Che cos'è la Business Analytics? Tutto quello che devi sapere

Uno degli investimenti più preziosi che un'azienda possa fare è sviluppare le proprie capacità analitiche. La business analytics offre numerosi vantaggi e la sua importanza non può essere sopravvalutata.

In questo articolo spieghiamo cos'è la business analytics, perché è importante, i diversi aspetti della business analytics e gli strumenti più comunemente usati. Alla fine dell'articolo, forniamo esempi di come puoi usare la business analytics in un'organizzazione.

Se sei un leader aziendale e ti interessa capire come sfruttare i dati e la business analytics nella tua azienda, DataCamp ha un ottimo percorso di competenze che ti guiderà attraverso tutto ciò che devi sapere per arrivarci. Puoi anche informarti sulla certificazione per business analyst e sulle opzioni per certificarti in un articolo separato. 

Che cos'è la Business Analytics?

Lo scopo principale della business analytics in azienda è informare e guidare le decisioni e risolvere i problemi. Questo si ottiene tramite analisi quantitativa dei dati, visualizzazione e modellazione predittiva. Naturalmente, ciò richiede molte competenze e tecnologie diverse e può variare in modo significativo da un'azienda all'altra. 

A un livello alto, la business analytics può essere considerata un termine ombrello per tutti i ruoli di analisi e basati sui dati in un'azienda. Questo può spaziare dalla business intelligence all'analisi dei dati e includere anche la data science. Tutti questi ruoli facilitano il processo decisionale in qualche modo, ma lo fanno usando set di competenze e tecnologie differenti.

In definitiva, se un'azienda usa i dati per prendere decisioni e risolvere problemi, allora sta facendo business analytics.

Business Intelligence vs. Business Analytics

La business intelligence può essere vista come un sottoinsieme della business analytics. Mentre la business analytics comprende aspetti più ampi di analisi dei dati, visualizzazione e modellazione predittiva, la business intelligence si occupa principalmente di creare report e dashboard per raccontare una storia o descrivere lo stato attuale o passato del business.

È fondamentale distinguere tra problemi di business analytics e di business intelligence, così da usare gli strumenti e le tecnologie giuste o assumere le persone adatte per ottenere la soluzione migliore. La business intelligence in genere prevede software specializzati per la visualizzazione dei dati come Power BI, Tableau, Sisense o Qlik. 

DataCamp propone alcuni corsi altamente raccomandati che ti metteranno al passo su come eseguire analisi dei dati in due degli strumenti di business intelligence più popolari: Power BI e Tableau.

Scegli la business intelligence se:

• Vuoi presentare visivamente statistiche attuali e passate della tua azienda.
• Vuoi raccontare una storia sulle tendenze nei tuoi dati.
• Vuoi che quanto sopra contenga dati aggiornati in modo continuo.

D'altra parte, scegli la business analytics se:

• Vuoi una comprensione più profonda dei tuoi dati attraverso tecniche statistiche avanzate.
• Hai bisogno di prevedere o stimare eventi futuri.
• I tuoi dati sono non strutturati e richiedono data mining o elaborazioni avanzate.
• Vuoi che il processo decisionale sia completamente automatizzato tramite analytics.

L'importanza della Business Analytics

La business analytics può sembrare impegnativa: c'è così tanto in gioco che potresti non essere sicuro di come possa avvantaggiare la tua organizzazione.

Ecco quattro principali benefici della business analytics:

• Migliora il processo decisionale sfruttando dati su preferenze dei clienti, tendenze, vendite dei prodotti, efficacia del marketing e così via.
• Riduce rischio e incertezza - tendenze e previsioni possono aiutare le aziende ad affrontare meglio l'incertezza, mentre analisi quantitative e modelli predittivi possono contribuire a ridurre il rischio prevedendo eventi futuri.
• Favorisce lo sviluppo di prodotti innovativi - la business analytics apre opportunità per creare prodotti altamente ottimizzati ed efficienti che rispondono direttamente alle esigenze dei consumatori.
• Migliora l'efficienza operativa, inclusi processi di assunzione migliori, minore turnover del personale e maggiore produttività sul posto di lavoro.

Tipi di Business Analytics

Thomas Davenport descrive quattro tipi di business analytics nel suo libro Competing on Analytics. In genere, questi vengono implementati gradualmente e per fasi in base agli obiettivi aziendali e all'infrastruttura tecnica disponibile. Man mano che le aziende avanzano nelle loro capacità analitiche, ottengono anche un vantaggio competitivo maggiore.

Fonte: Competing on Analytics

1. Analisi descrittiva: usata principalmente nelle applicazioni di business intelligence. L'obiettivo è descrivere cosa è successo e quali azioni bisogna intraprendere.
2. Analisi predittiva: utilizza tecniche statistiche avanzate, modelli predittivi e forecasting per rispondere alla domanda: "cosa succederà in futuro?"
3. Analisi prescrittiva: estende il tipo precedente di analisi per raccomandare la migliore azione successiva per ottenere il miglior risultato possibile.
4. Analisi autonoma: usa machine learning avanzato e IA per imparare dai dati e applicare automaticamente l'azione che produce il miglior risultato.

Strumenti di Business Analytics

Poiché la business analytics viene spesso usata per risolvere un'ampia varietà di problemi aziendali con i dati, esistono molti strumenti e tecnologie diversi per farlo. Tuttavia, non si tratta di scegliere un singolo strumento per risolvere tutti i problemi, perché non esiste uno strumento unico. È meglio invece capire i diversi strumenti disponibili che possono essere usati insieme in modo olistico in base alla fase di analytics in cui si trova la tua azienda.

Ci sono così tanti strumenti, tecnologie e software disponibili oggi che è difficile scegliere quello giusto per un problema specifico. Tuttavia, tre gruppi di strumenti fondamentali possono essere usati per la maggior parte dei problemi aziendali e rappresentano un ottimo punto di partenza:

• Fogli di calcolo come Excel per ottenere rapidamente insight dai dati e condividerli velocemente con gli altri membri del team.
• Linguaggi di programmazione come R o Python per data mining, analisi, modellazione predittiva e forecasting.
• Strumenti di visualizzazione dei dati come Power BI o Tableau per mostrare tendenze e statistiche storiche e attuali.

Esempi di Business Analytics

La business analytics è usata dalle aziende in quasi tutti i settori e funzioni aziendali. C'è un'enorme opportunità perché la business analytics rivoluzioni il modo in cui un'azienda opera ogni giorno. In questa sezione, esaminiamo quattro modi in cui la business analytics viene sfruttata in un'azienda:

• Marketing
• Vendite
• Customer Analytics
• Operations

Ricorda che ogni azienda è diversa e la business analytics viene applicata in modo leggermente diverso in base al settore e al caso d'uso specifico di ciascuna azienda. Tuttavia, i punti di leva principali restano simili nella maggior parte dei casi.

Marketing

Uno degli aspetti più cruciali di qualsiasi campagna di marketing è sapere cosa funziona e cosa no. Grazie alla business analytics, le aziende possono capire quanto sono efficaci le loro campagne pubblicitarie e perché.

Uno dei modi più comuni per usare la business analytics nel reparto marketing è eseguire un gran numero di esperimenti e confrontarne l'efficacia con A/B test e analisi statistiche. Le aziende non solo sanno quali annunci e campagne funzionano bene, ma questi esperimenti spiegano anche il perché.

Le aziende possono inoltre usare la business analytics per eseguire campagne pubblicitarie che raggiungono i clienti giusti in base a dati come demografia, posizione e comportamenti d'acquisto precedenti. In questo caso, l'analisi predittiva può essere uno strumento potente per prevedere la probabilità che qualcuno risponda positivamente a un annuncio.

Con il nostro corso online, Marketing Analytics for Business, puoi imparare di più su come gli analisti di marketing usano i dati per capire i clienti e favorire la crescita. 

Vendite

I team di vendita hanno due obiettivi principali: vendere a nuovi clienti e fidelizzare quelli attuali. La business analytics può aiutare a raggiungere entrambi questi obiettivi in molti modi diversi. 

I clienti possono essere fidelizzati comprendendo perché se ne vanno in primo luogo: è l'esperienza cliente, l'erogazione del servizio, i prezzi, la disponibilità di funzionalità, e così via? 

I team di vendita e marketing possono lavorare a stretto contatto in base agli insight emersi dall'analisi delle tendenze storiche di vendita. Ad esempio, se si riscontra una tendenza stagionale nel volume delle vendite in periodi specifici dell'anno, le campagne di marketing possono essere mirate attorno a queste date per ottenere ulteriori miglioramenti nelle vendite.

Customer Analytics

La customer analytics è particolarmente utile per l'e-commerce e i negozi fisici. Comporta l'analisi dei comportamenti e delle tendenze dei clienti e di come questi siano influenzati da prezzo, brand, posizionamento dei prodotti e così via.

Ad esempio, usando tecniche e concetti statistici come l'elasticità del prezzo, le aziende possono determinare il prezzo ottimale per i loro prodotti e l'efficacia di promozioni e sconti. 

Puoi usare tecnologie come Python per ottenere questi insight, e puoi approfondire l'argomento nel nostro corso Customer Analytics and A/B Testing in Python.  

Operations

La business analytics può essere applicata alle operations in molti modi diversi. 

Nei reparti risorse umane, l'attenzione può essere rivolta a una migliore pianificazione delle risorse, a pratiche di assunzione più efficaci e alla fidelizzazione dei talenti in un'organizzazione. Puoi saperne di più sulla HR Analytics con il nostro corso online. 

All'interno dei team operativi, il focus può essere su produttività, efficienza e supporto ai manager nelle valutazioni delle performance.

Per sistemi, infrastrutture e IT, l'attenzione può essere sulla riduzione dei downtime, su tempistiche e frequenza migliori della manutenzione e sull'assicurare che i sistemi funzionino sempre senza intoppi.

Conclusione

La business analytics è ormai un pilastro centrale di qualsiasi azienda. Non è più così fattibile far crescere e scalare un business senza alcune capacità analitiche. Se sei un leader aziendale, è fondamentale capire come prendere decisioni guidate dai dati e risolvere i problemi con i dati. Porta il tuo business e le tue competenze al livello successivo e raccogli i benefici che arrivano quando sfrutti davvero la business analytics.

Puoi anche scoprire di più su temi come stipendi dei business analyst e come diventare business analyst con le nostre altre risorse.