Pubblicato il - Aggiornato il

Data Strategy: cos’è e come realizzarla

Web Analytics

Data Strategy: cos’è e come realizzarla

Avere una data strategy – una strategia operativa basata sui numeri – vuol dire mantenere ben saldo il timone della propria realtà. Perché è solo attraverso la misurazione empirica, scientifica, che possiamo prendere decisioni adeguate alla sfida. Il metodo scientifico ha bisogno di valori inconfutabili.

Per procedere nel marketing questo approccio è fondamentale. Una data strategy serve in qualsiasi occasione: per l’ottimizzazione SEO on-page di un sito web, per realizzare landing page performanti, per ridurre il tempo di caricamento di un e-commerce. In generale, un approccio data driven è decisivo se vuoi avere buoni risultati online. Come possiamo muoverci? Iniziamo dalle presentazioni.

Cos’è una data strategy, spiegazione

La data strategy è un’insieme di attività operative guidate da una linea condivisa (una strategia) che si basa sulla misurazione dei valori necessari per prendere decisioni tattiche. L’obiettivo finale è il raggiungimento di obiettivi definiti a monte che si relazionano con il target e il contesto.

Con questa definizione di data strategy possiamo capire, quindi, l’importanza della materia. Grazie ai dati – interpretati in un certo modo – le aziende e gli imprenditori possono prendere decisioni mirate. E tagliate intorno al proprio budget, in modo realistico ed efficace. Ma soprattutto concreto.

Da leggere: come sfruttare l’effetto priming per progettare un sito web efficace

Chi si occupa della data strategy?

A capo di quest’attività c’è il data analyst, vale a dire analista dei dati che si occupa di raccogliere e interpretare i valori con il contributo dei vari strumenti. Che, nel caso del web marketing, fanno riferimento a nomi ben noti: Google Analytics, Search Console, Tag Manager e altro.

Il lavoro deve essere interfacciato e incrociato con quello di altri professionisti che contribuiscono alla raccolta e all’interpretazione dei dati. Ad esempio è fondamentale il ruolo dell’esperto SEO e del web performer che si occupa di tutti gli aspetti legati alla Conversion Rate Optimization (CRO).

Perché è necessario questo approccio?

Procedere senza una data strategy vuol dire muoversi a caso. Questo vale in qualsiasi contesto professionale ma ancora di più nel marketing. Ovvero un settore che non è solo analitico ma anche creativo, e che non deve lasciare campo libero all’improvvisazione totale e sconsiderata.

Art director, video maker e copywriter – per dare qualche figura di riferimento – devono seguire le linee operative indicate dagli analisti che raccolgono, confezionano, ripuliscono e interpretano i numeri che si sviluppano in seno alla data strategy. E che servono a creare un ciclo di Deming continuo per migliorare, passaggio dopo passaggio, sia la call to action sulla landing page che il tag title della home.

Come fare una buona data strategy

Per realizzare una strategia di marketing basata sui dati devi seguire una serie di passaggi. Il primo punto da chiarire è relativo alla data governance: bisogna prendere coscienza che si devono gestire al meglio una quantità di informazioni che arrivano da fonti differenti. E possono essere strutturate o meno. In sintesi, non basta raccogliere e incasellare numeri. Come creare una data strategy efficace?

Obiettivi

Il primo passo per realizzare una campagna di data strategy adeguata: indicare gli obiettivi da raggiungere. Raccogliere informazioni numeriche solo per il gusto di poter contare su un archivio di big data è inutile. Queste risorse devono avere uno scopo altrimenti diventano solo un vizio costoso.

All’interno del framework nel quale nasce la strategia basata sui valori numerici bisogna definire dei goal in termini di business, adeguati alle necessità. Per poi attivare un processo di traduzione in KPI. Ovvero Key Performance indicator, dei valori adeguati per misurare l’effettiva riuscita della campagna. Senza questi passaggi è inutile pensare a una data strategy, che sia avanzata o embrionale.

Requisiti

Definiti gli obiettivi si ragiona sull’universo dei requisiti. In primo luogo dei dati: possiamo investire risorse infinite per raccogliere qualsiasi tipo di informazione lasciata sul web? Assolutamente no, tutto questo è un investimento economico quindi bisogna ragionare su dati con delle caratteristiche note.

dati europa

Proprio come suggerisce questo grafico della Commissione Europea che mette al centro della roadmap per creare una data strategy efficace proprio la valutazione dei valori. Che devono essere utili, verificabili, completi e facili da interpretare. Tutto questo ti aiuta nel passaggio successivo.

Capturing

Individuati obiettivi e chiarite le necessità in termini di requisiti, devi iniziare il lavoro di data capturing. Ovvero la raccolta dei valori utili alla tua attività con relativa opera di archiviazione e organizzazione.

Avendo definito dei paletti d’ingresso – quindi non raccoglierai dati a caso – puoi procedere con maggior facilità: ricorda sempre di utilizzare i tool adeguati per un periodo di tempo valido ai fini dell’operazione. Inutile procedere per poche settimane se i dati si manifestano nell’arco di semestri.

data integration

Alla fine ti ritrovi con un data lake, un insieme di informazioni al quale devi dare una forma anche se in alcuni casi si procede con il data warehouse: valori interni ed esterni all’azienda si archiviano con una struttura precedente. Mentre con il data lake si procede dopo l’archiviazione (fonte immagine).

Analisi

Questo macro-termine racchiude una serie di passaggi che il data analyst deve mettere in pratica con tutte le sue competenze, passando dai big data alle indicazioni utili per prendere decisioni sensate.

In primo luogo c’è la fase descrittiva, si leggono e organizzano i valori in modo da trovare dei primi collegamenti: si contestualizzano i numeri e si individuano degli insight con connessioni e rapporti di causa/effetto. Così prende forma il data storytelling. Da questo lavoro scaturisce la fase decisionale.

Si procede analizzando i KPI e i bias che possono emergere dall’analisi approfondita. Quindi si consegnano i risultati – commentati e spiegati – a chi dovrà prendere delle decisioni utili per migliorare, giorno dopo giorno, le attività di promozione e digital marketing di un progetto imprenditoriale.

Per approfondire: come sfruttare le tecniche di problem solving

Attenzione sempre alla reportistica

In realtà l’ultimo passaggio per completare il lavoro di data strategy è quello della presentazione dei dati. Realizzare report di qualità è uno dei capisaldi per portare questo approccio scientifico fuori dalla cerchia dei professionisti e integrare nel processo decisionale anche il contributo degli imprenditori, dei responsabili generali, dei CEO. In pratica, se vuoi rendere il mondo dei numeri apprezzabile e aiutare tutti a prendere decisioni strategiche devi lavorare con strumenti come Looker Studio.

Questa piattaforma, una delle più complete, è in grado di raccogliere fonti differenti e, con il giusto contributo, può aiutarti a realizzare report dettagliati, dinamici e personalizzabili. Questo si traduce in preventivi più convenienti, clienti soddisfatti, strategie di marketing che vanno a segno.

Mirko Ciesco

Mirko Ciesco

Web Performer

Raccolgo dati dai siti per portarli ad un livello superiore! 🚀
Sono esperto in web performance, ottimizzo la SEO tecnica e miglioro l’usabilità dei siti internet attraverso la web analytics. Creo strategie vincenti partendo dai problemi delle Startup e delle aziende. Infine tengo corsi personalizzati online e in tutta Italia con la mission di rendere il web un posto migliore.