Silos di dati: cosa sono e perché sono un problema

Se ti è già capitato di partecipare a un meeting in cui il team marketing presenta una serie di dati, quello di prodotto un'altra e il reparto di UX un'altra ancora, senza che nessuno abbia davvero il quadro completo, hai già provato sulla tua pelle quanto possa essere snervante quando i dati sono isolati in compartimenti stagni.

Quando i dati si ritrovano a essere sparsi in sistemi non interconnessi e disponibili solo a un reparto, ogni team finisce per lavorare con una versione diversa della realtà. Questo porta a un processo decisionale più lento, a una mancanza di allineamento sulla strategia e a clienti che percepiscono le discrepanze quando interagiscono con l'azienda.

Questa guida ti spiega cosa sono i silos di dati, a cosa sono dovuti, quanto costano all'azienda e come il fatto di eliminarli migliori la collaborazione, permetta di ottenere insights più rapidamente e ottimizzi i customer journey.

Insights fondamentali

• I silos di dati ostacolano la collaborazione e stravolgono il processo decisionale: i team si occupano in parallelo delle stesse cose, senza lavorare all'unisono. Liberarsi di questo isolamento permette di ottenere insights più dettagliati sui clienti, allinearsi in modo più rapido e ottenere risultati migliori.

• Mano a mano che l'azienda cresce, i silos di dati si formano naturalmente, ma questo non significa che sono inevitabili: rappresentano una conseguenza dell'isolamento di strumenti, strutture e procedure.

• Le moderne piattaforme di analytics connettono i dati tra i vari team, eliminando eventuali angoli morti. Journey Analysis, Session Replay e Heatmaps di Contentsquare sono tutti strumenti in grado di aiutare i team a lavorare basandosi sulle stesse informazioni.

Cos'è un silos di dati?

Un silos di dati, ovvero dati isolati in compartimenti stagni, è quella raccolta di dati aziendali accessibile a un solo team o a un solo reparto. Si tratta di un dataset isolato che impedisce agli altri team di lavorare basandosi sugli stessi insights. Invece di una fonte di dati condivisa, ogni team si ritrova ad avere una visione frammentaria della situazione.

È come costruire una parete per dividere i team: i marketer si concentrano sui clic delle campagne, il team di prodotto sull'utilizzo della funzionalità, il servizio clienti sul volume di ticket in coda, ma senza avere un quadro d'insieme del customer journey dall'inizio alla fine.

Nella pratica, i silos si presentano come:

• Il team di marketing ottimizza la spesa per le ads in base alle metriche di campagna.

• I team di prodotto monitorano l'engagement delle funzionalità in una piattaforma separata.

• I team di UX analizzano il feedback dei sondaggi senza interazione con gli altri reparti.

Senza una visione d'insieme, si perdono insights e sono molteplici le opportunità mancate. Contentsquare ovvia a questo problema consentendo ai team di esaminare insieme l'intero customer journey, dalle metriche più generali alle sessioni specifiche su cui le prime si basano. 

Ad esempio, si può registrare un improvviso aumento degli errori e andare a esaminare i replay delle sessioni, che mostrano esattamente a che punto i clienti hanno incontrato difficoltà, in modo da dare gli strumenti al team di marketing, prodotto e UX di reagire basandosi sugli stessi insights.

Le analytics unificate di Contentsquare contribuiscono alla raccolta di dati affidabili e insights in tempo reale, promuovendo allora la collaborazione interfunzionale per garantire risultati aziendali misurabili.

A cosa sono dovuti i silos di dati?

I silos di dati si formano man mano che le aziende crescono, adottano nuovi strumenti o stabiliscono una struttura organizzativa che separa i team. Con il passare del tempo, i sistemi legacy e i workflow frammentari rendono più difficile riunire gli insights nello stesso posto.

Qui sotto trovi 5 delle cause più frequenti dei silos di dati.

1. Lacune nelle tecnologie usate

I team adoperano strumenti diversi e non integrabili.

I marketer, ad esempio, monitorano l'acquisizione in Google Analytics, mentre il team di prodotto misura i flussi di pagamento in uno strumento personalizzato: due immagini separate dello stesso user journey.

2. Silos organizzativi

I reparti aziendali proteggono spesso i KPI a loro disposizione e le strutture di reporting, rendendo più difficile la condivisione interfunzionale dei dati.

In un'azienda SaaS, ad esempio, il team di marketing potrebbe constatare una discrepanza tra il team di marketing, che riscontra un aumento delle registrazioni, e il team di prodotto, che rileva invece un forte calo durante la fase di onboarding. In assenza di dati condivisi, ci si ritrova nella scomoda situazione in cui è necessario discutere ulteriormente del problema e delle sue cause, sprecando tempo che potrebbe essere dedicato alla risoluzione dei fattori di attrito.

3. Cultura e processi aziendali

Spesso i silos persistono a causa della cultura aziendale, ad esempio perché i team di marketing, prodotto o vendita danno priorità a KPI diversi e salvano gli insights in dashboard separate. Se la cultura aziendale non pone l'accento sull'apertura, mancano spesso le opportunità per condividere le informazioni e allineare i team sulle esigenze dei clienti.

4. Lacune nel data management

In assenza di una gestione coerente delle fonti di dati, dell'archiviazione e degli standard di qualità, i silos sono inevitabili. Uno dei reparti dell'azienda archivia i dati dei clienti in un CRM su cloud e un altro si affida a un data warehouse in loco o a uno spreadsheet. La presenza di sistemi eterogenei rende più complicata la condivisione delle informazioni, la garanzia della qualità dei dati e l'applicazione delle misure di sicurezza in materia.

Una gestione inadeguata dei dati comporta anche l'accumulo di dati non strutturati o di doppioni salvati in data lake e repository diversi, che causano inefficienze e rallentano le iniziative a livello aziendale.

Data Connect di Contentsquare risolve il problema trovando la correlazione diretta tra i dati grezzi sugli eventi, il data warehouse e il tech stack di business intelligence, assicurandosi che i team dispongano di definizioni coerenti e di un dataset unificato.

5. Complessità dovute alla crescita aziendale

Aggiungere nuovi sistemi e workflow troppo rapidamente, ha spesso come risultato una mancanza di connettività. Un elemento che risultava efficace quando in azienda si era in 50, potrebbe rivelarsi una fonte di confusione quando si passa a 500 dipendenti.

Con la crescita delle aziende, nuovi strumenti, processi e team cominciano a sovrapporsi, spesso senza prevedere un metodo per integrarli. Dati che un tempo erano facili da monitorare diventano frammentari e gli insights vengono sepolti sotto la mole di dati.

4 vantaggi della rimozione dei silos di dati

Eliminare i silos di dati migliora l'efficienza e favorisce la crescita. Ecco alcuni dei vantaggi che si ottengono:

1. Una collaborazione più efficace

Se i dati sono condivisi liberamente, i team non lavorano in modo compartimentalizzato. I team di marketing, prodotto e UX possono finalmente parlare la stessa lingua, invece di doversi improvvisare interpreti degli strumenti e dei report.

Il marketing si rende conto, ad esempio, che c'è un calo del ROI della campagna pubblicitaria, mentre il team di prodotto registra invece un picco negli errori in fase di pagamento. Con analytics condivise, i due team potrebbero risalire allo stesso problema, un modulo non funzionante, e risolverlo insieme.

💡 Attenzione: se le metriche sono disconnesse tra loro e si cominciano a creare doppioni dei dati, questo causa inefficienze, un uso non allineato delle risorse e sprechi di denaro. Se ad esempio il team di marketing punta a ottenere più iscrizioni, ma i team di prodotto si concentrano sull'adozione delle funzionalità, l'assenza di dati condivisi potrebbe far sì che il successo di un team vanifichi gli sforzi dell'altro.

2. Decisioni più accurate

Con dati unificati, non c'è più bisogno di tirare a indovinare e si favoriscono le decisioni prese basandosi sui dati. I team possono allora concentrarsi sui dati che gli interessano davvero, invece di discutere su quanto si è evinto da dashboard contrastanti, con cui il modello di attribuzione del team di marketing mostra un risultato, le metriche del funnel del prodotto ne suggeriscono un altro e il team dirigenziale non sa bene quali sono i numeri di cui fidarsi. Invece di lavorare con report di attribuzione e di affidarsi a metriche in-app per il marketing, entrambi i team possono consultare un dataset condiviso.

Mettiamo ad esempio che un'azienda SaaS disponga di una visione unificata e si renda quindi conto che sebbene le registrazioni sembrino andare a gonfie vele, gli utenti che fanno la prova non si convertono a causa di fattori di attrito in fase di onboarding. Una volta chiarito questo, è possibile allora reindirizzare il budget e le attività, passando dall'acquisizione all'attivazione, dove possono avere un maggiore impatto.

🔥 Ecco cosa può fare Contentsquare: le funzionalità come Journey Analysis e Session Replay consentono a tutti i team di esaminare il comportamento dei clienti attraverso la stessa lente, mentre Data Connect assicura che gli insights siano trasmessi a un più ampio data warehouse e al tech steck per il reporting. Invece di confrontarsi a istantanee isolate, i team collaborano con a disposizione una visione unica di come gli utenti interagiscono con i prodotti e trovano la connessione diretta tra questa visione e l'impatto sull'azienda.

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3. Maggiore rapidità nell'identificazione dei problemi

Una volta eliminati i compartimenti stagni, scompaiono anche i rallentamenti tra l'individuazione di un problema e la sua risoluzione. Questo permette di avere un solo dataset condiviso, con il quale ad esempio il team di UX si può rendere conto della presenza di rage click, quello di prodotto notare un picco nell'abbandono degli user journey e il team di customer success prendere atto delle lamentele. L'allineamento tra i reparti consente d'implementare correzioni più rapidamente, con il supporto d'insights in tempo reale e automazioni che segnalano i problemi non appena si presentano. I team possono allora dare priorità ai test A/B per le questioni che si rivelano più importanti.

Nella pratica, è possibile per un retailer che dispone di analytics unificate individuare un pulsante di checkout non funzionante nel giro di poche ore, anziché in settimane, risparmiando perdite di fatturato a cinque cifre.

💡 Attenzione: una delle conseguenze più problematiche della presenza di silos in azienda, sono le costanti discussioni su quali siano i "numeri giusti". Se le analytics del team di marketing presentano un particolare tasso di conversione, ma il report di UX fa emergere un numero diverso basandosi sui replay delle sessioni, invece di reagire a prove concrete, i team perdono tempo in meeting senza fine al solo scopo di trovare un modo per riconciliare i dati sui fogli di calcolo. Questo ha un impatto sui tempi di risoluzione, i test A/B e il lancio dei prodotti, con una conseguente perdita di tempo ed energia.

4. Ottimizzazione della customer experience e aumento del fatturato

Eliminare i silos di dati rende più soddisfatti non solo i team, ma anche i clienti. Avere una visione unica della situazione, garantisce user journey più snelli e più coerenti tra i vari canali.

Ad esempio, quando i brand di e-commerce combinano i dati di marketing con quelli di prodotto, possono allineare le promozioni con gli articoli disponibili in magazzino, eliminando la frustrazione dovuta a un'offerta che non corrisponde alla merce o al servizio ricevuti. I vantaggi sono tangibili: se la digital experience è più snella, si registra un aumento delle conversioni, visite ripetute e una crescita misurabile del fatturato. 

Quando i dati sono sicuri a migliorare è anche la fiducia, il tutto garantendo per di più un utilizzo responsabile dei dati dei clienti. Sono numerosi i casi d'uso che dimostrano come le aziende che uniscono i dati in un solo posto riescano a ridurre i fattori d'attrito e migliorare la fedeltà dei clienti.

💡 Attenzione: a notare più di chiunque altro la presenza di silos in azienda sono i clienti, ad esempio a a causa di un modulo che non funziona da una vita e che non è mai stato riparato o di un'informazione obsoleta che appare ancora sulla landing page. Sono questo tipo di fattori ripetuti di frustrazione che risultano in carrelli abbandonati, churn e recensioni negative. Se le analytics sono unificate, consentono di chiudere il cerchio ed evitare che questo tipo di frustrazione persista e intacchi la reputazione del brand.

Tre passaggi per evitare i silos di dati

L'eliminazione dei silos non è qualcosa che succede per caso e richiede invece una pianificazione mirata. La buona notizia è che non ci sono dubbi su cosa bisogna fare. Basandosi sulle best practice del settore, emergono tre passaggi fondamentali per eliminare i compartimenti stagni:

1. Investire in strumenti che consentano l'integrazione dei dati tra i vari team

I silos si verificano quando i diversi reparti si affidano a sistemi separati che non prevedono l'integrazione dei dati. La soluzione a tale problema è quella di adottare piattaforme dotate di un'architettura scalabile per i dati, in modo da renderli accessibili ai team di marketing, prodotto, UX e a tutti gli altri. Invece di mettere insieme insights provenienti da strumenti disconnessi, tutti possono lavorare con un'unica fonte di verità.

Ad esempio, Journey Analysis di Contentsquare fornisce ai team una visione condivisa di come gli utenti si spostano tra i touchpoint, mentre Session Replay fa emergere le ragioni che spiegano gli abbandoni. Prese insieme, le due funzionalità sostituiscono i report frammentari con un modo unico d'interpretare i dati, con cui i team possono agire all'unisono.

Session Replay di Contentsquare mostra esattamente quali sono le azioni degli utenti e i fattori di frustrazione (ad esempio i rage click in fase di pagamento), in modo da permettere ai team d'identificare e risolvere rapidamente gli ostacoli.

2. Incoraggiare la collaborazione interfunzionale

Se i team non comunicano tra loro, nemmeno gli strumenti migliori possono aiutarli a superare i silos. È proprio per questo motivo che i processi e la cultura aziendali sono importanti tanto quanto la tecnologia adottata. Le aziende che ottengono risultati in questo ambito creano team interfunzionali con obiettivi comuni (ad esempio la riduzione dell'abbandono del carrello o l'ottimizzazione dell'onboarding).

Mettiamo che un brand di e-commerce riesca ad allineare il team di prodotto e di UX basandosi su un unico OKR: aumentare le conversioni su dispositivo mobile. L'analisi congiunta delle heatmap e dei replay delle sessioni consente ai team d'individuare i punti di attrito e stabilire le priorità per le correzioni, ottenendo più rapidamente risultati tangibili rispetto a quanto accadrebbe se stessero lavorando in compartimenti stagni.

Con Heatmaps e Zoning, i team di marketing, prodotto e UX possono esaminare tutti insieme gli stessi dati, individuando i fattori di attrito e mettendosi d'accordo sulle priorità senza silos.

3. Standardizzare metriche e definizioni

Potrebbe risultare sorprendente, ma una delle ragioni più frequenti per l'isolamento dei dati è la mancanza di accordo sulle definizioni. Se il team di marketing considera che il fatto di compilare un modulo equivalga a una conversione, ma il team di prodotto conta solo le attivazioni a pagamento, la mancanza di allineamento tra i team risulta in dashboard che si contraddicono l'una con l'altra, con una conseguente perdita di fiducia nei dati.

Onde evitare questo fenomeno, è necessario investire nella governance dei dati, documentando e standardizzando i termini più importanti (conversione, engagement, abbandono) per assicurarsi che i reparti misurino il successo partendo dagli stessi presupposti. Data Connect di Contentsquare e strumenti simili possono aiutare a garantire la coerenza delle definizioni, collegando i dati grezzi degli eventi a metriche unificate.

Con Data Connect, i dati grezzi degli eventi confluiscono in warehouse e strumenti di business intelligence, garantendo definizioni coerenti ed eliminando le contraddizioni tra le dashboard.

Allinearsi senza silos

I silos sono un fenomeno comune, ma non sono inevitabili. Se però non sono tenuti sotto controllo, comportano una perdita di tempo, denaro e fiducia.

Con dati collegati, team allineati e un'attenzione mirata al customer journey, le aziende riescono a muoversi più velocemente, prendere decisioni migliori e offrire un'user experience priva di ostacoli.

I dati unificati consentono un allineamento più rapido, customer journey più efficaci e un ROI più elevato.

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Domande frequenti sui silos di dati