Data Analysis

La data analysis, la quale richiede imprescindibili conoscenze di stastica, è l’insieme delle attività che puntano a trarre informazioni e conoscenza da dati grezzi, al fine di supportare la decisione e il problem solving. La data analysis può essere utilizzata in diverse aree, qui ovviamente ci interessa l’applicazione al web marketing operativo. Senza analisi dei dati in questo particolare settore non si può andare da nessuna parte.

Fasi

La data analysis può comprendere diverse fasi, come:

• Raccolta dei dati: la raccolta dei dati consiste nel raccogliere i dati grezzi da diverse fonti, come database aziendali, sistemi di tracciamento delle vendite, sondaggi online, etc… Il nostro principale strumento sarà Google Analytics 4, imprescindibile tool da utilizzare in questa fase.
• Pulizia dei dati: In pratica si tratta di rimuovere eventuali dati mancanti, errati o duplicati, con l’obiettivo di ottenere un set di dati pulito e affidabile. Spesso si usano filtri ed altre impostazioni all’interno dello strumento ma anche accorgimenti preliminari per la raccolta.
• Analisi dei dati: l’analisi dei dati consiste nel utilizzare tecniche statistiche e/o di apprendimento delle macchine, spesso in maniera fuorviante chiamati intelligenza artificiale, per individuare pattern, trend o associazioni nei dati, in modo da poter rispondere a domande specifiche o di fare previsioni cosiddetta statistica inferenziale.
• Visualizzazione dei dati: Parliamo di Google Data Studio oggi Looker Studio principalmente ma non solo. La visualizzazione dei dati consiste nel rappresentare i dati in modo visuale, utilizzando grafici, tabelle o mappe, al fine di rendere le informazioni più comprensibili e accessibili.
• Interpretazione dei risultati: Una delle fasi più delicate, l’interpretazione dei risultati consiste nel trarre conclusioni e raccomandazioni dai risultati dell’analisi dei dati, al fine di supportare la decisione e il problem solving. In questo caso fondamentale è l’esperienza del consulente.

La data analysis richiede una buona conoscenza delle tecniche statistiche e di apprendimento delle macchine, oltre che delle caratteristiche e della provenienza dei dati. Inoltre, la data analysis deve essere effettuata in modo accurato e rigoroso, al fine di garantire che i risultati siano affidabili e che le conclusioni tratte siano valide.

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