Per rendere più incisiva la reportizzazione ci si può avvalere di strumenti che coniughino i vantaggi di diversi media: è il caso dei sistemi di visualizzazione interattivi per l’analisi aziendale. Che cosa li rende così utili?
L’importanza delle immagini
Le immagini semplificano la nostra vita e ogni giorno ne abbiamo conferma quando riceviamo le informazioni attraverso contenuti visivi che scorrono velocemente davanti ai nostri occhi. Non occorrono specifiche doti linguistiche per interpretare una componente grafica: il messaggio raggiunge velocemente il nostro cervello, non è richiesto un eccessivo sforzo interpretativo e rispetto alla comunicazione verbale si riduce la possibilità di fraintendimento. Sembra che l’umanità sia naturalmente portata per questa forma di comunicazione: possiamo trovare traccia di questo comportamento fin dal Paleolitico, ma senza allontanarci troppo nel tempo possiamo osservare come i bambini più piccoli si servano di questo “linguaggio-senza-parole” per esternare le proprie emozioni quando non hanno padronanza linguistica. Può essere considerato un approccio spontaneo di cui ci avvaliamo in contesti molteplici.
«Le immagini semplificano la nostra vita» dicevo all’inizio: ne sono un esempio concreto la data visualization e le infografiche, sviluppate proprio per rispondere a questa necessità. Da millenni l’uomo si serve di mappe geografiche che risultano determinanti negli spostamenti, per non parlare del diagramma cartesiano che dalla sua teorizzazione è diventato il principale strumento utilizzato per raffigurare graficamente dei dati.
Quella che in alcuni testi di settore viene considerata la prima forma di infografica è invece la mappa della metropolitana di Londra: l’intuizione geniale fu non riprodurre una piantina dettagliata della città con indicazione dell’itinerario percorso dai treni (che avrebbe offerto nozioni superflue come le deviazioni impercettibili e le distanze variabili), ma semplificarla per mettere in evidenza unicamente gli elementi utili; per fare questo venne presa in prestito l’estetica già in uso per rappresentare graficamente i circuiti elettrici i cui nodi furono utilizzati per indicare le intersezioni tra le diverse linee.
Con le infografiche è stato trovato un modo efficace per rendere le informazioni accessibili a un pubblico non specializzato. Oggi si sta compiendo un ulteriore passo grazie al più moderno concetto di data storytelling che, come indica il nome, presenta un filone narrativo quale guida nell’esposizione dei dati. L’ambizione è fare arrivare il messaggio al destinatario nel modo più incisivo possibile mantenendo viva la sua curiosità come conseguenza del naturale interesse che tutti nutriamo per i racconti.
L’importanza dei dati
Quando il nostro intento non è esclusivamente narrativo, le immagini diventano solo un veicolo e l’attenzione primaria deve essere destinata al contenuto. Ogni azienda può disporre di grandissime quantità di dati, perciò, il primo compito è quello di determinare quali siano utili in uno specifico contesto.
Prendo in esame la profilazione del cliente, fulcro di interesse per ogni attività commerciale. In questo settore il metodo di analisi dati attualmente più diffuso è denominato RFM in quanto si basa su tre fattori: Recency, Frequency e Monetary ovvero quando, quante volte e quanto le persone hanno acquistato in uno determinato arco temporale. A ogni comportamento viene attribuito un punteggio e questo permette di classificare i clienti.
Lo storico delle transazioni ottenuto sfruttando questo modello permette di acquisire informazioni utili sul comportamento dell’individuo: possiamo per esempio stabilire quali siano i periodi di maggiore attività per indurli a tornare a visitare il negozio, determinare se ci troviamo di fronte un acquirente fidelizzato oppure occasionale o addirittura se il cliente stia perdendo interesse e rischi di abbandonare il brand, fino ad analizzare i budget di spesa per provare a incrementarli.
I clienti in base ai punteggi ottenuti vengono raggruppati in cluster, ovvero in categorie che permettono di indirizzare eventuali servizi promozionali o comunicazioni personalizzate in modo da massimizzarne l’efficacia. Per fare un esempio pratico: se fosse trascorso molto tempo dall’ultima volta in cui il cliente ha scelto il nostro negozio per i suoi acquisti potrebbe essere utile riavvicinarlo con un invito o una promozione personalizzata. Contrariamente se ha fatto acquisti da poco tempo e ripete il comportamento con una frequenza costante possiamo aspettarci che continui a mantenere questo andamento senza intervenire. Completato il trattamento dei dati, a ogni cluster verrà applicata una diversa strategia di marketing.
Per un approccio più avanzato rispetto a quello consentito dall’analisi RFM, ora si può ricorrere al supporto dell’Intelligenza Artificiale. L’idea è sfruttare al meglio l’enorme quantità di dati che si trovano in circolazione grazie anche al trasferimento delle nostre vite sui social network e all’ostentazione dei nostri interessi associata a questo fenomeno. Questo tipo di dati è un materiale grezzo dal grandissimo potenziale che può essere elaborato attraverso algoritmi sempre più sofisticati in grado di dividere i clienti in cluster molto più specifici e di conseguenza più efficaci.
La maggior parte delle persone si circonda di individui affini e segue i brand con i quali si identifica, quindi un’azienda che fa sentire compreso il cliente e asseconda le sue inclinazioni ha già la strada spianata per un marketing persuasivo.
Risulta evidente come questo tipo di cluster non siano più statici come quelli delle analisi di vecchio stampo, al contrario evolvono e mutano insieme alle persone, all’ambiente e alle mode. Una AI dopo alcuni tentativi potrebbe individuare la giusta chiave di lettura di un nuovo comportamento basando la sua ricerca su molti più fattori rispetto a quelli presi in esame con i metodi tradizionali.
Power BI
Produrre un report che metta insieme tutte le peculiarità descritte finora potrebbe richiedere uno sforzo decisamente maggiore rispetto a quello necessario al ricevente per accedere alle informazioni.
Per semplificare questo lavoro ci vengono incontro alcuni strumenti: tra i molti disponibili, Microsoft Power BI permette di coniugare al meglio l’analisi dei dati e la visualizzazione grafica. Si tratta di una piattaforma unificata e scalabile per Business Intelligence (BI) che si compone di più elementi.
Con Power BI si ha a disposizione una grande varietà di connettori che consentono di acquisire dati da fonti diverse. Dalle fonti scelte si possono ricavare dati già strutturati tramite un DWH (data warehouse) oppure dati semi lavorati. In entrambi i casi all’interno di Power BI sarà possibile aggiungere colonne, campi calcolati o misure.
Il vero punto di forza della piattaforma però è la visualizzazione dati: sono disponibili moltissimi layout report, ma è anche possibile creare visuals personalizzati direttamente dalla piattaforma del programma sia in versione desktop sia service (online).
Il motore del sistema consente di utilizzare dei filtri dinamici che permettono agli utenti di adattare i criteri di analisi alle esigenze del momento, per esempio cliccando su un dato si possono ottenere informazioni mirate su quel valore.
Una volta generato il report su Power BI desktop (distribuito in maniera gratuita), si ha la possibilità di pubblicarlo nel service di Power BI dal quale solo i soggetti autorizzati possono consultare o modificare a seconda dei permessi assegnati.
La frequenza di aggiornamento è schedulabile nelle impostazioni del service oppure è possibile ottenere reportistiche real-time per mezzo delle API che Power BI crea tramite una procedura visiva molto semplice. In quest’ultimo caso, al sopraggiungere di un nuovo dato, viene automaticamente eseguito l’aggiornamento senza bisogno di utilizzare schedulazioni o altri trigger.
Power BI inoltre è completamente integrato nell’ecosistema Microsoft ed è possibile sfruttarne appieno le potenzialità in combinazione con Business Central o con Power Automate.
Tutti conosciamo l’importanza dei dati e delle statistiche che se ne possono trarre, ciononostante è diffuso in molte aziende un atteggiamento che sottovaluta le potenzialità offerte da un’analisi sempre più accurata e non investire in questa direzione. La diffidenza rimane l’unico vero scoglio da superare: in presenza di tecnologie che ci permettono ormai di prevedere i comportamenti delle persone, chi saprà sfruttarle godrà di un notevole vantaggio rispetto alla concorrenza.
Analista Funzionale Dynamics 365 CRM
