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Data-driven business in otto passi: 2, corretta raccolta

BainOnBigData

Per lavorare con i dati devi prima sapere quali dati hai, e da dove vengono. La qualità dei dati che hai raccolto prima di sapere a che cosa ti servissero è praticamente zero.

Premessa: dò per scontato che nella tua azienda tutti i processi siano formalizzati, e che quindi lo sia anche la raccolta dei dati. Se sono formalizzati sono misurabili, e se sono misurabili sono migliorabili. Se non lo sono, significa che stai lavorando nel 1960 per vendere nel 2016. Se il tuo prodotto non sono macchine del tempo, direi che c’è un problema.

Eccoci al secondo passo della nostra roadmap per il business data-driven, ci eravamo lasciati come compito di promuovere la Corretta Identificazione dei dati con cui guidare l’azienda.

Diamo per scontato che tu sia riuscito a costruire un consenso attorno all’idea che la gestione data-driven (ossia guidata dai dati) richieda: * un budget adeguato * una pianificazione preventiva di quali saranno i dati da cui farsi guidare.

Per il momento, dal punto di vista di chi non lavora nell’IT, ti stai comportando da perfetto Creatore di Problemi, e stai rovinando la possibilità che la tua azienda salti sul carro della Next Big Thing. Ma non ti preoccupare, tanto lo pensano comunque.

Ma tieniti forte lo stesso, perché adesso devi anche girare il coltello nella piaga e chiedere a tutti:

e come li raccogliamo, questi dati?

È necessario. Il CIO si deve concentrare meno sulla tecnologia in quanto tale e più su quali usi della tecnologia possano migliorare il business. Sempre che non sia troppo tardi, dico.

Non facciamoci illusioni, però: la risposta alla domanda che abbiamo appena posto non è un requisito che verrà fornito da un qualche cliente interno, sia esso il Marketing o chicchessia. La risposta a questa domanda è una delle ragioni principali per cui un’azienda ha bisogno di un IT interno, e può venire solo dall’IT, o perlomeno con un suo forte coinvolgimento. I clienti interni non hanno bisogno di capire l’IT più di quanto gli occorra per usarle nel loro lavoro di tutti i giorni, certo non più di quanto l’IT abbia bisogno di capire il diritto commerciale e del lavoro quando rende disponibile una cartella condivisa all’ufficio legale o alle HR.

Solo il CIO ha la visione complessiva dei processi aziendali (o almeno dovrebbe averla, sennò a cosa serve?), perché nel bene e nel male l’IT è lo snodo principale dei dati aziendali. Per questo sarebbe ora che i CIO la smettessero di comportarsi come semplici (esternalizzabili) depositi di tecnologia e cominciassero a pensare e a comportarsi come i Chief Data Officer che devono diventare: qualcuno che capisce, promuove, estrae e tutela il valore di business dei dati. E che, come risultato, può suggerire come e dove mettere a frutto i dati per fare fronte ai bisogni dell’azienda.

[Nota: come spesso succede, l’IT è stato superato dagli eventi e i gestiti in autonomia dai singoli capi-funzione, ossia da chiunque tranne da quelli che avrebbero le competenze e la visione d’insieme per farlo, e l’imparzialità necessaria per ottenere interpretazioni neutrali. Credo che vedremo moltissime infografiche, molti Big Data e poco business data-driven. Per cui addio, IT, non è neanche stato così bello. Ma di questo parliamo magari un’altra volta. Per il momento basti questo dettaglio, l’immagine intera è reperibile al link di poco fa assieme al report che l’ha ispirata:]

dettaglio da: "The Who, Why and How of Big Data", ©2013 Bain&Co.

dettaglio da: “The Who, Why and How of Big Data”, ©2013 Bain&Co.

Non si fa business data-driven senza sapere da dove vengono i dati e senza una comprensione profonda dei processi. I dati possono provenire da qualsaisi funzione, da HR come dalle Vendite. Anche il passaggio e lo stazionamento davanti alla macchinetta del caffè sono dati su cui si può lavorare.

I dati possono dire molto, a seconda di quali hai a disposizione; per esempio, nelle vendite: * hai i dati degli ordinativi? puoi estrarre il momento di massima vendita del giorno o della settimana, le combinazioni di prodotti più vendute (A vende di più con B che con C) e altre stagionalità nascoste. Inoltre, hai idea di quanto tempo ci mette un cliente a fare un acquisto? Si potrebbe magari sveltire la cosa? * hai i dati sulle preferenze di prodotto. Sai già che A vende più di B. Ma se il tuo margine viene da B, o cambi la struttura dei prezzi o scopri perché vendi più A. Hai bisogno di formare meglio i venditori? Disporre diversamente gli articoli in negozio o sul sito? Fare più marketing per A? * hai i tempi fra l’ordine e la spedizione? Puoi vedere quanto sono veloci in Magazzino. * hai i tempi fra la spedizione e la consegna? Scopri come migliorare la logistica * hai informazioni sui clienti? Crea dei cluster di clienti (risparmiosi, spendaccioni, per età, sesso, regione o qualsiasi cosa ti serva) e prova a lavorare sulle condizioni di vendita per massimizzare il profitto. Inventa degli incentivi per aumentare le vendite (dai un prodotto gratis ogni X acquistati ai clienti che abitualmente ne acquistano X-n per n piccolo) * informazioni sull’accesso ai negozi? Lavora sul product placement, l’illuminazione, gli orari di apertura, gli orari per le offerte (magari le offerte funzionano meglio fuori dalle ore di punta?) * rendimento del personale di vendita? Lascia perdere i dati grezzi di vendita, scopri chi vende meglio cosa in quali momenti (e magari a chi) e costruiscici sopra. Magari Piero è un venditore mediocre per il pubblico generico, ma è una star su dei segmenti di clientela specifici.

Ma i Big Data possono servire anche per migliorare il lavoro intellettuale non relativo alle vendite? Certo che sì. È per questo che è necessario che i processi aziendali siano formalizzati.

  • tempi di completamento di una procedura: analizzali per impiegato, per procedura, per orario, per carico di lavoro
  • sovraccarico gestionale: calcola i costi monetari di riunioni, memorandum interni e report; (hai la mia autorizzazione a disinstallare PowerPoint dal PC di chiunque)
  • produttività reale: per i colletti bianchi, la produttività reale è difficile da misurare, ma puoi controllare quanto tempo viene speso in media sui social, e sviluppare delle politiche opportune; intendiamoci: devi usare queste informazioni per dare alle persone l’aria che gli serve per respirare, non per togliergliela (naturalmente, quelli che preferiscono passare la giornata su Facebook dovrebbero stare al Marketing, all’Assistenza Clienti o in un’altra azienda)
  • progettazione degli uffici: ormai è chiaro anche ai sassi che gli open space sono antiproduttivi e servono solo a risparmiare sul cartongesso; usa i dati per risolvere i problemi reali: la persone che lavorano assieme devono interagire, ma come lo fanno? fanno instant messaging da un capo all’altro dell’open space?si parlano in Skype fra uffici adiacenti? Devono fare giri turistici negli uffici per sincronizzarsi? Se puoi tenere sotto controllo i movimenti nell’edificio, puoi rispondere a queste domande.

Questi sono soltanto esempi. I dati che raccogli possono suggerirti queste cose e altre ancora. Inoltre, lavorare sui dati ti suggerirà modi per raccoglierne altri. È un processo che si autoalimenta; sei tu a decidere cosa la tua azienda deve sapere di se stessa.

Però, come ci siamo detti, devi decidere in anticipo: raccogliere dati senza avere un’idea di come intendi usarli ti fa ottenere dati di qualità scadente: errori di input, valori mancanti, campi riempiti con valori a casaccio.

E a questo punto lo so cosa stai per chiedere:

…e cosa faccio con i dati che ho già?

Come regola, ti conviene considerarli spazzatura, la qualità dei dati non si ottiene gratis. Ah, non sei convinto. OK. Dai un’occhiata al tuo CRM. Voglio dire, un’occhiata seria. Nessun campo lasciato vuoto? Nessun valore messo lì tanto per riempire? In generale, dal punto di vista della qualità dei dati i CRM sono un incubo, specialmente se ti avvali di agenti di vendita esterni, che tradizionalmente considerano i clienti una loro proprietà (e in effetti hanno ragione, loro sono agenti; ancora convinto di risparmiare pagandoli a provvigione invece di assumerli?)

Ora, incrocia quei dati che hai appena guardato con i dati di vendita. Cento euro contro un caffè che non sono allineati. Questo è quel che intendo quando dico “decidi da dove vengono i dati che ti interessano”. La conoscenza data-driven non è gratis.

Action Items

Il tuo compito è far comprendere all’azienda che occorre raccogliere dati specifici per scopi specifici.

  1. chiedi ai capi funzione di identificare le fonti di dati di cui dispongono e il loro contenuto
  2. decidete quali risposte volete avere da questi dati
  3. fai redigere all’IT un report dettagliato sulla qualità dei dati esistenti
  4. scopri le risposte che invece non puoi avere dai dati che hai
  5. identifica altre sorgenti di dati per il punto 3
  6. definisci una procedura per la corretta raccolta dei dati
  7. incarica l’IT di ripulire i dati esistenti e di mettere in atto controlli automatici per garantire da ora in avanti che i dati abbiano il livello di richiesto
  8. forma tutto il personale coinvolto riguardo al valore dei dati che raccolgono e sull’importanza di una raccolta corretta.

Alla prossima!

Walter Vannini

L’algoritmico è politico.
Sono un informatico, perché la mia passione è usare il digitale per superare i problemi.
E sono un counselor, perché le soluzioni sono prima umane e organizzative, e solo dopo tecnologiche.

Lavoro con i dati per garantire a PMI e grandi aziende decisioni e processi più efficaci, rapidi e adattabili. Un’analisi intelligente, automatizzata e in tempo reale dei dati di vendita, di mercato e dei social per poter competere alla rapidità richiesta dal mercato.

Per gli amanti delle keyword dirò data science, data governance, big data, botification, machine learning, Artificial Intelligence, User Experience, LEGO™ SERIOUS PLAY™.

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