Alcune decisioni legate all’attività sono semplici. Ma la capacità di prendere sempre la decisione giusta, sotto pressione e su larga scala distingue le attività eccellenti da quelle buone. È qui che entrano in gioco i dati. Se utilizzati correttamente, i dati offrono la chiarezza necessaria per agire rapidamente, le informazioni per agire con saggezza e le prove per convincere il proprio team. Di seguito è riportata una guida pratica per prendere decisioni basate sui dati, spiegando perché sono importanti e come creare i sistemi e le abitudini che li supportano.

Di cosa tratta questo articolo?

• Cosa sono le decisioni basate sui dati e perché sono importanti per le attività?
  
• In che modo i dati aiutano a ridurre le congetture e a migliorare i risultati?
  
• Quali sono i vantaggi dell'utilizzo dell'analisi in tempo reale per guidare le decisioni?
  
• In che modo la mia attività può utilizzare il processo decisionale basato sui dati?
  

Cosa sono le decisioni basate sui dati e perché sono importanti per le attività?

Il processo decisionale basato sui dati implica l’utilizzo di informazioni reali per definire la strategia della tua attività, ad esempio analizzando il comportamento dei clienti prima di lanciare un nuovo prodotto o esaminando i modelli dei ricavi prima di fissare gli obiettivi per il trimestre successivo. I dati consentono di supportare la propria esperienza con prove concrete e forniscono un modo per verificare ciò che si pensa di sapere. Quando le scelte si basano sui fatti, è possibile evitare di trascurare fattori importanti. Questa chiarezza porta a decisioni più sicure e risultati più coerenti.

Questo tipo di processo decisionale offre un vantaggio reale e le aziende stanno integrando sempre più i dati nei propri processi. Entro il 2026, il 65% delle organizzazioni di vendita B2B dovrebbe passare a un processo decisionale basato sui dati.

In che modo i dati aiutano a ridurre le congetture e a migliorare i risultati?

Affidarsi ai dati riduce gran parte dell'incertezza che deriva dalla gestione di un'attività. Anziché fare congetture su cosa potrebbe funzionare, è possibile utilizzare prove concrete, quali il comportamento dei clienti, l'andamento dei ricavi e i dati sull'utilizzo dei prodotti, per capire cosa funziona, cosa non funziona e perché. Ecco come i dati possono aiutarti a prendere decisioni migliori:

• Verificare le ipotesi: ogni attività commerciale si basa su un mix di esperienza, intuizione e abitudine. Tuttavia, le ipotesi non verificate possono rivelarsi costose. I dati consentono di verificare tali ipotesi prima che influenzino la strategia.

• Potenziare il supporto del team: è più facile ottenere l'approvazione del team quando una scelta è supportata da prove concrete. Le decisioni sono guidate dai dati reali piuttosto che dall'istinto.

• __Rivelare nuove informazioni: spesso i modelli presenti nei dati possono rivelare qualcosa di nuovo, come un segmento di clientela trascurato, un problema nell'attivazione o un canale che aumenta in modo inaspettato le conversioni.

• Rimanere all'avanguardia: i modelli predittivi aiutano i team a prevedere anziché reagire. Ciò può significare individuare modelli di frode, anticipare la domanda stagionale o segnalare i primi segnali di perdita di clienti.

• Monitorare l'efficacia: quando sei a conoscenza di ciò che sta accadendo in tempo reale, è più facile cambiare rapidamente rotta ed evitare sprechi di risorse. Man mano che i dati diventano parte integrante del processo decisionale, le organizzazioni tendono a diventare più agili.

• - Ogni decisione alimenta quella successiva: più monitori i risultati, più l'attività impara dalla propria storia. Ciò rende ogni decisione un'opportunità di apprendimento.

Puoi comunque essere fuorviato se i dati sono incompleti, distorti o mal interpretati. Ma se applicato nel modo giusto, un approccio basato sui dati migliora la qualità di ogni decisione. Offre maggiore chiarezza, più sicurezza e migliori probabilità di ottenere un risultato positivo.

Quali sono i vantaggi dell'utilizzo dell'analisi in tempo reale per guidare le decisioni?

L'analisi in tempo reale è un vantaggio strutturale. Offre ai team la possibilità di vedere immediatamente cosa sta succedendo e di adeguarsi al momento. Questa tempestività ridefinisce il modo in cui vengono prese le decisioni, la rapidità con cui le attività reagiscono e la loro capacità di gestire i rischi. Ecco i vantaggi concreti nella pratica.

Puoi prendere decisioni più rapide e nitide

I dati live eliminano il ritardo tra evento e approfondimento. Non dovrai più attendere un report settimanale o la chiusura giornaliera per scoprire cosa sta succedendo. prendi in considerazione questi esempi:

• Se le vendite raggiungono il picco durante una promozione flash, puoi raddoppiare mentre è ancora in corso.

• Se un prodotto sta vendendo più velocemente del previsto, puoi spostare le scorte.

• Se una campagna pubblicitaria sta ottenendo risultati migliori rispetto alle altre, puoi riallocare la spesa mentre il coinvolgimento è al massimo.

• Se un nuovo flusso di completamento delle transazioni sta diminuendo le conversioni, puoi vederlo in tempo reale.

Questo livello di visibilità rende il tuo processo decisionale più agile e più informato.

I problemi vengono segnalati prima che si aggravino

Considera l'analisi in tempo reale come un feed diagnostico live. Ad esempio, se noti:

• Un calo improvviso delle transazioni: puoi reagire prima che ti costi un'intera giornata di ricavi.

• Un'interruzione a livello regionale, visibile nella dashboard, consente di intervenire immediatamente.

Quando i team hanno accesso a segnali in tempo reale, possono identificare i problemi prima che sfuggano al loro controllo.

L'esperienza del cliente diventa più reattiva

La reattività in tempo reale migliora anche l'esperienza del cliente. Se arriva un feedback su un problema relativo a un prodotto, i team di assistenza possono intervenire immediatamente. Se un cliente sta navigando sul tuo sito, i dati in tempo reale possono modellare la sua esperienza con offerte personalizzate e suggerimenti efficaci durante il completamento della transazione. Si crea così un circolo virtuoso in cui l'attività ascolta e risponde mentre il cliente è attivamente coinvolto.

La gestione del rischio diventa più proattiva

I mercati cambiano, si verificano frodi e i sistemi si rompono, ma l'analisi in tempo reale ti offre un modo per monitorare in modo proattivo tali rischi. Ecco alcuni esempi:

• Se emerge un modello di frode è possibile segnalare e bloccare immediatamente le attività sospette.

• Se l'integrazione di un sistema non va a buon fine durante una transazione, ne sarai informato prima che ciò influisca sul resto dello stack.

Questa velocità trasforma i dati da uno strumento di reporting a uno strumento di protezione.

L'analisi in tempo reale offre a tutti i team, dal reparto finanziario a quello operativo, passando per quello di prodotto, la possibilità di vedere cosa funziona e cosa no, mentre c'è ancora tempo per agire.

In che modo la mia attività può utilizzare il processo decisionale basato sui dati?

L'implementazione di processi basati sui dati richiede una combinazione di infrastruttura, accesso e cultura. L'obiettivo è prendere decisioni migliori, più rapide e più sicure. Ecco come puoi ottenere questo risultato all'interno della tua attività.

Inizia con dati puliti e connessi

Abbatti i silos. I team di vendita, prodotto, assistenza e finanza non dovrebbero lavorare con dati isolati tra loro. Centralizza le informazioni in modo che i team possano lavorare da un'unica fonte di verità. Concentrati quindi sull'accuratezza e la completezza. Documenti obsoleti e campi mancanti rendono fuorvianti anche le analisi migliori.

Strumenti come Stripe Data Pipeline possono inviare automaticamente dati dettagliati sui pagamenti e sui clienti direttamente al tuo data warehouse, in modo che tu possa analizzarli insieme a tutte le altre informazioni monitorate dalla tua attività.

Chiarisci ciò che conta

Ottenere più dati non servirà a nulla se non hai obiettivi chiari. Definisci le domande principali a cui stai cercando di rispondere. Che aspetto ha il successo? Quali risultati stai cercando di ottenere?

Successivamente, identifica gli indicatori chiave di prestazione (KPI) che segnalano i progressi. Che si tratti del valore nel tempo del cliente (LTV), del tasso di conversione o dell'efficienza operativa, il tuo team deve capire cosa misurare e perché. Ciò consente di focalizzare l'analisi e impedisce ai team di perdersi in metriche che non fanno progredire l'attività.

Rendi accessibili gli strumenti di analisi

Se solo qualche specialista è in grado di estrarre report o interpretare le tendenze, i dati finiscono per creare un collo di bottiglia. Le decisioni migliori vengono prese quando tutti possono vedere e utilizzare le informazioni che contano. Utilizza dashboard che traducono i dati in informazioni intuitive e fornisci ai team strumenti che consentono loro di esplorare i numeri autonomamente.

La Dashboard Stripe, ad esempio, offre una panoramica in tempo reale di pagamenti, ricavi, contestazioni, abbonamenti e altro ancora. Per domande più approfondite, Stripe Sigma consente ai team di eseguire query in linguaggio SQL (Structured Query Language) o di porre domande in linguaggio naturale, come ad esempio “Qual è il nostro tasso di abbandono per Paese in questo trimestre?”, ottenendo risposte immediate anche senza competenze specifiche in materia di data science.

Crea una cultura che valorizzi le prove

Anche gli strumenti migliori non servono a nulla se la cultura del processo decisionale non cambia. Rendi normale e abituale supportare le idee con i dati. Incoraggia i team a chiedersi "Cosa sappiamo?" prima di chiedersi "Cosa pensiamo?". Enfatizza i successi ottenuti grazie a decisioni basate su dati concreti e rendi queste storie visibili in tutta l'azienda. Col tempo, i dati diventeranno una parte fondamentale del modo di pensare della tua organizzazione.

Tratta le decisioni come esperimenti

Il processo decisionale basato sui dati è una questione di sperimentazione, non di perfezione. Prova a eseguire test A/B su diversi flussi di prodotti, modelli tariffari o campagne e lascia che siano i risultati a parlare. Utilizza programmi pilota per testare grandi idee su piccola scala e amplia ciò che funziona. Quando tratti le decisioni come esperimenti, i risultati diventano informazioni preziose.