Contenuto
- Cos'è l'approccio data-driven
- Perché è necessario l'approccio data-driven
- Quali ricerche si fanno per prendere decisioni
- Quali dati si raccolgono
- Come si raccolgono i dati
Cos'è l'approccio data-driven
L'approccio data-driven rappresenta un concetto in cui le decisioni manageriali si basano su dati e fatti, piuttosto che su intuizioni o opinioni di singoli dipendenti. In traduzione dall'inglese, questo termine significa "guidato dai dati", ed è anche chiamato cultura della decisione basata su informazioni fattuali. L'idea principale è che gli errori umani sono inevitabili, mentre i dati e i fatti rimangono invariati. Affidarsi all'opinione del fondatore, del leader o di altri membri del team significa rischiare di prendere decisioni basate su opinioni soggettive.
Un esempio può essere la situazione avvenuta nella compagnia "Avito". Hanno deciso di cambiare l'interfaccia della loro applicazione, basandosi sull'opinione dei dipendenti che sostenevano fosse obsoleta e scomoda. Tuttavia, i risultati dei test della nuova interfaccia hanno mostrato che gli utenti hanno iniziato a fare meno ordini. Un'analisi approfondita e l'interpretazione dei dati hanno aiutato a scoprire le vere cause, confermando l'importanza di orientarsi sui fatti.
Perché è necessario l'approccio data-driven
L'obiettivo principale dell'utilizzo dell'approccio data-driven è migliorare l'efficacia delle decisioni prese. Ad esempio, in una compagnia di consegna di pizze, ci sono spesso lamentele sui ritardi nella consegna degli ordini. Diversi dipendenti propongono le loro soluzioni al problema:
- Assumere ulteriori fattorini;
- Sostituire i fattorini attuali con nuovi;
- Introdurre un sistema di incentivazione per i fattorini;
- Modificare i mezzi di trasporto utilizzati dai fattorini;
- Ottimizzare la comunicazione tra produzione, fattorini e clienti;
- Stimolare i lavoratori a preparare le pizze più rapidamente;
- Cambiare il processo di preparazione della pizza per ridurre i tempi.
L'approccio data-driven consente di scegliere in modo ragionevole la soluzione più efficace, basandosi sui risultati delle ricerche, che possono includere:
- Misurazione del tempo necessario per preparare la pizza e consegnarla;
- Creazione di un gruppo di prova con nuovi fattorini;
- Introduzione di un sistema di incentivazione di prova;
- Modifica del processo di preparazione della pizza senza compromettere la qualità.
I risultati di tali ricerche forniscono dati oggettivi, misurabili in minuti o nel numero di ordini, aiutando a identificare le soluzioni più ottimali.
Quali ricerche si fanno per prendere decisioni
Per garantire la correttezza delle decisioni, le aziende conducono vari tipi di ricerche. Le principali sono:
- Ricerche quantitative: I risultati di tali ricerche sono misurati in numeri. Un esempio può essere il test A/B o i questionari senza domande aperte. Il vantaggio delle ricerche quantitative risiede nella loro ampiezza, poiché possono essere condotte con centinaia e persino migliaia di rispondenti.
- Ricerche qualitative: Forniscono ipotesi e intuizioni che richiedono ulteriori verifiche utilizzando dati quantitativi. Includono gruppi di discussione e interviste, permettendo di ottenere informazioni più approfondite.
Inoltre, le ricerche possono essere classificate in ricerche da scrivania e ricerche sul campo. Le ricerche da scrivania utilizzano dati già disponibili, il che consente di ottenere risultati più rapidamente, mentre le ricerche sul campo creano dati da zero, fornendo risultati più precisi per compiti specifici.
Quali dati si raccolgono
Per prendere decisioni basate sui dati, è necessario che le informazioni raccolte siano:
- Significative: Le metriche devono correlarsi con gli obiettivi aziendali;
- Oggettive: I dati devono essere raccolti secondo regole comuni e in un formato uniforme;
- Comprensibili: Le informazioni devono essere accessibili per l'interpretazione non solo da parte degli specialisti, ma anche da altri dipendenti.
Nella fase iniziale, possono essere raccolte tutte le metriche possibili, per poi determinare quali siano le più utili per prendere decisioni.
Come si raccolgono i dati
L'implementazione dell'approccio data-driven include diversi passaggi. Nella fase iniziale, i dati possono non essere raccolti o essere conservati in semplici editor di fogli. Il passo successivo è la loro sistematizzazione e segmentazione, il che implica la creazione di una metodologia comune per la raccolta delle informazioni.
Dopo che il lavoro con i dati diventa centralizzato, le aziende implementano sistemi automatizzati, come i sistemi BI, che aiutano nell'analisi e nella redazione di report. L'ultimo passaggio include la creazione di modelli predittivi che utilizzano l'intelligenza artificiale per prevedere i futuri indicatori basati sull'analisi dei dati precedenti.
È importante notare che ogni dipartimento dell'azienda può attraversare la propria trasformazione nell'ambito dell'approccio data-driven, e questo può avvenire in modo non uniforme, dove alcuni dipartimenti utilizzano attivamente i dati, mentre altri stanno appena iniziando.
