Data Insight e Analytics: differenze

Conosci la differenza tra dati, analytics e Insights? È bene comprenderla per condurre un'analisi corretta del tuo lavoro.
Dati insight e analytics
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Qual è la differenza tra Data Insight e Analytics e perché è così importante conoscerla?

Scopriamola in questo articolo, il cui scopo è proprio quello di chiarire non solo il significato di queste tre parole, ma soprattutto di far comprendere il perché tutte le aziende che decidono di lanciarsi sul mercato dovrebbero avere una conoscenza approfondita dei dati che raccolgono. 

Iniziamo con l’affermare che l’azione di raccogliere dati deve sempre e comunque essere supportata da un processo. 

Già, di per sé, raccogliere dati è una delle attività più importanti che un’azienda deve imparare a fare. Infatti, non tutti i dati sono importanti, non tutti vanno analizzati e non tutti sono determinanti per decidere le future azioni dell’azienda. 

Per comprendere veramente la differenza tra i dati, gli analytics e gli insights, mi sembra giusto soffermarci sul loro singolo significato, nonché utilità. 

Dati: cosa sono e perché sono importanti per un’azienda

Quando si legge la parola “dati” si pensa immediatamente a numeri, ma in realtà è molto più di così. I dati sono eventi, fattori e comportamenti, tradotti successivamente in numeri. 

Ogni azienda, tutti i giorni, produce una grande quantità di dati, proprio per questo essi sono anche conosciuti come Big Data. I dati utili per un’azienda provengono da differenti fonti, quali:

  • Clienti;
  • Consumatori;
  • Dipendenti;
  • Fornitori;
  • Bilancio;
  • Etc.

Ciascuna di queste fonti determina un dato, che a sua volta conduce a un’analisi. Completata la fase di analisi, si può riflettere sulle decisioni da prendere per l’azienda. 

E qui veniamo a un altro concetto fondamentale. Molte aziende prendono le proprie decisioni senza fare attenzione ai dati che raccolgono e questo determina una grandissima probabilità d’insuccesso.

Se non si hanno sotto controllo i dati riguardanti la produzione, ad esempio, come si può garantire la disponibilità di un prodotto al consumatore? 

Se un e-commerce non ha sotto controllo i dati riguardanti il comportamento della propria customer personas, come può determinare le offerte future?

Ecco, questi sono due esempi classici, molto generali ovvio, ma per niente inusuali, di come le aziende ragionano. La parte dei dati è fondamentale, per non dire imprescindibile, al fine di prendere una decisione. 

Potrebbe interessarti leggere: 11 Alternative a Google Analytics per l’analisi dei tuoi dati di traffico

Analytics vs Analysis: differenze e utilizzo

Dai dati quindi si passa a una seconda fase: quella di analisi. A questo proposito, chiariamo la differenza tra Analytics e Analysis

La parte di Analysis si concentra sulle azioni avvenute nel passato, in pratica la comprensione di quello che è già accaduto. 

Gli Analytics, invece, si soffermano sui dati che abbiamo a nostra disposizione, al fine di capire cosa è successo e il perché. Quest’ultimi, inoltre, ci permettono anche di capire cosa accadrà dopo. Gli analytics, quindi, ci aiutano a dare un significato ai dati. 

In sostanza possiamo dire che, senza la parte analitica, i dati sono solo dei numeri. Assumono valore, laddove siamo in grado d’interpretarli. 

Ma quanti tipi di analytics ci sono? Si pensa sempre e solo a un determinato tipo di analytics, ma non è così e conoscerne tipologie e differenze è molto importante. 

  • Descrittivi
  • Diagnostici
  • Predittivi
  • Prescrittivi
  • Cognitivi

Analytics descrittivi

Quelli che analizzano il comportamento del target e che ci danno informazioni sulle loro azioni del passato e sul perché sono state compiute. Ad esempio, questi analytics sono importantissimi per gli ecommerce, poiché se sappiamo il motivo per cui il target ha preferito un prodotto, anziché un altro, possiamo costruire un’offerta su misura per lui. 

Analytics diagnostici

Dati che vengono analizzati nell’ottica di capire come un determinato problema è derivato e il perché si è creato. Questi sono dati che analizzati in quest’ottica, ci permettono di conoscere le soluzioni che possono risultare vincenti. 

I prossimi due analytics sono rivolti con uno sguardo al futuro. 

Analytics predittivi

Questi analytics ci dicono cosa potrebbe accadere in futuro, in funzione di quello che abbiamo analizzato nel passato. Grazie a questo tipo di analytics, possiamo fare delle previsioni di quello che converrebbe fare, in termini d’investimento per il futuro.

Analytics cognitivi

Questo è l’ultimo step degli analytics. Questa tipologia utilizza il machine learning, una tecnologia che permette di attivare una serie di azioni in risposta a dei comportamenti dei consumatori. In questo caso si prevedono dei parametri da superare, allo scopo di automatizzare le azioni future. 

Ma qual è la condizione necessaria affinché i dati vengano raccolti in modo efficace ed efficiente?

  1. Avere un unico “luogo” in cui raccogliere i dati;
  2. Rendere i dati facilmente consultabili;
  3. Lasciare che i dati siano messi a disposizione di tutti.

E ovviamente far sì che i dati possano essere esportati facilmente. 

Potrebbe interessarti leggere: Google Analytics: guida completa per principianti

Una volta che tutte queste condizioni sono state soddisfatte, si passa alla fase degli insights. 

È proprio dagli analytics che si determinano gli insights, ovvero le intuizioni, quelle che ci permetteranno di capire che azioni compiere. 

Insights: la base del futuro per le aziende

Siamo all’ultimo dei tre concetti che determinano il successo delle azioni per un’azienda, ovvero gli insights. 

Gli insights sono quelli che danno poi reale valore ai dati e agli analytics. 

È attraverso un’interpretazione dei dati, che riusciamo a dare valore alle decisioni da prendere in futuro. Se sappiamo cosa è accaduto in passato, il perché e abbiamo una previsione del futuro, possiamo prendere decisioni vincenti o quanto meno ci proviamo. 

Non sapremo mai se una decisione è giusta, fino a che non analizzeremo, appunto, il comportamento del consumatore

Volendo fare una metafora culinaria, gli insights sono la torta che si ottiene dopo aver seguito il processo e aver rispettato quantità e dosi degli ingredienti. 

Ora che sappiamo cosa sono, a cosa servono dati, analytics e insights, possiamo dire di conoscerne la differenza. Bisogna però ricordarsi che i dati cambiano di continuo e di conseguenza si modifica anche la fase analitica. 

Nessuna decisione che prendiamo per il nostro business è da reputarsi definitiva. Quello che funziona oggi, non è detto che funzioni anche domani. Ciò vuol dire che una componente fondamentale del nostro processo di raccolta e analisi dei dati, resta sempre il cervello e il ragionamento dell’uomo. 

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