L’importanza della data strategy per una PMI

A cura di:
Sara Zagaria, Ricercatrice Senior, Osservatorio Omnichannel Customer Experience
Francesca Graziano, Ricercatrice, Osservatorio Omnichannel Customer Experience
Niccolò Ulderico Re, Ricercatore, Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI
Sara Lombini, Analista, Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI

“Ciò che non si può misurare non si può migliorare”, citava nel ‘900 il fisico William Thomson Kelvin. E i dati prodotti dalle aziende sono la linfa per poter comprendere e migliorare il business di ciascuna realtà. Il vantaggio principale di una strategia basata sui dati (data strategy) consiste proprio nell’avere in ogni momento una visione complessiva dell’azienda. I processi aziendali, infatti, possono essere analizzati e ottimizzati in tempo reale permettendo, ad esempio, correttivi nella fase di produzione di beni, erogazione di servizi, o nelle varie attività di supporto (Post-Sales, HR, Accounting, etc.). La raccolta e l’interpretazione di questi dati, quindi, possono fornire ai manager e agli imprenditori una solida base empirica per le loro decisioni strategiche su come orientare i processi per garantire una crescita di medio-lungo periodo. In breve, sfruttare il dato permette di ottenere un vantaggio competitivo sul mercato.

Ma come funziona questo processo?
La costruzione di una data strategy si articola in quattro fasi:

•     La raccolta. Si può focalizzare su tre macro-tipologie di dati: i dati di prima parte, che hanno origine all’interno dell’azienda; i dati di seconda parte provenienti dall’interazione dell’azienda con l’ecosistema di appartenenza; infine, i dati esterni che includono le informazioni che possono essere acquistate da terze parti.
•     L’integrazione. I dati raccolti – spesso eterogenei per fonte e formato – necessitano di essere integrati al fine di massimizzarne il valore prodotto per l’azienda. È necessario, quindi, abilitare linguaggi di comunicazione standard, sia all’interno dell’azienda, sia nelle filiere e nei network aziendali più stretti.
•     L’analisi. attraverso questa fase un insieme di dati possono essere trasformati in conoscenza, anche strategica, per l’azienda. L’analisi può avvenire a diversi livelli, in funzione delle necessità e delle competenze in seno all’azienda; si passa da analisi descrittive (quale è la situazione?), ad analisi predittive (quale sarà la situazione?), ad analisi prescrittive (cosa bisogna fare?) e sistemi di automazione (l’analisi genera direttamente un output, come nel caso dell’aggiornamento automatico dei prezzi)
•     La valorizzazione. I dati analizzati possono essere utilizzati dal business e dalle diverse unità responsabili della gestione del cliente. È possibile, ad esempio, creare gruppi di utenti con caratteristiche e interessi simili a cui offrire un’esperienza personalizzata, supportare attività di assistenza clienti, creare offerte e proposte personalizzate, monitorare la reputazione del brand attraverso l’ascolto della propria community o prevedere il rischio di abbandono dei clienti.

Nel 2021, circa la metà delle PMI italiane (il 48%¹) ha lavorato o ha previsto di lavorare sull’analisi dei propri dati. Si tratta di un dato incoraggiante, che evidenzia allo stesso tempo come molte delle aziende di piccole e medie dimensioni abbiano ancora margine per cogliere i benefici di una gestione efficiente del dato. Infatti, ancora poche PMI hanno compreso l’importanza di introdurre una data strategy, privilegiando un approccio basato su singole progettualità (per esempio, il monitoraggio dell’e-commerce o l’integrazione di informazioni provenienti da ERP e CRM).

Impostare una data strategy presuppone per le PMI alcune situazioni particolarmente critiche da superare rispetto ad aziende di dimensioni maggiori.

•     La raccolta dei dati non è sempre così agevole per le piccole e medie imprese: da un lato le informazioni di soggetti esterni o interni possono appartenere ad un patrimonio di “conoscenza tacita” non codificata, dall’altro, invece, esistono dati che non possono essere raccolti a causa di vincoli di natura legale.
•     Anche l’integrazione dei dati può risultare difficoltosa: l’utilizzo di formati diversi e la presenza di dati localizzati in più database, soggetti a vincoli normativi ed organizzativi differenti, rendono complessa l’aggregazione, ostacolando la possibilità di ottenere una visione d’insieme.
•     Le criticità che le PMI si trovano ad affrontare non afferiscono unicamente la sfera tecnica, ma riguardano anche quella delle competenze. In particolare, la presenza di figure specializzate che analizzino i dati e che sappiano trarne valore è ancora poco diffusa. In media, solo una piccola impresa su tre ha nel proprio organico una figura di “analista”, mentre il quadro è più incoraggiante per le medie imprese (56% hanno almeno una persona dedicata all’analisi dei dati)². Nella maggior parte dei casi, inoltre, queste analisi spesso vengono condotte impiegando unicamente dei fogli di calcolo. Senza competenze specifiche in azienda, l’impresa rischia di non essere in grado di interpretare in maniera corretta i dati che ha a disposizione, esponendosi alla possibile adozione di scelte non funzionali al business.

Come riuscire quindi a superare queste difficoltà? Inserire la gestione del dato fra i perni della propria strategia aziendale comporta un percorso di trasformazione da implementare gradualmente, prevedendo tappe intermedie che permettano al cliente di toccare con mano la nuova prospettiva aziendale. Per rivelarsi di successo, tale percorso necessita del coinvolgimento di tutte le unità e le funzioni presenti in azienda, e deve prevedere tutte le fasi precedentemente illustrate. Focalizzarsi solo sulla prima fase della data strategy – quella di raccolta – può condurre a uno scenario “miope”, in cui l’impresa rischia di essere sopraffatta dalla numerosità dei dati senza, però, essere in grado di gestirne né la complessità né tantomeno le potenzialità.

L’elaborazione di una strategia incentrata sul dato comporta una trasformazione alla portata di tutti. Le PMI più virtuose hanno già intrapreso tale percorso e hanno ottenuto importanti benefici: per esempio, l’aumento della redditività grazie all’ottimizzazione della gestione delle risorse, l’incremento delle vendite per effetto di una migliore gestione dell’e-commerce o, ancora, una gestione del dato più semplice e sicura grazie all’impego di piattaforme integrate. In un contesto critico per l’economia italiana, in modo particolare per le realtà più piccole, l’adozione di soluzioni digitali deve essere sempre di più un investimento di lungo periodo. In quest’ottica, rivedere il ciclo di raccolta-integrazione-analisi-valorizzazione del dato come cardine della trasformazione dei processi, è fondamentale per la competitività delle PMI italiane. Affinché l’adozione di soluzioni tecnologiche sia percepita dalle imprese come un investimento e non un costo, è necessario che venga sfruttato tutto il potenziale di un applicativo tecnologico e, in modo particolare, dei dati generati.

¹Dati dell’Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI (2021)
²Dati dell’Osservatorio Omnichannel Customer Experience (2021)