Aggiornato il: 24 Gennaio 2024
Pubblicato il: 9 Giugno 2022
Abbiamo sempre difeso a spada tratta il principio per cui ogni progetto di comunicazione deve poggiare su delle basi oggettive, e uno dei primi argomenti che trattiamo nei nostri corsi è proprio l’analisi dei dati che gli strumenti web e social ci forniscono.
Chi ci conosce e ha lavorato con noi sa quanto teniamo ad avere fondamenta solide su cui costruire ciò che proponiamo ai nostri clienti, perciò quello che vi stiamo per dire è piuttosto ragionato e metabolizzato da parte nostra:
i dati non sempre ci portano sulla strada giusta, perché possono essere sporchi, sommari, troppo parziali.
“Un famoso detto dell’industria del dato è “Garbage in, garbage out”. Cioè se i dati sono spazzatura, anche le azioni basate su quei dati lo saranno. Una survey tra CEO (HFS) indicava come il 75% non aveva un alto grado di fiducia nei propri dati. Un altro studio (Gartner) indicava come il 40% dei dati aziendali fosse inaccurato, incompleto o non disponibile. La credibilità e l’affidabilità dei dati possono essere chiave per la strategia aziendale.”
Minimarketing
Rileggiamo spesso questo pezzo di Gianluca Diegoli perché ci fa riflettere parecchio.
I dati a volte sono una finta certezza, un’illusione dietro cui tante aziende si barricano creando delle grosse falle. È la qualità del dato che fa la differenza.
Questa qualità dipende dal modo in cui scegliamo di raccoglierlo, classificarlo e interpretarlo.
Prima di entrare nel vivo del discorso servono delle premesse importanti per capire le regole del gioco:
Se le regole del gioco sono chiare, possiamo proseguire.
Torniamo alla fatidica domanda: che presupposti ci servono per fare una corretta analisi dei dati web?
Punto primo: bisogna avere ben chiaro che cosa stiamo cercando e perché, altrimenti potremmo cercare le nostre risposte nel posto sbagliato – o addirittura i dati sbagliati, che non ci aiutano a capire come sta andando la nostra attività.
Inoltre, quando abbiamo ben chiaro cosa stiamo cercando, non fermiamoci alla superficie. Cerchiamo piuttosto di essere più specifici possibile.
Punto secondo: chiediamoci da dove provengono i dati che abbiamo raccolto. Ci troveremo di fronte ad un bivio:
Avete seguito e risolto questi passaggi? Allora siete pronti per cominciare un’analisi dei dati web consapevole e soprattutto utile.
Se il progetto è in fase di lancio è NOR MA LE non avere dati, ma questo non significa che si debba partire disarmati. L’importante è:
Un po’ di link utili:
Buon lavoro!
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