Ogni giorno la tua azienda produce dati. Vendite, visite al sito, interazioni sui social, tempi di risposta del customer service. Ma quei dati stanno in 10 posti diversi, in formati diversi, e nessuno li guarda davvero. Suona familiare?
La business intelligence non è roba da multinazionali con budget milionari. Oggi anche una PMI con 10 dipendenti può avere dashboard in tempo reale, previsioni di vendita e alert automatici. Il problema non è più la tecnologia, è sapere cosa misurare.
Dati vs Informazioni vs Decisioni
Facciamo chiarezza sui termini:
- Dato: "Abbiamo venduto 150 unità a marzo"
- Informazione: "Le vendite di marzo sono il 20% in più rispetto a febbraio"
- Insight: "L'aumento è dovuto alla promozione sui social, che ha portato 40 nuovi clienti"
- Decisione: "Ripetiamo la promozione ad aprile con budget raddoppiato"
La maggior parte delle aziende si ferma ai dati. Qualcuna arriva alle informazioni. Pochissime estraggono insight che portano a decisioni migliori. L'analytics serve esattamente a questo: trasformare numeri in azioni.
Le metriche che contano davvero
Puoi misurare centinaia di cose. Non dovresti. Ecco le metriche fondamentali per ogni business:
Per le vendite:
- Conversion rate: quanti lead diventano clienti?
- Customer Acquisition Cost (CAC): quanto spendi per acquisire un cliente?
- Average Order Value: quanto spende in media ogni cliente?
- Sales cycle length: quanto tempo passa dal primo contatto alla vendita?
Per il marketing:
- Cost per Lead: quanto costa generare un contatto?
- Return on Ad Spend (ROAS): per ogni euro in pubblicità, quanto ritorna?
- Traffic sources: da dove arrivano i visitatori che poi comprano?
Per le operations:
- Tempo medio di evasione ordini
- Tasso di errore/reso
- Produttività per dipendente
Gli strumenti: dal foglio Excel alla dashboard interattiva
Livello 1 - Excel/Google Sheets
Non sottovalutarlo. Per dati semplici e team piccoli, un foglio ben strutturato batte qualsiasi software complicato. Costo: zero. Limite: diventa ingestibile sopra i 10.000 record.
Livello 2 - Google Data Studio / Looker Studio
Gratuito e potente. Collega Google Analytics, fogli di calcolo, database. Crea dashboard visive condivisibili. Perfetto per PMI.
Livello 3 - Power BI / Tableau
Per esigenze più complesse. Power BI parte da 8€/utente/mese ed è integrato con l'ecosistema Microsoft. Tableau è più costoso ma più flessibile.
Livello 4 - Soluzioni custom
Quando hai esigenze specifiche che nessun tool standard soddisfa. Data warehouse dedicato, modelli predittivi su misura. Budget: da 10.000€ in su per lo sviluppo.
Il peccato originale: dati sporchi
"Garbage in, garbage out" dicono gli informatici. Se i dati in ingresso sono sbagliati, le analisi saranno sbagliate. Esempi comuni:
- Clienti duplicati nel CRM ("Mario Rossi" e "Rossi Mario" contati come due persone)
- Vendite senza categoria prodotto assegnata
- Date in formati diversi (01/02/2025 è gennaio o febbraio?)
- Campi opzionali lasciati vuoti
Prima di investire in dashboard bellissime, investi nel pulire i dati. È meno sexy ma più importante.
Un caso reale: il distributore
Un distributore con 200 clienti B2B. I commerciali visitavano tutti con la stessa frequenza. Dopo aver implementato un sistema di scoring basato su fatturato, potenziale di crescita e marginalità, hanno scoperto che il 15% dei clienti generava il 70% del profitto.
Risultato: visite ridistribuite, più tempo sui clienti ad alto valore, fatturato +12% in 6 mesi con lo stesso team.
Come iniziare: il piano in 30 giorni
Giorni 1-7: Fai l'inventario. Quali dati hai? Dove stanno? In che formato? Chi li gestisce?
Giorni 8-14: Identifica 3-5 KPI critici per il tuo business. Non di più.
Giorni 15-21: Crea la prima dashboard con i dati disponibili. Anche brutta. L'importante è che funzioni.
Giorni 22-30: Condividila con il team. Raccogli feedback. Cosa manca? Cosa non è chiaro?
Se hai bisogno di supporto per costruire il tuo sistema di analytics, possiamo aiutarti a definire le metriche e implementare gli strumenti giusti.