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Possiamo iniziare subito a dare una definizione partendo dal constatare di cosa si tratta: la descriptive analytics include tutte quelle misurazioni che descrivono cosa sta succedendo in tempo reale. Si tratta di metriche utili a posteriori, quando è già tutto fatto. Non servono per prevedere un comportamento, ma per analizzarlo in seguito.
Si tratta di statistiche particolarmente utilizzate nel marketing perché danno un’idea di risultati ottenuti in base agli sforzi fatti ed è così possibile provare individuare trend e fare previsioni. Tuttavia, non è lo strumento giusto per svolgere quest’ultima attività su larga scala e in modo accurato.
Alcuni esempi di software basati su questa metodologia di analisi sono Google Analytics e le dashboard tipicamente offerte dai social media in cui sono mostrati gli insight relativi a una specifica campagna pubblicitaria.
Infatti, si tratta di una tipologia di analisi particolarmente utilizzata per monitorare performance relative alle conversioni. Per questi motivi uno degli esempi più semplici per quanto riguarda i KPI che puoi ottenere da questa metodologia di inadgine riguarda il tasso di conversione.
Che cos’è la descriptive analytics?
L’analisi descrittiva incasella i dati allo scopo di descrivere l’efficacia dello svolgimento di un processo. In pratica serve a darti un quadro di ciò che è avvenuto o che sta avvenendo in tempo reale.
Rientra a pieno titolo nei sistemi di business intelligence, ma esistendo già da anni è una delle soluzioni più basilari. Un grande limite di queste discipline, infatti, è l’incapacità di individuare correlazioni e collegamenti di causa-effetto tra i dati.
Rimanendo sugli esempi più semplici, Google Analytics è un ottimo strumento per avere cifre concrete sul numero di visite del tuo sito web e sul comportamento degli utenti, ma difficilmente potrai estrapolare le motivazioni dietro a quei comportamenti.
Ciò è dovuto al fatto che l’analisi descrittiva utilizza delle forme di statistica basate sulla disponibilità storica dei dati e tramite queste può identificare alcuni parametri chiave e stabilirne un trend: però ricordati che sarà una stima referente alle informazioni già in tuo possesso.
Per fare un esempio concreto, se sono solo 10 mesi che monitori il numero di vendite su un sito che si occupa di gadget natalizi, potresti avere stime completamente errate in quanto in quei due mesi mancanti potrebbe rientrare il periodo più caldo per il tuo business, ovvero novembre e dicembre.

Visualizzazione delle informazioni
Un’altra caratteristica interessante di questa tipologia di analisi è relativa alla visualizzazione: i dati vengono spesso organizzati sotto forma di grafici molto basilari come quelli a barre, a torta oppure direttamente nelle più classiche tabelle. È anche possibile esportare informati Excel per una più comoda visualizzazione offline.
Differenza tra descriptive e predictive analytics
È importante notare subito una differenza fondamentale: sebbene anche con l’analisi descrittiva sia possibile individuare trend e fare stime per il futuro, se sei alla ricerca di uno strumento per fare previsioni devi affidarti ai sistemi di predictive analytics.
La grossa differenza è che la prima serve a descrivere una situazione che si è svolta o che si trova ancora in corso di svolgimento, mentre la seconda metodologia è utilizzata per ottenere stime accurate sul futuro.
È anche vero che le due tecniche spesso finiscono per ibridarsi all’interno dei sistemi di business intelligence più evoluti perché l’analisi prescrittiva si avvale anche di quella descrittiva per simulare e fare previsioni avanti nel tempo. Tuttavia, per questa attività, la prescriptive analisys sfrutta anche l’analisi diagnostica, dando vita a stime molto migliori che non sarebbe possibile ottenere con la semplice descrizione.
Le cinque fasi dei sistemi di descriptive analytics: dalla definizione fino alla presentazione dei dati
L’analisi descrittiva si compone di cinque fasi essenziali, ognuna delle quali assumerà caratteristiche differenti in base alla tipologia di business. Tuttavia, è anche importante notare che in base all’azienda e alle proprie necessità si andranno a configurare scenari molto diversi e queste fasi che stiamo per vedere potrebbero assumere contorni più sfumati.
Un consiglio, specialmente se ti trovi in una fase iniziale e non hai ancora nessuno strumento per raccogliere e analizzare i dati, è quello di affidarti a dei sistemi di business intelligence più evoluti, capaci di includere sia le funzioni tipiche dell’analisi descrittiva che tecniche e modelli statistici più avanzati.
Ovviamente, puoi sempre decidere di rivolgerti a un consulente per conoscere nel dettaglio le migliori possibilità per la tua azienda e iniziare a prendere decisioni performanti e, soprattutto, informate.
Vediamo ora le cinque fasi tipiche della descriptive analytics.
1. Definire gli obiettivi e le metriche di business
Uno dei primi passi fondamentali per l’analisi descrittiva dei dati è tradurre gli obiettivi aziendali in metriche specifiche e misurabili. Ciò significa che gli obiettivi generali dell’azienda devono essere suddivisi in unità di misura concrete e verificabili che possano essere monitorate nel tempo per valutare l’efficacia dell’attività aziendale. Questo processo richiede una conoscenza approfondita dell’azienda e delle sue attività, nonché una comprensione dettagliata del mercato di riferimento.
Ad esempio, la parola “crescita” può essere interpretata in modi diversi e può significare cose diverse per diverse aziende. Per questo motivo, è importante tradurre gli obiettivi generali in metriche specifiche e misurabili. Infatti, per un’azienda, la crescita potrebbe significare un aumento dei ricavi trimestrali del 10%, mentre per un’altra azienda potrebbe significare un aumento del numero di clienti attivi. In questo modo, le metriche specifiche aiutano a definire esattamente ciò che deve essere misurato e monitorato per raggiungere gli obiettivi aziendali.
Inoltre, per determinare la migliore performance, è necessario prendere in considerazione una serie di fattori come le vendite per prodotto, il tasso di conversione online, i costi di produzione, il tempo di fermo-macchine, e molti altri. Ogni azienda ha le proprie metriche di riferimento per definire la migliore performance, in base alle sue attività e obiettivi. Pertanto, è essenziale identificare quelle che sono più significative per l’azienda e che possono contribuire a migliorare l’efficacia e l’efficienza delle sue attività.
2. Identificare i dati rilevanti
Una volta definite le metriche specifiche da monitorare, la fase successiva del processo di analisi descrittiva dei dati consiste nell’individuare quelli necessari per generare i risultati desiderati. Questa fase richiede una raccolta accurata e una selezione meticolosa delle informazioni, che possono essere sparse in vari file, database o sistemi informatici.
In alcuni casi, la raccolta dei dati richiede un’ulteriore attenzione, poiché quelli necessari possono essere presenti in fonti esterne all’azienda, come i social media. In tal caso, è importante valutare la qualità dei dati raccolti e la loro attendibilità, in quanto possono essere influenzati da fattori “altri” come opinioni dei clienti, tendenze del mercato, notizie di attualità e altro ancora.
Forse tutto ciò è anche interessante per il tuo business, ma dipende molto da cosa stai cercando di valutare.
Una volta raccolte le informazioni, è fondamentale verificare che esse siano compatibili e coerenti con le metriche specifiche selezionate, al fine di evitare eventuali incongruenze o errori durante il processo di analisi.
3. Estrarre e organizzare i dati
Prima di procedere all’analisi dei dati, è necessario controllare e pulire i dati raccolti, al fine di garantire la loro qualità e coerenza con le metriche specifiche selezionate. Questo processo richiede una notevole attenzione e precisione, in quanto la mole di dati da elaborare può essere molto grande e di natura eterogenea, proveniente da fonti diverse e in diversi formati.
La pulizia dei dati prevede una serie di operazioni che vanno dalla correzione degli errori di battitura o di formattazione all’eliminazione di dati duplicati o incompleti, fino alla codifica dei dati in un formato standard. Inoltre, è importante verificare che le informazioni siano coerenti con le metriche di business, al fine di evitare imprecisioni nel processo di analisi.
Il processo di pulizia dei dati può richiedere un tempo considerevole, ma è un passaggio fondamentale per garantire la loro qualità e l’affidabilità dei risultati finali. Inoltre, un’elaborazione accurata può contribuire a identificare eventuali trend o pattern che potrebbero essere utili per le future strategie di business.
4. Analizzare i dati
Nella fase di analisi, i dati raccolti vengono sottoposti ad una serie di operazioni che richiedono l’utilizzo di tecniche di analisi descrittiva. Queste tecniche sono fondamentali per combinare, riassumere e confrontare le informazioni al fine di descrivere la metrica di riferimento in modo accurato e completo.
Durante questa fase, gli analisti utilizzano strumenti automatizzati per eseguire una vasta gamma di operazioni sui dati, tra cui l’aggregazione, la classificazione, la normalizzazione e il filtraggio.
L’analisi descrittiva permette di individuare le tendenze e i modelli nei dati e di identificare eventuali relazioni tra le azioni intraprese e i risultati ottenuti. Queste informazioni possono fornire indicazioni preziose per la comprensione dei processi aziendali e la definizione di strategie efficaci per il futuro.
5. Presentare i dati ottenuti dai sistemi di descriptive analytics
Dopo l’analisi, la descrizione delle metriche viene presentata in modo chiaro e accessibile ai decision maker. Questo può avvenire attraverso una serie di strumenti di visualizzazione dei dati, come report, dashboard e infografiche. L’obiettivo di questi strumenti, infatti, è quello di presentare le informazioni in modo efficace e convincente, così che i manager e i responsabili possano comprendere facilmente i risultati e trarre conclusioni basate sui dati.
I report sono spesso il metodo preferito per presentare le analisi di dati, poiché offrono una panoramica dettagliata dei risultati, insieme a una spiegazione del contesto e delle implicazioni per il business. Le dashboard, d’altra parte, forniscono una visualizzazione in tempo reale dei dati, con la possibilità di interagire con i dati per ottenere maggiori dettagli. Infine, le infografiche rappresentano una soluzione efficace per presentare le informazioni in modo visivamente accattivante e coinvolgente, aiutando i non addetti ai lavori a comprendere facilmente le relazioni tra le diverse metriche e le implicazioni per l’azienda.

Tutte le tecniche di descriptive analytics
Le analisi descrittive, come abbiamo visto, sono spesso utili ad avere misurazioni di base. Affondano le loro radici in modelli statistici piuttosto semplici ma che possono aiutarti a ricavare e a leggere gli insight di cui hai bisogno. Potremmo dividerle in tre macro gruppi:
- analisi statistiche classiche;
- tecniche di text mining;
- e tecniche basate sull’apprendimento non supervisionato.
Nella prima casistica rientrano tutte quelle descriptive analytics che sfruttano a pieno titolo i principi della statistica: qui troviamo ad esempio le analisi che misurano la correlazione tra due variabili e l’inferenza che possono avere, ma anche tecniche quali il bootstrapping e le più semplici statistiche descrittive dei dati.
Per quanto riguarda invece le metodologie di text mining possiamo considerare tutte quelle tecniche che consentono di analizzare un testo: sentiment analysis, term e document frequency, relazioni di parole e molto altro.
La terza tipologia invece viene impiegata per scomporre gli elementi dell’analisi ricomponendoli poi in cluster specifici in base agli obbiettivi: qui troviamo la k-means cluster analysis, l’agglomerative nesting, l’analisi gerarchica e tante altre ancora.
Esempi pratici di descriptive analytics: non solo digital
Spesso siamo portati a considerare le tecniche di analisi come qualcosa di afferente al mondo digital quasi in forma esclusiva, eppure si tratta di metodologie che vengono applicate da anni. Infatti, l’analisi descrittiva serve a individuare tendenze e a misurare l’efficacia delle proprie attività, ma è utile anche per interpretare sondaggi e creare una reportistica efficace.
Molto efficacie, ad esempio, è la tecnica di valutazione delle correlazioni che viene applicata per analizzare sondaggi e risultati dei focus group. Specialmente nell’ambito del marketing e delle vendite rappresenta una struttura di analisi insostituibile.
Come applicare l’analisi descrittiva alla propria azienda?
Di seguito vedremo alcune semplici analisi che potrebbero esserti utili al fine di monitorare ciò che sta avvenendo all’interno del tuo business. Si tratta di tecniche molto basilari che potrai facilmente applicare grazie al tuo sistema di business intelligence, qualunque esso sia.
Ecco alcuni esempi di risultati descrittivi che potrebbero essere interessanti in un contesto aziendale:
Tendenza. Questa tecnica viene utilizzata per identificare modelli e tendenze nei dati. Ad esempio, un’azienda potrebbe utilizzare l’analisi di tendenza per monitorare le vendite trimestrali e identificare eventuali aumenti o diminuzioni.
Correlazione. Come già visto, questa tecnica viene utilizzata per identificare la relazione tra due o più variabili. Ad esempio, un’impresa potrebbe utilizzare l’analisi di correlazione per valutare se esiste una relazione tra la stagione dell’anno e le vendite di un prodotto.
Distribuzione. Viene normalmente utilizzata per analizzare la distribuzione dei dati. Ad esempio, un’azienda potrebbe utilizzare l’analisi di distribuzione per determinare la distribuzione dei clienti per età o reddito.
Segmentazione: questa tecnica viene utilizzata per dividere i dati in gruppi in base a determinati attributi. Ad esempio, un’azienda potrebbe utilizzare l’analisi di segmentazione per suddividere i clienti in base ai loro acquisti passati o alle loro preferenze.
Clustering. Questa tecnica viene utilizzata per raggruppare i dati in base alle loro somiglianze. Ad esempio, un’azienda potrebbe utilizzare l’analisi di clustering per raggruppare i clienti in base alle loro abitudini di acquisto o ai loro interessi.
Regressione. Questa tecnica viene utilizzata per identificare la relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. Ad esempio, un’azienda potrebbe utilizzare l’analisi di regressione per determinare la relazione tra le spese pubblicitarie e le vendite.
Questi sono solo alcuni esempi di tecniche di descriptive analysis che possono essere utilizzate per analizzare i dati aziendali e trarre informazioni utili per prendere decisioni informate.
Riepilogo finale
L’analisi descrittiva fornisce un quadro completo della situazione attuale dell’azienda, consentendo ai decision maker di identificare i fattori che influenzano il business e di individuare le aree in cui intervenire per migliorare i risultati.
Ciò può essere fatto attraverso la generazione di report e dashboard, che presentano i dati in modo visuale e facile da interpretare.
In sintesi, la descriptive analytics è una tecnica fondamentale della business intelligence che aiuta a comprendere il funzionamento del business attraverso l’uso di tecniche specifiche, provenienti dal mondo della statistica. Questo tipo di analisi consente alle aziende di trarre conclusioni sulle azioni già applicate, descrivere la situazione attuale e, di conseguenza, individuare le opportunità di miglioramento.