Data Actionability e Data Use Case: tra dati ed azioni

Master e commander - Peter Weir
Master e commander – Peter Weir

Cos’è la data actionability

la data actionability è la capacità di trasformare il dato in un azione.

Questa cosa che è tanto semplice da dire è forse la cosa più difficile da realizzare. Di analisi ne è piano il mondo ma quante azioni vengono davvero prodotte grazie ai dati? perchè non riusciamo ad implementarne quante ne vorremmo? spesso le analisi vengono dimenticate nei cassetti perchè siamo presi da mille cose da fare.

Come si fa a trasformare il dato in un azione

già nel 2020 avevo creato la teoria analysis – insight – action come modello per rafforzare questa fase di lavoro. Ma non è bastata. Ad oggi sappiamo che per trasformare il dato in un azione dobbiamo  avvalerci della data strategy che consiste in:

  1. guardare i numeri giusti (scegliere le KPI)
  2. centralizzare le informazioni (creare database o dashboard che centralizzano i dati, perchè il ragionamento a silos non fa prendere nessuna decisione)
  3. visualizzare i numeri in modo facile e veloce (grazie alla data visualization e al data storytelling)
  4. fare analisi e trovare gli insight (con alberi decisionali ecc)

se vivessimo in un mondo coerente e logico una volta trovata l’azione da fare metteremmo in produzione l’azione. e invece questo non succede per moltissime cause interne a livello aziendale. quindi come riusciamo a creare progetti data driven?

Data use case

use case è una tecnica utilizzata nello sviluppo di interfacce digitali utilizzata soprattutto nelle metodologie agile di project management. lo use cases solitamente è così composto: l’utente vuole compiere questa azione allora l’interfaccia si comporterà così. Questo elemento viene inserito in un file di backlog (tipo un grande excel) per portare lo sviluppo dell’interfaccia al completamento. Questa tecnica si è rivelata utilissima per la realizzazione dei progetti di svilluppo. Perchè allora non usarla nei progetti di data strategy? ecco il canvas che ho creato

data use case

  1. descrizione: cosa fa l’analisi
  2. beneficio: qual è l’obiettivo, cosa ci aspettiamo di fare dopo?
  3. target: chi la fa e chi ne beneficierà
  4. condizioni e tool: quali sono le condizioni per cui questa analisi/azione è possibile, con quale tool la possiamo effettuare?
  5. sequenze ed interazioni: quali sono tutti i passi per portarla a termine?
  6. valutazione: quanto costo e che impatto ha? perchè ne avrai 30 e ne dovrai scegliere 5 all’anno
  7. rischi: qual è la cosa peggiore che potrebbe accadere?
  8. action. quali sono le azioni proposte

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Esempio di data use cases: Dove metto il budget pubblicitario?

data use cases econometrico

Data Strategy Project Management

visto che la nostra strategia è diventata un progetto perchè non applicare anche il backlog e il kanban per portarlo a termine? ecco così che si segnano i referenti, le reposabilità e le scadenze per realizzare il nostro progetto

Conclusioni: le KPI dei progetti data driven

visto che la nostra strategia è diventata un progetto possiamo finalmente calcolare quanto vale un dato e soprattutto quanti soldi investire in un progetto di questo tipo.

kpi data strategy

P.s se ti va di ascoltarci dal vivo ne parleremo al Analytics symposium (maggio), We Make Future (17 giugno), GA4Summit (1 luglio)

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