Le 4 fasi della data maturity e come procedere

I dati sono una delle risorse più preziose a disposizione dell'azienda. I giusti insights ti consentono di creare customer experience personalizzate che si basano sulle esigenze dei clienti, soddisfano gli utenti, aumentano le conversioni e incrementano il fatturato.

Ma per ottenere e sfruttare appieno questa miniera d'oro d'informazioni, sono necessari i sistemi e gli strumenti giusti. È un concetto noto come "data maturity", che cerca d'individuare la fase in cui si trova l'azienda in materia di acquisizione, gestione e capacità di sfruttare i dati per raggiungere gli obiettivi aziendali.

Continua a leggere se vuoi scoprire di più su cosa è la data maturity e imparare a identificare in quale delle 4 fasi del processo si trova l'azienda, con qualche suggerimento su come procedere.

La data maturity non è qualcosa che si realizza dall'oggi al domani, ma procedendo attraverso tutta una serie di attività che si basano sui dati per modificare la strategia, la cultura e le operazioni aziendali.

Se ti stai chiedendo in che fase si trova al momento la tua azienda e ti serve una roadmap per capire come procedere, ti presentiamo qui sotto ciascuna delle 4 fasi della data maturity.

Le 4 fasi del modello di data maturity

Prima fase: cercare i dati

La prima fase di ogni percorso verso la data maturity comincia con l'esame dei dati a disposizione e la capacità d'individuare limiti e opportunità.

In questa fase:

• Si comincia ad avere coscienza della necessità di raccogliere dati per orientarsi, quando si prendono decisioni sugli investimenti aziendali, ma allo stesso tempo si capisce che non si sfrutta appieno il potenziale del dataset a disposizione.

• Non si conoscono le best practice più importanti sui metodi d'analisi e il momento più opportuno per svolgerle, né le norme per la gestione dei dati (ad esempio chi dovrebbe avere accesso a quali dati e chi decide).

• I diversi team e ruoli non comunicano tra loro, hanno opinioni diverse su quali sono le best practice per sfruttare al meglio i dati.

• I diversi team rischiano di esaminare i vari data point con strumenti differenti.

• Le decisioni vengono ancora prese con un numero limitato di dati o addirittura in loro assenza, spesso giustificate dal livello gerarchico invece di appoggiarsi su fattori concreti.

• Raramente si misura l'impatto delle iniziative, rendendo impossibile imparare veramente dalle iterazioni.

💡 Consiglio dell'esperto: una degli accorgimenti più efficaci per gestire i dati aziendali, è quello di trasferirli tutti in un'unica piattaforma senza interruzioni nel lavoro. Se le fonti dati sono frammentate, si rischiano errori, false teorie e sprechi di tempo e denaro. Con una piattaforma all-in-one come quella di Contentsquare, che acquisisce, gestisce e analizza i dati di digital experience, puoi garantire a tutti i team di lavorare con dati aggiornati e accurati, in modo da creare campagne che rispondano alle esigenze dei clienti e le roadmap delle attività.

Fase 2: imparare dai dati

Nella seconda fase del modello di data maturity ci si rende conto dell'effettiva utilità di questo approccio.

In questa fase:

• Il team dirigenziale inizia a notare il valore dell'investire in strumenti di analyticse in best practice

• Si cominciano a identificare nei dati lacune da risolvere e si impara di più su strumenti e processi che si affidano ai dati per trovare una soluzione in merito.

• I leader iniziano a dare priorità agli investimenti per l'acquisizione e la gestione dei dati, ad esempio con la piattaforma di experience intelligence di Contentsquare.

• Si definiscono le best practice per delineare le roadmap ed eseguire analisi post-lancio.

• Si individuano metriche per misurare il successo per ogni brief e campagna ed eseguire un'analisi post-mortem al loro termine, così da individuare eventuali opportunità di miglioramento.

• Il team comincia a prendere parte a training per imparare le fondamenta delle analytics e come usare i tool in maniera autonoma e rispondere in tempo reale alle domande che ci si pone di giorno in giorno.

💡Consiglio dell'esperto: invece di riservare i preziosi insights solo al team che si occupa di dati, offri a tutti la possibilità di usare strumenti self-service. Ecco alcune delle funzionalità principali di Contentsquare:

• Heatmaps: esamina i grafici che ti permettono di capire in un colpo d'occhio quali sono le sezioni della pagina che catturano l'attenzione del pubblico (o che la fanno perdere). Scopri come cliccano gli utenti, fino a che punto della pagina scorrono e dove esitano, in modo da identificare gli elementi che generano conversioni o che risultano essere fattori di frustrazione. Puoi allora ottimizzare la pagina per creare user experience più efficaci e coinvolgenti.

• Session Replay: osserva il comportamento sul sito o sull'app degli utenti reali grazie alle riproduzioni anonime delle singole visite. L'heatmap ti mostra un'area di attrito? Accedi direttamente al replay della sessione per vedere esattamente cosa è successo e ottenere maggiori dettagli sul contesto. Identifica rapidamente i pain point e gli ostacoli più comuni, classificandoli in base all'impatto sulle conversioni, e stabilisci le priorità basandoti sui dati per apportare miglioramenti il prima possibile.

• Journey Analysis: scopri il comportamento di navigazione dei visitatori dal primo clic a quando lasciano il sito. Scopri quali pagine hanno visitato e in quale ordine, procedendo a ritroso a partire dalle pagine che registrano il maggior numero di conversioni e capire così in che modo sono arrivati sulla pagina in questione. Segmenta gli user journey per canale, campagna o pubblico di riferimento per ottenere insights ancora più dettagliati.

Fase 3: basarsi sui dati

E ora arriva il bello: i dati sono a disposizione di tutti i team e parte integrante della cultura aziendale.

In questa fase:

• Si fa affidamento sui dati per le attività strategiche e operative, ad esempio la roadmap del prodotto e la strategia di go-to-market (GTM).

• Ogni iniziativa mira a ottenere un impatto aziendale attraverso un processo decisionale che si basa sui dati.

• I team iniziano a capire come migliorare i KPI aziendali sfruttando i dati per ottimizzare l'esperienza digitale.

• I dati sono facilmente accessibili, affidabili e completi per chiunque si occupi di pianificazione ed esecuzione.

• La gestione dei dati si effettua attraverso procedure semplici con una chiara ripartizione delle responsabilità.

• Si sfruttano i dati raccolti in precedenti occasioni per prendere decisioni sugli investimenti da fare e ottenere il massimo impatto per l'azienda.

• I team hanno imparato a usare i dati per progettare ed eseguire esperimenti di maggiore efficacia.

💡Consiglio dell'esperto: per integrare i dati nella sperimentazione è necessario eseguire regolarmente testz A/B. Un confronto tra le diverse versioni delle pagine del sito o dell'app consente d'individuare quella con le migliori performance. A questo punto, con Heatmaps si può effettuare un'analisi in parallelo per capirne le ragioni. Le nuove scoperte vanno quindi inserite nella prossima iterazione per aumentare l'engagement degli utenti e incrementare il tasso di conversione.

Esistono infinite opportunità per i test A/B e bastano anche piccole modifiche per avere un impatto significativo. Facciamo un esempio: Hotel Chocolat, azienda cioccolatiera di prestigio, ha convertito il font nel mega menu di navigazione passando dal maiuscolo al minuscolo, registrando solo con questo accorgimento un aumento del 2% nelle conversioni e un impressionante aumento del 7,5% per il valore medio degli ordini.

Vuoi saperne di più su come eseguire un test A/B di successo? Dai un'occhiata a questi sei esempi concreti e casi di studio per i test A/B.

Con Heatmaps puoi fare un confronto parallelo di due varianti di test

Fase 4: trasformare i dati

In questa ultima fase, i dati sono diventati parte del DNA dell'azienda. A questo punto, l'approccio di ogni team e le fondamenta di tutti i processi sono basati sui dati, con una cultura aziendale orientata alla condivisione.

In questa fase:

• Non ci sono più team o ruoli aziendali che non abbiano a disposizione gli stessi numeri e dashboard, che forniscono per tutti i dati una "single source of truth" centralizzata

• L'onboarding include un training di "alfabetizzazione ai dati", per preparare i nuovi assunti ad affidarsi ai dati dal primissimo giorno.

• I team di prodotto e di go-to-market si concentrano su quegli aspetti che possono contribuire con certezza alla crescita aziendale e a raggiungere gli obiettivi dell'attività.

• Si investeno costantemente tempo e risorse per fare training sui dati e occuparsi della manutenzione e dell'ottimizzazione, in modo da ottenere il massimo delle performance.

💡Consiglio dell'esperto: con integrazioni e API, si possono trarre ancora più vantaggi dai dati. Integrando la piattaforma di digital experience analytics con gli altri strumenti usati in azienda tutti i giorni (ad esempio Adobe, AWS e Jira) si possono semplificare i workflow e migliorare l'esperienza del cliente.

Determinare il livello di data maturity dell'azienda

Sapere a che punto ci si trova nel processo di data maturity è il primo passo per capire come proseguire. Potresti ritenere che l'azienda faccia affidamento assoluto sui dati, per poi scoprire che in realtà c'è ancora tanta strada da fare per migliorare la situazione.

Ecco alcune domande da porsi per iniziare una rapida valutazione della data maturity aziendale:

1. Come misuri il successo dei progetti digitali? Hai a disposizione KPI chiari e che si ricollegano agli obiettivi aziendali?

2. I dati e le analytics sono facili da accedere per il team? È possibile analizzare rapidamente i dati per rispondere alle domande sulle performance di prodotto?

3. In che modo l'azienda riesce a individuare la correlazione tra le modifiche apportate al prodotto e le performance aziendali?

4. In che modo e con quale frequenza l'azienda sperimenta nuove idee?

5. Il team sfrutta efficacemente sia i dati qualitativi che quelli quantitativi per l'analisi?

Una migliore data maturity per un'azienda più efficace

La data maturity è fondamentale per il successo aziendale, ma non è qualcosa che si fa dal giorno all'indomani. Richiede uno sforzo consapevole e leader con una visione e una missione chiare per migliorare la situazione.

A prescindere da quale sia la fase nel modello di data maturity in cui si trova la tua azienda, avere a disposizione una potente piattaforma di analytics è essenziale per ottenere gli insights che ti servono. Con i tool adeguati e le giuste procedure, è possibile raccogliere dati preziosi sulla customer experience dal primo clic del cliente fino a quando lasciano il sito e convertire tali informazioni in una concreta crescita per l'azienda.