Cos’è Analytics? what-is-analytics
Prima di addentrarti nel contenuto per imparare a utilizzare Adobe Analytics, è utile capire la risposta a questa domanda fondamentale, “Cos’è Analytics?” Analytics è un termine generico che include più discipline per promuovere lo sviluppo e la trasformazione di business, ovvero l’analisi aziendale e dei dati. C’è una distinzione tra i due. Diamo un’occhiata più da vicino.
Il ruolo dell’analisi aziendale
Negli ultimi anni, la nascita e la maturità dell’utilizzo di Internet a scopi commerciali è esplosa e così anche la quantità di dati accumulati dalle organizzazioni su come i consumatori interagiscono e si impegnano nel loro marchio. Se hai già sentito il termine Big Data, questo rientra nel regno dell’analisi aziendale.
L’analisi aziendale è una componente di business intelligence e si concentra sui rischi e le opportunità strategici in un quadro generale. È una funzionalità necessaria che le aziende devono possedere per rimanere competitive nel loro settore.
Esistono quattro tipi di analisi aziendale:
- Descrittiva: ciò comporta l’utilizzo di dati storici per identificare le tendenze nelle attività aziendali di un’organizzazione. Ad esempio, un rivenditore deve prevedere la domanda del prodotto prima dei periodi di picco e di vacanza e richiede un inventario ottimale per raggiungere i suoi obiettivi aziendali.
- Diagnostica: quali sono le motivazioni di un risultato inaspettato? Perché c’è stata una forte richiesta di un prodotto o di un servizio fuori stagione? L’analisi diagnostica è una forma più profonda di analisi descrittiva e ha lo scopo di trarre le correlazioni dai dati.
- Predittiva: questa analisi utilizza i dati storici per determinare risultati o eventi probabili. L’apprendimento automatico (ML) e l’intelligenza artificiale (AI) sono comunemente utilizzati per ottenere previsioni più precise. L’abbandono dei clienti (customer churn) è un esempio di applicazione realistica delle analisi predittive. Questa analisi individua le correlazioni per identificare gli attributi dei clienti a rischio di abbandono in modo da poter fare qualcosa per evitarlo.
- Prescrittiva: si tratta di una forma avanzata di analisi predittiva che mira a individuare il miglior percorso possibile per raggiungere un risultato desiderato. Questo tipo di analisi utilizza anche l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale (ML/IA). I rivenditori utilizzano analisi prescrittive per migliorare i margini apportando modifiche alle loro operazioni.
Il ruolo dell’analisi dei dati
L’analisi dei dati utilizza molte delle stesse tecnologie utilizzate nell’analisi aziendale, ma ha un ambito più ampio ed è di natura più tecnica. L’analisi dei Big Data, ad esempio, si basa sulla qualità e sull’organizzazione dei dati. In che modo i dati vengono ordinati, memorizzati e puliti in modo efficace? I data scientist lavorano nel campo dell’analisi dei dati. Trasformano enormi set di dati che gli analisti aziendali utilizzano per comunicare all’organizzazione le informazioni per ottimizzare i processi e le metriche. I data scientist approfondiscono i dati, determinando tendenze e connessioni.
Dove si adatta Adobe Analytics?
Adobe Analytics è una solida piattaforma di analisi dei dati che raccoglie dati da esperienze digitali multicanale che supportano il percorso del cliente e fornisce gli strumenti per l’analisi dei dati. È una piattaforma comunemente utilizzata dagli esperti di marketing e dagli analisti a scopo di analisi aziendale.
I requisiti aziendali, la progettazione e la raccolta dei dati sono fattori chiave per un’analisi efficace. Inizialmente, i clienti iniziano a raccogliere dati sui percorsi principali dei clienti e sui risultati di business desiderati per le esperienze digitali tradizionali, come il web e i dispositivi mobili. I dati dovrebbero rispondere a domande come:
- “Quale contenuto e tipi di contenuto sono popolari tra i visitatori?”
- “Quali percorsi determinano conversioni di alto valore, come ricavi, prenotazioni, lead o abbonamenti?”
- “Quali prodotti, servizi o contenuti devo presentare ai visitatori noti e sconosciuti”?
- “Qual è l’andamento della performance dei canali di marketing digitale?”
Una volta raccolte le basi di dati in Adobe Analytics, gli esperti di marketing e gli analisti aziendali utilizzano vari strumenti di visualizzazione dei dati e dei rapporti disponibili nel prodotto per eseguire analisi e presentazioni dei dati significative. Inoltre, Adobe Analytics fornisce varie forme di output. Potrebbe essere un segmento o un pubblico che viene inviato a uno strumento di ottimizzazione, come Adobe Target, per eseguire test A/B. Potrebbe essere un punteggio predittivo per indicare la probabilità di un’azione di una persona utilizzata da un altro sistema per la modellazione.
Nel tempo, i clienti arricchiscono i dati del web e dei dispositivi mobili tradizionali con altre sorgenti di canale, tra cui CRM, call center, attività tradizionali, assistenti vocali e altro ancora. Adobe Analytics offre diversi modi per acquisire dati da praticamente qualsiasi origine di canale per creare una solida base dati di analisi.
La raccolta di set di dati aggiuntivi consente di eseguire tipi più avanzati di analisi dei dati prescrittivi che utilizzano l’apprendimento automatico o i modelli di dati avanzati, ad esempio l’attribuzione marketing e il rilevamento delle anomalie.
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