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Small Data: sfruttate i microdati per la votra impresa

Da Roberta SalzanoIl 09/09/20

Small Data, Big Data... mentre sentite parlare molto del secondo, il primo si fa strada più tranquillamente.

Eppure i due concetti non sono molto distanti.

Gli Small Data sono stati portati alla ribalta da Martin Lindstrom, autore esperto in brand building e digital transformation, nel suo bestseller “Small Data: i piccoli indizi che svelano i grandi trend ”

Cosa sono gli Small Data?

Definizione e obiettivi

Gli Small Data rappresentano tutti i microdati, o micro-informazioni, raccolti giornalmente all'interno di un'azienda, tramite fonti di informazione come :

file:

  • fogli di calcolo Excel
  • planning, consegne, progetti,
  • studi interni e rapporti,
  • rapporti,
  • file di foto, file video, ecc;
  • applicazioni:
  • calendari,
  • e-mail,
  • messaggi istantanei,
  • social network ;
  • software operativi come CRM (database clienti);
  • sensori fisici o digitali.

Vere e proprie leve di supporto alle decisioni basate su criteri oggettivi, quantificabili e misurabili, questi dati accessibili possono essere utilizzati per studiare e quindi ottimizzare la produttività e l'efficienza di tutti i servizi, in particolare :

  • risorse umane,
  • vendite,
  • marketing,
  • logistica, ecc.

Small Data vs Big Data

Qual è la differenza tra Big Data e Small Data?

Con l'esplosione di Internet, gli utenti hanno creato dati digitali (video, foto, testi, ecc.), condividendoli attraverso diversi canali e memorizzandoli nel cloud.

E' questa esplosione di volume, ma anche di varietà di contenuti e necessità di velocità, che ha portato i ricercatori a trovare un nuovo modo di memorizzare e analizzare questi dati su base digitale: il fenomeno dei Big Data. Attraverso le analisi prescrittive gli esperti sono in grado di offrire consulenze basate sulle previsioni sugli effetti futuri delle strategie.

Si applica principalmente ai settori della finanza e delle vendite, ma anche alle telecomunicazioni, alla sanità, all'industria, al governo, ecc.

Con lo sviluppo dell'Intelligenza Artificiale (AI), le grandi aziende e i loro data scientist possono sfruttare questi massicci dati pubblici e privati per guidare le loro strategie.

Gli Small Data, invece, stanno prendendo il lato opposto di questa tendenza: a volte i pochi dati in possesso delle strutture più piccole possono essere sufficienti per migliorare le loro prestazioni. Si tratta di piccoli indizi che svelano informazioni fondamentali.

Meglio: ben selezionate e ridotte al minimo, le modellizzazioni predittive che ne risultano sono talvolta più accurate di quelle degli algoritmi più complessi.

Ecco perché sono più adatti per gli esperti di business che si trovano di fronte a una varietà di dati e non sanno come utilizzarli quotidianamente. Pensiamo, per esempio, a :

  • product manager
  • responsabili del marketing,
  • manager finanziari.

E gli Smart Data?

Non si tratta di dati, ma di come utilizzarli: concentrandosi su dati interessanti, i decision maker non annegano più in una massa di informazioni inutili e utilizzano solo dati che si rivelano rilevanti e utilizzabili nel contesto di un problema specifico.

Gli Smart Data sono in un certo senso il risultato di un primo ordinamento dei dati :

  • Big Data,
  • generati dall'azienda stessa, quando sono sostanziali.

Questo è sempre più spesso il compito del Chief Data Officer.

Small Data: esempi di applicazione

Gli Small Data possono essere utilizzati dal dipartimento Risorse Umane per la gestione dei talenti o per migliorare la qualità della vita lavorativa .

Ad esempio, ManPower prevede di analizzare la frequenza di utilizzo degli strumenti di comunicazione interna per individuare dipendenti influenti o possibili cali di motivazione, richiedendo l'implementazione di una strategia di retention.

Un altro esempio: per ottimizzare il viaggio del cliente, un responsabile vendite e marketing può utilizzare gli Small Data a sua disposizione, compresi i dati transazionali come il paniere medio e il luogo di acquisto - fisico o web - per :

  • capire i punti di blocco,
  • sapere dove concentrare i propri sforzi.

Come sfruttare i vostri Small Data?

Software analitici

I prerequisiti per un buon uso dei vostri dati sono :

  • la standardizzazione della loro collezione
  • la loro centralizzazione su un unico strumento

Tra le piattaforme di gestione e analisi di Big Data e Small Data ci sono :

  • Piattaforme di gestione dati o DMP, soluzioni di analisi dei dati per la raccolta, la riconciliazione e l'unificazione dei dati dei clienti, al fine di realizzare azioni di marketing personalizzate;
  • Dashboard generati da :
    • software come ERP, marketing, CRM, HRIS,
    • Strumenti di Business Intelligence (BI), che si collegano a tutte queste diverse fonti di dati come ad esempio il quqlli di Text Mining e Datamining,
    • per raccogliere e monitorare l'evoluzione di diversi Key Performance Indicators (KPI), precedentemente selezionati in base ai vostri obiettivi (ciao dati intelligenti!).

Ma al di là dell'analisi dei dati, questi strumenti non consentono di fare previsioni a partire dai dati. Da qui l'emergere delle seguenti soluzioni.

Strumenti predittivi

Il Machine Learning (o apprendimento automatico) può essere molto utile in questo caso.

Questo concetto si basa su approcci matematici e statistici che danno ai computer la possibilità di imparare automaticamente dai dati raccolti e quindi di risolvere i compiti in modo autonomo.

Con questo in mente, MyDataModels ha sbloccato la tecnologia degli algoritmi scalabili di Big Data per renderla utilizzabile su scala ridotta.

Anche da piccoli datasets, l'Intelligenza Artificiale permette :

  • per estrarre valore dai dati, trasformando la vostra esperienza in dati rilevanti e interpretabili, in modo semplice e diretto da parte di esperti di business;
  • produrre modelli predittivi automatici per aiutare le aziende a migliorare i loro processi.

Small Data + Big Data?

Se potete permettervelo, l'uso di entrambi può avere senso.

I Big Data forniscono i trend generali sul vostro settore, le abitudini dei consumatori o il comportamento del vostro tipico cliente, mentre gli Small Data mettono in prospettiva i dati aziendali e la vostra esperienza del business.

In breve, con Small Data, i dati vengono sfruttati attraverso la tecnologia, senza trascurare la visione umana.

Dopo aver completato gli studi di management, è arrivata in stage ad Appvizer nel gennaio 2019. Inizialmente ha assunto il ruolo di Country Manager Italia per poi passare a quello di International Growth Manager. Grazie alla sua passione per il marketing digitale, oggi ricopre il ruolo di Marketing Manager.

  1. Expertise: SEO, SEA, Marketing Automation, Lead Generation, UX, Product Marketing, Comunicazione

  2. Education: Università degli Studi di Pavia

  3. Published works and citations: Perché i tuoi clienti non aprono le tue email? (Semrush, 2019)

Roberta Salzano

Roberta Salzano, Growth Marketing Manager, Appvizer

La trasparenza è un valore fondamentale per Appvizer. Come media company, il nostro obiettivo è quello di fornire ai nostri lettori un contenuto utile e di qualità, che al tempo stesso permetta ad Appvizer di vivere di questo contenuto. Ecco perché ti invitiamo a scoprire il nostro business model.   Per saperne di più

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