Risolvere problemi di business con i dati

Data Fluency

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Scenario - calo dell’engagement utenti

Katia lavora in una startup tech che fornisce soluzioni software alle aziende
Sta rivedendo i KPI (Key Performance Indicators)
Ha rilevato un calo delle metriche di engagement:
- Diminuzione del numero di utenti attivi
- Aumento dei ticket di supporto

Donna che guarda una dashboard di KPI

Combinando skill analitiche e conoscenza del business, formula varie domande analitiche:

Qual è il trend degli utenti attivi?

Quali feature causano l’aumento dei ticket di supporto?

C’è correlazione tra engagement e performance del software?

Ora può indagare con dati e analisi

Donna che guarda un elenco di domande

Uomo che guarda due opzioni

Identificare il problema di business usando KPI ben definiti
Trasformare il problema in domande analitiche specifiche a cui rispondere con i dati

Competenze di data fluency:

Uomo che guarda un grafico KPI sotto il target

Tradurre i problemi di business in domande analitiche ben formulate
Aiuta a usare i dati per risolverli
Porre domande SMART:
- Specifiche, Misurabili, Azionabili, Rilevanti e Temporizzate
Così la soluzione analitica affronta il problema di business

Uomo che mostra la traduzione di problemi di business in domande analitiche

Persone che condividono idee per formulare domande analitiche

La collaborazione con team cross-funzionali è importante perché aiuta a:
- Accedere a prospettive diverse, competenze di dominio e fonti dati
- Arricchire la comprensione del problema di business

Permette di porre domande analitiche più pertinenti e mirate!

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