L’analisi dei dati riguarda molteplici attività, permette di conoscere meglio il proprio pubblico di riferimento e di organizzare la comunicazione in modo più efficace
L’analisi dei dati è un elemento importante in ogni settore. Con questo termine si intende il processo con cui si ricavano informazioni da dati che vengono estratti, trasformati e centralizzati con l’obiettivo di individuare schemi, pattern ricorrenti, tendenze, relazioni o anomalie, oppure per trovare riscontro ad una certa ipotesi. In questi termini, sembra un concetto molto astratto: vediamo più nel dettaglio di che cosa si tratta e perché rappresenta un valore aggiunto.
Cosa si intende per analisi dei dati?
L’analisi dei dati è un processo di esplorazione e interpretazione di set di dati al fine di trarre informazioni utili e prendere decisioni informate. Questa pratica è ampiamente utilizzata in molteplici settori, tra cui il business, la scienza, la ricerca, la tecnologia e molti altri, per migliorare i processi decisionali e ottenere una comprensione più profonda dei dati e dei modelli nascosti al loro interno.
L’analisi dei dati diventa imprescindibile ad esempio nell’ambito della comunicazione, che è fondamentale per le realtà del Terzo Settore, soprattutto quella online. Da una buona comunicazione deriva spesso il successo di una campagna, di una raccolta fondi o di una raccolta firme. E la comunicazione online si fa basandosi sui dati: è la caratteristica che più la differenzia (e la rende molto più mirata ed efficace) dalla comunicazione classica offline, che è difficile da misurare. I dati (anagrafiche dei donatori, comportamenti digitali online…) sono quindi un vero e proprio tesoro da far fruttare.
L’analisi dei dati permette di avere indicazioni significative sul da farsi e diventa così possibile guidare il personale di tutti i livelli a prendere delle decisioni fattuali, determinate dai dati (data-driven). Se in passato i dati venivano analizzati per prendere decisioni riguardanti il futuro, oggi i dati possono essere analizzati per prendere decisioni in real time, e non solo: è possibile individuare trend emergenti e portare alla luce situazioni che non sarebbero evidenti utilizzando i vecchi metodi di gestione dei dati.
Il procedimento
L’analisi dei dati segue solitamente le seguenti tappe:
- esplorazione dei dati al fine di comprendere la loro struttura e individuare eventuali anomalie o tendenze;
- pulizia dei dati, eliminazione e correzione di eventuali informazioni incoerenti, incomplete o erronee nei dati;
- trasformazione dei dati per renderli più adatti all’analisi (ad esempio tramite aggregazione di dati, creazione di nuove variabili o applicazione di trasformazioni matematiche);
- analisi statistica per identificare relazioni, tendenze o modelli nei dati;
- visualizzazione dei dati, essenziale per rappresentare in modo chiaro le informazioni estratte con grafici, mappe, grafici a barre e diagrammi;
- interpretazione dei risultati.
A cosa servono i dati
In generale, gli utilizzi principali dell’analisi dei dati sono:
- aumentare l’efficienza di processi e costi;
- guidare la strategia e il cambiamento;
- monitorare e migliorare i risultati finanziari.
L’analisi può avere un impatto benefico sui processi operativi, fornendo un’immagine più chiara dei processi efficienti o meno efficienti e la possibilità di scoprirne le cause. Ovviamente, per quanto riguarda gli enti non profit, l’analisi dei dati va declinata ad hoc.
La ricerca e l’analisi dei big data sarà sempre di più un’attività fondamentale per il non profit. La digital analytics può infatti aiutarci a rendere ogni messaggio sempre più personalizzato:
- verso gli attori esterni, per definire il giusto messaggio e il momento più adatto a contattare il donatore perché si produca una conversione;
- verso gli attori interni, perché tutta l’organizzazione non profit sia coinvolta nell’educazione al mondo digitale, aumentando la capacità di analizzare i dati e quella di investire in questo tipo di comunicazione.
I media digitali da una parte sono senza dubbio il paradiso della data collection e dell’analisi dei dati, dall’altra parte però pongono delle sfide in quanto sono estremamente mutevoli: nascono nuove piattaforme e con esse nuovi strumenti e nuovi dispositivi, il che fa sì che le fonti di dati siano sempre di più.
Tipologie di analisi dei dati
Esistono diversi tipi di analisi dei dati. Ecco una breve carrellata che le descrive:
- analisi descrittiva: focalizzata su ciò che è successo nel passato, tipica delle tecnologie tradizionali (conteggi di inventario, la spesa media per cliente…);
- analisi predittiva: sulla base dei dati presenti, l’analisi prevede ciò che potrebbe accadere in futuro (comportamenti dei clienti, l’incidenza del meteo sulle vendite…);
- data mining: una forma di analisi dati avanzata; i dati non strutturati vengono trasformati in informazioni strutturate, con pattern ricorrenti e correlazioni;
- analisi prescrittiva: si tratta della forma più evoluta di analisi dei dati; indica come intervenire per risolvere un problema oppure cogliere un’occasione, valutando diversi possibili esiti a seguito di interventi specifici;
- machine learning e IA (Intelligenza Artificiale) sono altre forme di analisi dati avanzate: l’intelligenza artificiale elabora le informazioni in modo vicino al cervello umano, mentre il ML indica la capacità di un computer di imparare a programmarsi in autonomia. Entrambe rendono il processo di analisi dei dati più fluido e automatizzato, con la possibilità di cercare anche nuove sorgenti di dati, la loro strutturazione e il suggerimento di nuovi interventi.
Gli strumenti per l’analisi dei dati
Esistono diverse tecniche e metodologie per applicare l’analisi dei dati. Si basano sia su aspetti matematico-statistici sia su rappresentazioni grafiche. Ogni organizzazione ha una sua mission e una sua strategia particolare, per cui l’analisi dei dati deve essere declinata secondo le specifiche esigenze. Nel panorama dei Data Analytics tools l’offerta è ampia.
- Google Analytics: gratuito, permette di analizzare dati dei propri siti e delle landing pages, (visite, conversioni, bounce rate, funnel e donor experience) oltre a informazioni importanti sulle attività SEM di Adwords, attività per ottimizzare la Seo (contenuti, keyword…) e social activity e referral.
- Google Trends: anch’esso gratuito, perfetto per seguire i data trend, capire quali sono gli argomenti caldi e più ricercati nel web.
- Hotjar traccia i movimenti del mouse, dunque può rivelarci davvero tanto della user experience del nostro sito, trasformando in mappe colorate il comportamento degli utenti. Ovviamente ciò permette poi di ottimizzare al massimo l’usabilità del sito, le conversioni…
- Hubspot: potente tool CRM (Customer Relationship Manager) che può misurare le prestazioni delle campagne di marketing e il ciclo di vita del cliente. È a pagamento.
- Adobe Analytics: ottimo per centralizzare diverse fonti di dati, si concentra sull’apprendimento automatico e su algoritmi predittivi. A pagamento.
- Semrush: tool utilizzato molto in ambito SEO e SEM, si rivela essere molto utile per la ricerca delle keyword o per valutare la propria presenza online, eseguire analisi di mercato, controllare i competitor e le loro fonti di traffico.
Conclusioni
Per concludere, possiamo dire che, per le realtà non profit, i dati che davvero contano sono quelli relativi all’impatto che l’ente ha, soprattutto per quanto riguarda i rapporti con i donatori. Ancora, tutti i dati che riguardano i risultati dei progetti:
- Chi sono gli utenti finali?
- Quale la comunità di riferimento?
- Quali le risorse interne coinvolte?
- Come si misura il raggiungimento degli obiettivi?
Un’organizzazione in grado di raccogliere e lavorare i dati pertinenti acquisisce credibilità davanti ai donatori e lavora in modo più efficiente.
