La guida completa all'elaborazione dati: dal caos alla chiarezza

Immagina di avere 100.000 tasselli di un puzzle sparpagliati sul tavolo di fronte a te, in una grande accozzaglia di colori. Il tuo compito è di metterli insieme in modo che abbiano un senso, ma senza aiutarti con l'immagine sulla scatola.

È esattamente questa la sensazione che si prova quando si lavora con dati grezzi. Ogni giorno, l'azienda raccoglie migliaia (o addirittura milioni!) di punti dati presi alla rinfusa: i clic, il comportamento di acquisto, le metriche di engagement e i moduli di feedback. Senza l'elaborazione dati, tutte queste informazioni rimangono frammenti confusi e scollegati che non permettono di cogliere il quadro generale.

In questa guida esaminiamo insieme cosa si intende con elaborazione dati, ne illustriamo le diverse tipologie e descriviamo i passaggi fondamentali che aiutano a trovare un senso nei dati grezzi. Puoi anche scoprire alcune applicazioni concrete che ti aiutano a ottenere risultati tangibili per l'azienda.

Insights fondamentali

• Costruisci fondamenta solide: usa piattaforme (come quella di Contentsquare 👋) che fin dal primo giorno danno priorità a privacy e sicurezza durante l'elaborazione dati, in modo da evitare rischi inutili.

• Punta sulla qualità dei dati invece che sulla quantità: dati puliti e ben strutturati ottenuti da un numero limitato di fonti forniscono insights più affidabili rispetto a dati disordinati presi alla rinfusa a destra e a manca.

• Scegli strumenti che mettano le analytics a disposizione di chiunque in azienda: assicurati che i membri dei team non tecnici possano ottenere risposte alle loro domande senza bisogno dell'aiuto del team di data science, mediante strumenti di analisi che si basano sull'AI, come Chat with Sense di Contentsquare, che risulta ideale a tale scopo.

• Nel progettare i grafici, pensa alle azioni da compiere e non alle informazioni da ottenere: crea dashboard e report che facciano emergere gli elementi su cui bisogna concentrarsi e le prossime mosse da intraprendere, invece di creare solo istantanee delle diverse metriche disponibili.

Che cosa si intende per elaborazione dati?

L'elaborazione dati consiste nella raccolta, pulizia, trasformazione, analisi e visualizzazione dei dati grezzi al fine di acquisire insights preziosi. È in questo modo che si può passare da punti dati sparpagliati a pattern e trend chiari che ti aiutano a prendere decisioni e definire la strategia aziendale.

Mentre, ad esempio, i dati grezzi potrebbero mostrarti che ieri 500 utenti hanno visitato la pagina di checkout, l'elaborazione dati ti consente di scoprire che il 40% ha abbandonato il carrello in fase di pagamento e il 10% ha cliccato disperatamente su un pulsante che non funzionava. È così che ti ritrovi con insights con cui puoi davvero cominciare a fare qualcosa. 👏 L'elaborazione dati è fondamentale sia se lavori con sondaggi che con registri finanziari. Ecco cosa ti aiuta a fare:

• Prendere decisioni migliori (e fare meno errori) con dati puliti ed elaborati con efficienza.

• Risparmiare tempo e risorse con l'elaborazione automatizzata che evita la gestione manuale dei dati, consentendo al team di concentrarsi su attività più concrete.

• Rilevare errori e incongruenze prima che possano intaccare l'affidabilità degli insights e influenzare negativamente le tue scelte.

• Rispettare la conformità con un'elaborazione ben gestita che soddisfi i requisiti delle normative in materia e assicuri la tracciabilità, in caso di eventuali audit.

I 4 tipi di elaborazione dati

In passato, poiché si faceva tutto manualmente, si era sempre a conoscenza della tipologia di elaborazione dati adottata. Bisognava andare a cercare i dati e capire come trasformarli per poterli usare concretamente.

Siccome al giorno d'oggi la maggior parte dell'elaborazione dati avviene automaticamente in background senza intervento umano, potresti non farci nemmeno caso. Ad ogni modo, è estremamente probabile che rientri in una delle 4 tipologie qui sotto:

1. Elaborazione in batch

L'elaborazione in batch è quella che gestisce in modo programmato un grande volume di dati suddividendoli in blocchi. Il sistema raccoglie costantemente i dati, ma li elabora tutti contemporaneamente a intervalli preimpostati, ad esempio di notte o una volta a settimana. Questo approccio è ideale per attività che richiedono molte risorse o l'analisi dello storico.

Esempio: un'azienda di e-commerce può sfruttare l'elaborazione in batch per analizzare tutti i dati di acquisto del mese precedente, per individuare i trend stagionali e organizzare al meglio l'inventario.

2. Elaborazione distribuita

L'elaborazione distribuita suddivide la gestione dei dati su più computer o server, in modo da elaborare enormi quantità d'informazioni che sovraccaricherebbero un singolo sistema, aumentandone notevolmente sia la velocità che la scalabilità.

Esempio: uno dei principali servizi di streaming, ad esempio Netflix, potrebbe decidere di adoperare l'elaborazione distribuita per analizzare contemporaneamente i pattern di visione di milioni di utenti, in modo da assicurare un caricamento più rapido dei suggerimenti personalizzati per i film.

3. Elaborazione in tempo reale

L'elaborazione in tempo reale analizza i dati sul momento, consentendo di prendere decisioni in maniera più rapida. È l'ideale quando è necessario reagire agli eventi man mano che si verificano, anziché attendere un'analisi programmata.

Esempio: un sistema di rilevamento delle frodi potrebbe usare l'elaborazione dati in tempo reale per segnalare immediatamente transazioni sospette, bloccando automaticamente gli acquisti fraudolenti prima che vadano a buon fine.

4. Elaborazione parallela

L'elaborazione parallela è quella che usa allo stesso tempo più processori o CPU all'interno di un singolo sistema per gestire attività di elaborazione ad alta intensità. Questo metodo velocizza le complesse attività di calcolo, simulazione e rendering distribuendole ed elaborandole contemporaneamente. Si parla talvolta anche di "multiprocessing".

Esempio: uno studio di videogiochi potrebbe sfruttare l'elaborazione parallela per realizzare animazioni 3D realistiche, con un processore che gestisce i movimenti dei personaggi e gli altri che gestiscono le texture o i dettagli delle ambientazioni.

💡Suggerimento: a prescindere dal metodo di elaborazione selezionato, è assolutamente fondamentale usare un software che dia la massima priorità a privacy e sicurezza.

Ti serve una piattaforma che proponga:

• Certificazioni richieste dal settore, tra cui ISO 27001, ISO 27017, ISO 27018 e ISO 27701, con conformità SOC 2 tipo II.

• Framework di sicurezza pubblicati, come quelli stabiliti dal National Institute of Standards and Technology (NIST) o dal Data Privacy Framework EU-US (DPF).

• Politiche sulla privacy e pratiche di gestione dei dati trasparenti, pubblicate online.

• Una figura di riferimento che si dedichi pienamente alla privacy e alla sicurezza, ad esempio un responsabile della sicurezza informatica (in inglese, chief information security officer o CISO).

Noi di Contentsquare ci impegniamo al massimo per soddisfare ogni tua esigenza, in modo da garantirti la massima tranquillità e proteggere la reputazione del tuo brand. Per saperne di più, visita il nostro Trust Portal.

Come eseguire un'elaborazione dati efficace in 5 passaggi

Sapere quali sono i metodi di elaborazione dati è una cosa, ma essere in grado di trarne il massimo è un altro paio di maniche. Per l'analisi del comportamento degli utenti o l'ottimizzazione delle operazioni aziendali, se vuoi ottenere insights affidabili, ti suggeriamo di seguire questi 5 passaggi per l'elaborazione dati.

1. Raccolta dei dati

La raccolta di dati grezzi rappresenta le fondamenta su cui si basa l'intera attività e un errore in questa fase si ripercuote su tutte le fasi successive.

Cerca di evitare l'effetto di selezione (cadere nel tranello di raccogliere solo i dati che confermano quanto già ritieni essere vero o quello che ti aspetti di trovare), raccogliendo informazioni da un ampio numero di fonti. Questo accorgimento ti assicura di ottenere una comprensione completa e accurata dei dati a tua disposizione.

Potresti ottenere dati dalle seguenti fonti:

• Piattaforme di experience analytics per capire come si comportano gli utenti sul sito.

• Strumenti di monitoraggio dell'esperienza per individuare i problemi tecnici, ad esempio un aumento nei tempi di caricamento delle pagine o errori.

• Piattaforme di product analytics per analizzare e ottimizzare le esperienze sia su web che su dispositivo mobile.

• Feedback dei clienti da fonti come Surveys e Interviews di Contentsquare, per ottenere riscontri diretti degli utenti.

• Sistemi transazionali come i dati di vendita, i registri dei pagamenti e il livello delle scorte.

• Piattaforme di social media e marketing, da Meta Business Suite a Sprout Social, per ottenere informazioni utili, ad esempio le metriche di engagement e le performance delle campagne di marketing.

• Ricerche di mercato per acquisire informazioni demografiche sui clienti e i benchmark del settore.

Sebbene la lista qui sopra sia già piuttosto lunga, non rappresenta che una minima parte delle possibili fonti di dati da cui potresti decidere di attingere. Il nostro suggerimento? Evita di accumulare diversi software, usando una piattaforma completa in grado di raccogliere le diverse tipologie di dati.

Contentsquare, ad esempio, combina le experience analytics, il monitoraggio dell'esperienza, le product analytics e la Survey in un'unica piattaforma facile da usare. Avere un numero ridotto di piattaforme evita al personale aziendale di passare tempo ad altalenare da una piattaforma all'altra e dover imparare a usare diversi strumenti.

2. Pulizia dei dati

La pulizia dei dati si può considerare il passaggio più importante dell'intero processo. L'analisi potrà anche essere sofisticata, ma come dice il proverbio: "chi semina grandine, raccoglie tempesta." Con questo intendiamo che se i dati sono confusionari, incoerenti e pieni di errori, se non si interviene in nessun modo, i risultati saranno inevitabilmente falsati.

Per preparare e pulire i dati, sono necessari diversi accorgimenti:

• Identificazione dei dati che mancano, decidendo poi se integrare le lacune o escluderle dal data set.

• Standardizzazione dei formati tra diverse fonti (ad esempio, conversione di tutte le date nello stesso formato).

• Rimozione dei duplicati che potrebbero falsare le metriche o generare pattern errati.

• Correzione di errori evidenti, ad esempio gli errori di battitura.

• Esame dei valori anomali per capire se si tratta di veri insights o di semplici errori.

• Eseguire la convalida dei dati verificando che il totale corrisponda e che le relazioni tra i campi abbiano senso logico.

3. Trasformazione dei dati

È in questa fase che si procede (nella maggior parte dei casi, tramite gli strumenti software selezionati) con l'effettiva elaborazione di dati puliti, organizzandoli e convertendoli nel formato più adatto al tuo obiettivo.

Per trasformare i dati, ci sono alcune attività fondamentali di cui occuparsi:

• Aggregazione delle informazioni per raggrupparle (ad esempio, il calcolo della durata media della sessione).

• Normalizzazione dei dati per garantire un confronto equo tra diversi set di dati, ad esempio adattandoli a seconda del fuso orario.

• Integrazione e arricchimento dei datiper combinare i dati interni con quelli esterni, provenienti da fonti di terze parti.

4. Analisi dei dati

È con le data analytics che le cose cominciano a farsi interessanti. Questo è il punto in cui i dati trasformati iniziano a rivelare i loro segreti. Individuando pattern e trend, si cominciano a trovare le risposte alle domande per cui l'azienda aveva deciso di avviare questo processo. Una volta raggiunta questa fase, l'obiettivo non è più di capire "cosa è successo" (ad esempio, un aumento dei rage click), ma "perché è successo" e "cosa posso fare al riguardo". Ecco alcuni dei più comuni metodi per l'analisi dei dati:

• Analisi comparativa per confrontare i benchmark tra segmenti e su diversi periodi di tempo.

• Analisi di correlazione per individuare le relazioni tra le variabili (ad esempio, in che modo la velocità di caricamento delle pagine influisce sul tasso di conversione).

• Analisi di coorte per monitorare il comportamento dei diversi gruppi di utenti con il passare del tempo.

• Analisi del sentiment per capire le emozioni degli utenti nei confronti del brand e del prodotto.

Nonostante l'apparente complessità di tutte queste tipologie di analisi, in realtà si tratta di un argomento più semplice di quanto possa sembrare e non c'è certamente bisogno di una laurea in statistica per procedere. Sense di Contentsquare, per esempio, risponde a domande poste usando un linguaggio naturale, come: "Per quale motivo gli utenti abbandonano il carrello questa settimana?" e "Qual è il tipico user journey di un utente proveniente dal traffico a pagamento una volta raggiunto il sito?". L'intelligenza artificiale analizza istantaneamente i dati al posto tuo e ti offre risposte concrete con tanto di grafici di supporto.

Con Sense e Journey Analysis bastano pochi secondi per analizzare i dati.

5. Visualizzazione dei dati

Creando dashboard e report di alta qualità, puoi rendere gli insights a tua disposizione una risorsa su cui il team può intervenire concretamente. I grafici che mostrano i dati in una forma facile da capire, non solo ne rendono più semplice la consultazione, ma fanno emergere i risultati più importanti.

Scegli il tipo di visualizzazione che meglio si adatta ai tuoi dati:

• I grafici a linee per mostrare trend e cambiamenti nel tempo.

• I grafici a barre per confrontare le quantità tra categorie.

• I grafici a torta per mostrare percentuali e proporzioni.

• I funnel per monitorare i processi di conversione e individuare i punti di abbandono.

• Le heatmap per visualizzare l'user engagement e i pattern d'interazione degli utenti.

• L'analisi del percorso per capire come gli utenti interagiscono con il prodotto e come si muovono sul sito.

Durante la creazione dei grafici, è importante considerare sempre l'accessibilità digitale: imposta i colori, la dimensione dei caratteri e gli spazi bianchi in modo da rendere il contenuto accessibili a tutti.

🤔 Lo sapevi? I template delle dashboard di Contentsquare ti consentono di configurare con un solo clic i casi d'uso più frequenti, ad esempio la panoramica sulla fidelizzazione o quella del pubblico. Per di più, con le nostre integrazioni con oltre 100 strumenti, inclusi Stripe e Salesforce, puoi ottenere un quadro generale dell'intero user journey su un'unica schermata.

Organizza i grafici creati con Contentsquare scegliendo tra un'ampia gamma di template di dashboard.

Due casi d'uso significativi per l'elaborazione dati

Qui sotto riportiamo due casi d'uso che dimostrano perfettamente in che modo l'elaborazione dati possa rendere i dati grezzi un vantaggio strategico con un impatto positivo sul fatturato, con decisioni più rapide per il prodotto e una riduzione del churn.

1. Miglioramento delle funzionalità mediante il monitoraggio del comportamento

Supponiamo che un'azienda SaaS lanci una nuova dashboard di prodotto, ma che i dati iniziali sulle adozioni siano un po' deludenti. Elaborando i dati degli utenti e andando a rivedere i replay delle sessioni i team che si occupano di dati e prodotto si rendono conto che molti utenti abbandonano la funzionalità dopo solo due clic. L'elaborazione degli insights mostra che le diciture del menu di navigazione sono poco chiare e che manca un tooltip di onboarding.

Il team di prodotto decide allora di dare priorità alle modifiche dell'interfaccia utente (UI) oppure di aggiungere una breve guida per i nuovi utenti. Il tasso di adozione delle funzionalità aumenta di conseguenza e l'azienda riduce il tempo necessario per ottenere gli insights e prendere decisioni sul prodotto, passando da settimane a giorni.

2. Predizione del churn e miglioramento della fidelizzazione basandosi sui dati

Immaginiamo che il team Data dell'app di un'azienda del settore sanitario che si basa su un modello ad abbonamento crei un template per la previsione del churn, basandosi su dati comportamentali puliti e già elaborati, metriche di engagement e pattern di utilizzo. Il modello è in grado d'individuare gli utenti che potrebbero abbandonare il servizio entro 7 giorni con un'accuratezza dell'82%.

Sulla base di questi insights, il team di product management sviluppa una campagna di fidelizzazione automatizzata che fornisce la documentazione di supporto tramite messaggi in-app o attiva un follow-up da parte del servizio clienti. Il risultato? Si registra una diminuzione del 19% del churn complessivo, un aumento del customer lifetime value (CLTV) e il servizio clienti riesce a fornire una migliore assistenza agli utenti che hanno davvero bisogno di aiuto.

💡 Suggerimento: puoi creare modelli di previsione del churn ancora più accurati, raccogliendo dati da diverse piattaforme.

Data Connect di Contentsquare esporta automaticamente i dati puliti e strutturati su comportamento, performance ed errori direttamente nella tua data warehouse, tra cui Snowflake, BigQuery e Databricks.

Qui i dati possono mescolarsi e integrarsi con quelli provenienti da altre piattaforme, ad esempio le informazioni provenienti dal CRM o i ticket di assistenza. Questi dati interconnessi rendono possibile una migliore previsione del churn per gli algoritmi AI e di apprendimento automatico, rendendoli al contempo facilmente accessibili a tutti i team.

Migliorare l'elaborazione dati

L'elaborazione dati non è solo un bisogno tecnico, ma un modo per far parlare direttamente i clienti attraverso il loro comportamento, le loro preferenze e i loro pain point. Se vuoi ridurre il churn o personalizzare l'esperienza sul sito, l'elaborazione dati ti aiuta a trasformare insights frammentari in azioni concrete. 

Vuoi maggiori dettagli sulla tematica? Per saperne di più, consulta gli altri articoli di questa guida per capire come perfezionare l'elaborazione dati:

• Elaborazione dati automatica con assistenza AI: scopri come l'intelligenza artificiale può aiutarti a individuare pattern e ottenere suggerimenti più velocemente.

• Software e strumenti di elaborazione dati: sfrutta piattaforme e integrazioni che rendono la più sofisticata elaborazione dati accessibile a chiunque.

Domande frequenti sull'elaborazione dati