ReView – Dare senso alla complessità dei dati generati dal digitale

Terzo incontro di un ciclo di quattro interventi

Tutti più o meno abbiamo una presenza digitale. Le aziende in genere hanno siti web e account su diverse piattaforme social che vengono riempite di contenuti per intercettare utenti da informare e trasformare prima o poi in clienti, se già non lo sono.

Una delle caratteristiche fondamentali del digitale è che tutto quello che si fa lascia una traccia, che può essere misurata. In teoria questa è un’ottima cosa: chi si occupa di marketing sa benissimo che fino a pochi anni fa uno dei problemi maggiori era proprio la misurazione dell’efficacia delle azioni intraprese per dialogare e relazionarsi con il mercato. Le ricerche di marketing e le indagini di mercato dovevano essere affidate ad aziende specializzate e professionisti che impiegavano molto tempo a realizzarle e, soprattutto, costavano veramente tanto.

Nonostante questo è molto raro incontrare aziende che effettivamente utilizzano la reportistica che viene generata dalle loro web properties. In pratica tutti abbiamo Google Analytics, e sappiamo che è uno strumento molto potente in grado di fornire un’informazione molto granulare, ma pochi di noi consultano regolarmente i report che lo strumento genera. E lo stesso vale per Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn e tutte le altre piattaforme che vengono utilizzate.

Perché avviene questo?

Il problema è costituito dal fatto che ci sono troppi dati provenienti da troppe fonti diverse e ciò tende a disorientare, a creare “rumore” quando la nostra esigenza è sintonizzare il “segnale” che ci consente di trovare le informazioni che ver. Creano “rumore” e invece noi abbiamo bisogno di sintonizzarci sul “segnale”. Dobbiamo trovare un modo per capire su cosa focalizzarci quali sono le metriche veramente importanti, quelle che contano veramente.

Quali sono quindi le caratteristiche delle buone metriche?

Se diamo per scontato che misuriamo per permetterci di migliorare e che il miglioramento è conseguenza delle decisioni, le metriche migliori sono quelle che ci consentono di prendere delle decisioni e queste in genere hanno 3 caratteristiche.

Prima di tutto sono espresse in termini di confronto. Ad esempio una cosa è dire che il tasso di conversione è del 2%, altra cosa è dire che il tasso di conversione è migliorato del 2% da una settimana all’altra. Il confronto tra due misurazioni mi consente di decidere se proseguire nello stesso modo o se cambiare qualcosa.

In secondo luogo sono facilmente comprensibili. I decisori sono generalmente persone molto occupate quindi è necessario che le informazioni vengano presentate in modo intuitivo, in grado di essere memorabili e poter essere discusse.

Infine sono espresse in forma di rapporto. Sapere che abbiamo percorso una certa distanza è un conto, sapere che stiamo andando a una certa velocità (rapporto distanza / tempo) ci dice molto di più, ad esempio ci consente di capire se arriveremo in tempo a destinazione o meno.

La cosa importante, come accennato, è scegliere metriche sulle quali sia possibile agire. Evitare le cosiddette vanity metrics, quelle che tendono a soddisfare l’aspetto narcisistico. Metriche come le visite al sito web o il numero di follower sono un classico esempio di vanity metrics. La variazione dell’incidenza delle visite da social è invece una metrica più complessa che però mi dice se sto lavorando bene o male sui canali social.

Oltre alla scelta delle metriche occorre pensare alla loro rappresentazione

La Data Visualization è l’arte di raccontare i numeri, le metriche, tramite l’utilizzo di elementi visuali come schemi, grafici, e mappe per evidenziare e comprendere tendenze e anomalie nei dati che si analizzano. Qui è importante essere in grado di scegliere le visualizzazioni più sensate in funzione delle informazioni da analizzare.

Ogni tipo di utente, poi, necessita di un messaggio diverso. Il Data Storytelling è una modalità di analisi e rappresentazione dei dati che facendo uso delle tecniche di Data Visualization sia in grado di raccontare una storia, l’evoluzione di un fenomeno a un destinatario specifico.

Data Visualization e Data Storytelling servono in pratica a esorcizzare il potere intimidatorio del dato che nella sua forma numerica presuppone per la sua interpretazione delle conoscenze matematiche e statistiche che possono non essere alla portata di tutti.

A cura di

Alfonso Pace
Alfonso Pace
Digital Communication & Marketing Strategy

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