data driven

Cosa significa essere guidati dai dati (data driven)?

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Introduzione

“La nostra azienda è data driven”. Quante volte hai sentito (o usato) questa espressione?

Io spessissimo, soprattutto negli ultimi anni nei quali essere data driven è diventato quasi un cliché. Tutte le aziende sono guidate dai dati o almeno dicono di esserlo.

Credo che purtroppo questa sia una delle tante espressioni di cui negli anni abbiamo abusato talmente tanto da svuotarla di ogni significato, come spesso capita con parole che nascono con i migliori propositi.

In un momento storico nel quale siamo circondati da una mole di dati senza precedenti, nessuno vuole sentirsi inferiore agli altri ed ecco che usiamo l’etichetta data driven a destra e a manca, senza preoccuparci più di tanto del suo vero significato.

La verità è che essere guidati dai dati non è per nulla semplice e personalmente credo che si debbano considerare almeno tre aspetti quando si parla di un approccio veramente data driven:

  1. Sapere quali dati leggere
  2. Riuscire a interpretare i dati
  3. Prendere delle decisioni basate sui dati

Sapere quali dati leggere

Iniziamo con una questione spinosa: non tutti i dati sono utili. O, quantomeno, non tutti i dati sono utili in tutti i momenti.

Il primo step da fare è quello di individuare di quali dati abbiamo bisogno in base al momento che stiamo vivendo, all’obiettivo che ci siamo dati, al problema che stiamo affrontando, e così via.

Riuscire a capire quali dati leggere è già di per sé un’attività abbastanza complessa, ma definire questo “filtro” risulta vitale per i due step successivi.

Altrimenti si rischia di avere il problema opposto: la paralisi da dati. È un problema molto comune, approfondito nel mio secondo libro, che si viene a creare quando abbiamo tanti dati a disposizione. Troppi.

Paradossalmente non riusciamo più a prendere decisioni perché non sappiamo quale dato leggere, di quale dato fidarci e ne vogliamo sempre di più per essere sicuri di prendere la decisione giusta.

Spoiler: la decisione giusta non esiste.

Il Growth Hacking ha un approccio molto scientifico alla cosa e ragiona in maniera molto focalizzata: in ogni preciso momento scegliamo una metrica di riferimento definita OMTM (One Metric That Matters) e 4-5 metriche secondarie di contorno che vanno a definire la “galassia di metriche” che osserviamo durante gli esperimenti.

Se vuoi approfondire questo concetto ti consiglio il libro Lean Analytics che è forse una delle migliori letture sul tema.

Riuscire a interpretare i dati

“Non c’è cosa peggiore per un imprenditore che piegare i dati al proprio volere”.

Questa frase è presa proprio dal libro Lean Analytics che citavo poco fa e racchiude una grandissima verità. Mi è capitato spesso di vedere imprenditori e professionisti che effettivamente usano i dati, ma li usano semplicemente per confermarsi le loro idee.

Questa cosa è nota con il nome di bias della conferma, uno dei bias cognitivi più noti e diffusi.

In cosa consiste il bias della conferma?

È un processo mentale secondo il quale una volta che ci siamo convinti di una cosa andiamo alla ricerca di informazioni che confermino la nostra convinzione. Si crea quindi un circolo vizioso che si autoalimenta, convincendoci sempre di più che abbiamo ragione.

L’importanza non è mai del dato in sé, ma della riflessione che ci fa scaturire.

Ecco perché questo secondo step è probabilmente il più difficile.

Come si supera? Ovviamente non esiste una formula magica, ma ci sono alcuni consigli che posso darti basati sull’esperienza personale:

  • Valuta ogni dato nel suo contesto e nella sua “galassia di metriche”
  • Non basarti solo su dati quantitativi, ma affianca sempre i dati qualitativi
  • Coinvolgi più persone nel processo di analisi dei dati (preferibilmente figure diverse tra loro)
  • Confronta ogni dato con il tuo track record
  • Utilizza report e benchmark di settore per leggere meglio alcuni dati

Prendere delle decisioni basate sui dati

E siamo poi al terzo e ultimo step di un approccio data driven.

Dopo aver capito quali dati osservare e come interpretarli bisogna fare la cosa più importante di tutte: prendere delle decisioni.

Potrà sembrare banale, ma non lo è.

Tutta la questione gira intorno a questo ultimo punto e su quanto le nostre decisioni di business siano effettivamente basate sui dati che abbiamo a disposizione.

Non basta aprire Google Analytics, dare un’occhiata alla dashboard una volta a settimana per potersi definire veramente data driven. Il dato deve far parte dei nostri processi aziendali e della nostra quotidianità.

La differenza tra chi si riempie la bocca con un’espressione che va di moda e chi invece ne ha compreso a pieno l’importanza è tutta qui, in questo terzo punto.

Questo è il momento nel quale dobbiamo agire.

Ribadisco una cosa che ho scritto all’inizio del post: la decisione giusta non esiste. Scrolliamoci di dosso questa ossessione di voler essere perfetti, di rimandare all’infinito e di avere ragione a tutti i costi.

Un approccio basato sui dati consiste nel fare un importante cambio di mindset e passare dal voler conoscere l’alternativa migliore al voler avere più alternative possibili sul piatto.

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Chi Sono

raffaele gaito blog

Sono un Growth Coach,
autore, speaker e blogger.
Attraverso il Growth Hacking guido le aziende a migliorare i loro prodotti e i loro processi con l’ausilio dei dati, degli esperimenti e del pensiero laterale.
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