a poter avere indicatori provenienti da altre fonti per sfruttare le informazioni per marketing, ottimizzazione aziendale e strategie o per creare un flusso condiviso di dati facilmente consultabili e comprensibili.

Partiamo dai dati

I dati sono una fonte preziosa da cui attingere informazioni per strategie di marketing, comunicazione e vendita.

Occorre impostare un progetto di Business intelligence partendo dagli obiettivi fino ad arrivare ai destinatari che dovranno leggere e comprendere in maniera agevole i dati.

Grazie a strumenti adeguati di varie fasce, è possibile mettere in pratica le dinamiche della Business intelligence tramite dei connettori a varie sorgenti di dati fino al processo di data visualization attraverso dashboard.
 

Business intelligence: l'evoluzione della web analytics

Fin dai primi anni del 2000 è stato possibile attivare una sorta di statistiche per i siti web. A quei tempi si utilizzavano strumenti come ad esempio Webalizer, il quale non faceva altro che “contare” il numero di visite, di click e di pagine viste.

Nel tempo la web analytics si è evoluta passando da una semplice lettura dei file log, attività relegata alla figura del webmaster, fino ad un’attività di website analytics. Grazie anche all'evoluzione della tecnologia, ovvero al Java Script, si sono potute avere informazioni sul comportamento degli utenti, sulla UX, sul funnel del marketing fino ad arrivare alla sorgente di traffico e alla lettura di un contenuto specifico.

Poi siamo passati dalla web analytics alla digital analytics, ovvero a voler tracciare tutte le risorse digitali possibili, a voler avere informazioni non più su degli “utenti” ma sulle persone, quindi identificarle e profilarle in base al loro coinvolgimento dimostrato sui nostri progetti web.

Altro ambito di questa evoluzione è la web analytics nei social, con le sue dinamiche, con le relative dimensioni e metriche da tracciare in particolare per Facebook.

Un grosso merito a questa evoluzione va sicuramente allo strumento Google Analytics che ci permette di sperimentare e di attuare la digital analytics. Ovviamente esistono altri strumenti a mercato come ad esempio il tool di analytics dell’Adobe, che permette analisi in tempo reale e molte funzioni avanzate.

Ma prima di pensare allo strumento è importante capire il perchè monitoriamo.

Spesso quando tengo corsi su questo argomento mi viene fatta la critica di “spiare” gli utenti. Sicuramente è importante ricordare che il tutto deve essere regolato da normative sulla privacy ed esplicitare all’utente che verrà monitorato il suo comportamento e a che livello, ad esempio se facciamo una semplice analisi comportamentale su utenti anonimi o se facciamo profilazione utenti.

Monitorare i competitor

Per convincere i responsabili di aziende o imprenditori dell’importanza della web analytics, spesso utilizzo una slide con rappresentato un omino che sposta una sacca di soldi da un elemento che non funziona ad uno che funziona. Questo per far comprendere che il monitoraggio ci serve per capire se sta funzionando quello che abbiamo messo in atto a livello di marketing, di progettazione, di funzionalità. Tutto ciò per poi poter intervenire o per sfruttare gli elementi che portano più risultati dedicandogli eventualmente più budget.

Non stiamo solo a guardare i dati e le informazioni, ma facciamo qualcosa, prendiamo delle decisioni.

— William Sbarzaglia

Cosa monitorare sul web

Per ottenere i giusti dati occorre contestualizzare l’analisi in base all’ambito in cui ci troviamo. Ad esempio possiamo voler monitorare dalle situazioni più comuni come:

  • un sito web,
  • una landing page,
  • un e-commerce,
  • i canali social,
  • una campagna su Facebook,
  • una campagna DEM,

fino ad arrivare a casi più specifici come monitorare il comportamento sulle app, sui saas (software as a service) o fare brand watching.

Spesso succede di voler effettuare contemporaneamente la digital analytics in più contesti, e spesso ci troviamo a “saltare” da uno strumento all’altro per verificare i dati. Avere la necessità di tenere sott’occhio tutti i dati rilevanti per un monitoraggio efficace è il percorso che ho fatto e che mi ha avvicinato alla business intelligence.
 

L’innovazione nasce nelle intersezioni

— Emilie Wapnick

Dalla web analytics alla business intelligence

Il mio percorso mi ha portato a delle intersezioni di vari contesti: sono partito dalla web analytics perché ho iniziato lavorando per progetti web, poi mi sono trovato a dover verificare anche l’effettiva efficacia in termini di acquisizione e comportamento del lead, anche offline, e quindi un contesto di CRM per sapere l’effettiva vendita o meno, la monetizzazione, il fatturato.

Altro quesito che mi sono trovato ad aggiungere in un intero flusso lavorativo è il controllo di produzione, ovvero sapere se sto guadagnando o meno in base a tempo e costi impiegati per realizzare un progetto in base al budget. Anche per questo contesto servono strumenti per il monitoraggio del tempo delle attività, delle persone relative ai vari progetti.

Dall’intersezione di questi insiemi scaturisce la Business Intelligence.

Qual è il confine tra la web analytics e la Business Intelligence?

È nata prima la BI o la web analytics?

Hans Luhn

Il termine fu coniato dal tedesco Hans Peter Luhn (July 1, 1896 – August 19, 1964) che lavorava all’IBM.

Ecco la definizione originale:

Today's SDI systems owe a great deal to a 1958 paper by Luhn, "A Business Intelligence System", which described an "automatic method to provide current awareness services to scientists and engineers" who needed help to cope with the rapid post-war growth of scientific and technical literature.

— Hans Luhn

La definizione di Business Intelligence

La Business Intelligence è composta da tre elementi:

  1. un insieme di processi aziendali per raccogliere dati ed analizzare informazioni strategiche;

  2. la tecnologia impiegata per realizzare questi processi;

  3. le informazioni che si ottengono come risultato.

Quando si parla di BI spesso viene utilizzato il termine di big data. Cosa significa?

Big data significa raccolta di dati estesa in termini di volume, velocità e varietà che richiede tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valore.

Il glossario nella Business Intelligence

Ogni volta che si abbraccia una nuova materia, un nuovo argomento, è importante a mio avviso prendere dimestichezza con i termini e le definizioni, sia per parlare la stessa lingua con chi si occupa dello stesso tema, sia per fare chiarezza sulle dinamiche che coinvolgono le varie attività e azioni.

  • Reporting: anche se può sembrare banale, è bene chiarire che il reporting è l’analisi dei risultati di quello che è già successo, di quello che è già accaduto.
  • Spreadsheet analysis: che sia un grosso db o un semplice file Excel avremo bisogno di dati organizzati in tabelle con relative formule.
  • Visualization tool: strumenti che aiutino gli utenti a comprendere meglio i dati creando rappresentazioni visuali sia in formato grafico che testuale.
  • Monitoring: significa monitorare in tempo reale, sapere cosa sta succedendo in un preciso istante.
  • Dashboard: è un sistema centralizzato di visualizzazione di tutti i dati, dimensioni, metriche, utili per la propria attività.
  • Kpi: key performance indicator, sono degli indicatori di prestazione.
  • Performance management: oltre ai kpi abbiamo bisogno di un sistema che ci indichi non solo le prestazioni ma se stiamo raggiungendo gli obiettivi prefissati, che siano di fatturato o di acquisizione lead.
  • Prediction modelling: sistema per prevedere quello che potrebbe succedere con una determinata percentuale.
  • Data mining: la possibilità di estrazione di informazioni preziose tra le tante messe a disposizione

The right data for the right people

Business communication

A chi ci rivolgiamo? Chi sono le buyer personas nella business intelligence? Sono i profili degli individui che hanno bisogno di determinati dati.

Ad esempio possiamo identificare profili come il data analyst, il developer, un responsabile IT, un direttore esecutivo...

Le buyer personas nella business intelligence

Come fare Business Intelligence in 4 punti

  1. Basi di dati strutturati

  2. Datawarehouse: dati organizzati, riutilizzabili e condivisi

  3. Strumenti di BI: analizzare performance e previsioni

  4. Prendere delle decisioni

Per qualunque progetto di Business Intelligence occorre avere dei dati strutturati, quindi se non sono tali occorre fare un passo che potrebbe essere di uniformare dati esistenti o partire da una vera e propria raccolta e di dati in formati strutturati.

Una volta che abbiamo risolto questo passo fondamentale allora possiamo parlare di strumenti:

  • Google Data Studio

Google data studio

Google data studio: Bharath bhushan

Nel mondo del web e non solo, possiamo sfruttare questa recente piattaforma gratuita di Google che, anche se limitata sotto vari aspetti, può comunque risolvere molte situazioni di dashboard e velocità di rappresentazione.

  • Klipfolio

Ha più di 100 connettori, che aiutano ad integrare le varie fonti di informazioni. Contiene molti template di dashboard già pronti che aiutano ad avere degli spunti. Ha l’opzione dei sample data per poter provare delle rappresentazioni senza avere dei dati propri.

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 > Klipfolio e SEMrush

Tramite connettori è possibile sfruttare le Klip pronte anche la competitive intelligence per il marketing online della suite di SEMrush grazie alle API.

Ad esempio possiamo creare una dashboard su un progetto web con vari indicatori, compresa la top ten keyword che hanno generato più contatti.

Strumenti per la business intelligence: klipfolio

  • Tableau

Altro strumento di fascia più alta, adatto a mio avviso ed elaborare mole di dati molto ampia e ad elaborare situazione non solo dal web ma da dati offline.

I benefici della Business Intelligence

Se siete ancora indecisi se inoltrarvi in questo mondo, ecco i benefici principali della Business intelligence:

  • facile accesso e condivisione dell'informazione;

  • analisi in tempo reale (con possibilità di alert);

  • capacità di trovare i punti critici (spreco di denaro);

  • ridurre i rischi di colli di bottiglia;

  • aiuta a conoscere il proprio business;

  • implementare il processo decisionale.

E tu hai mai provato ad utilizzare questi strumenti?

Le potenzialità, come hai visto, sono davvero tante! Se hai qualche dubbio, scrivimi pure.

William Sbarzaglia
Maestro

Un veterano della community.

Mi occupo di web dal 2000, ho iniziato con progetti di e-commerce, fino ad appassionarmi al mondo della SEO. Mi sono avvicinato a realtà importati come Lamborghini, Parlamento Europeo, Istat. Il mio percorso mi ha portato al web marketing fino alla web analytics e recentemente al real time marketing. Negli ultimi anni ho intrapreso anche attività di public speaking, formazione e webinar su vari argomenti tra i quali SEO, web marketing e web analytics.
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