Come utilizzare Analytics e Insights: ecco le differenze
In un mondo data-driven, le aziende non necessitano solamente di ricevere dati: hanno bisogno di insight immediatamente utilizzabili per le scelte strategiche.
Ma quali sono le differenze tra analytics e insight e quali opportunità offre la loro analisi?
Cosa sono gli Analytics e a cosa servono
Gli Analytics sono il risultato dell’analisi computazionale sistematica di dati: vengono utilizzati per la scoperta, l’interpretazione e la comunicazione di schemi significativi nei dati.
Trasformano i dati in serie statistiche, ovvero raccontano la frequenza con la quale si compie un’azione (ad esempio quante persone cliccano su un bottone in un e-commerce) o la frequenza con la quale avviene un determinato fenomeno (ad esempio quante persone citano un brand nei diversi social network).
Sono rappresentati con cruscotti, grafici e tag cloud, raccontano la situazione attuale e, grazie a formule statistiche, possono essere utilizzati per fare previsioni future di frequenza e probabilità che un evento accada.
Gli analytics tracciano un comportamento o un fatto, senza però spiegare perché accade, risposta che viene invece fornita dagli Insight.
Cosa sono gli Insights e a cosa servono
Insight è una parola diventata di moda nel web, motivo per il quale chi fornisce servizi di analytics la utilizza sempre più, ma spesso in maniera scorretta.
Gli insights sono quell’informazione complessa che dà reale valore ai dati e agli analytics: attraverso un’interpretazione dei dati, trasformiamo un numero o una percentuale statistica in un’informazione completa e funzionale alla presa di decisioni strategiche e operative.
Anche gli insight si basano sull’analisi del pregresso storico e, partendo da informazioni complesse, consentono di prevedere i comportamenti emotivi futuri delle persone, siano esse consumatori o lavoratori.
Gli insight sono quindi concetti ricchi di senso che rispondono ad una specifica domanda che inizia sempre con “perché?”. Nella loro forma più complessa sono dati quali-quantitativi che non tracciano semplicemente un comportamento ma ne spiegano la ragione: il perché tale comportamento avviene.
L’unico modo per comprendere le scelte emotive
Un insight è quindi l’informazione complessa che spiega l’apparente incongruenza dei comportamenti di consumo e lavorativi, mettendo in luce la parte emozionale delle decisioni e delle azioni. Elementi non rilevabili dagli analytics.
I deep insight sono proprio questo: insight quali-quantitativi complessi, utili a comprendere a fondo le mille sfaccettature (e a volte le incoerenze) nei comportamenti di consumo delle persone.
Come i tasselli di un puzzle, mostrano il quadro completo con una prospettiva ricca di informazioni.
Sono insights le motivazioni d’acquisto, i bisogni, i valori e le leve emotive che influenzano il nostro comportamento al lavoro, ad esempio: il perché in piena recessione si è acuito il fenomeno della great resignation.
È ormai chiaro che gli insights non sono semplici analytics, perché non sono dati razionalizzati in dashboard, bensì informazioni complesse, dettagliate e onnicomprensive di tutti gli aspetti della vita online e offline delle persone.
Per questo il solo utilizzo di software di social e web listening non è sufficiente a comprendere a fondo gli insight dei consumatori in target o dei propri dipendenti.
Consumer Insight Data Intelligence
Unendo le potenzialità delle indagini quantitative (quindi le survey online) all’indagine qualitativa degli open data, InTribe ha sviluppato tecnologie innovative di analisi degli insight dei consumatori: grazie alla Consumer insight data intelligence è possibile aumentare la pertinenza e la profondità di studio dei bisogni, degli stili di vita e delle abitudini delle persone.
La vera potenzialità della Consumer insight data intelligence è la possibilità di fare analisi predittive sui comportamenti emotivi delle persone, usufruendo di ricerche di mercato potenziate grazie all’utilizzo degli open data.