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L’importanza degli small data per le piccole medie imprese

Come può crescere una piccola azienda utilizzando i dati? Raccogliendo e analizzando small data: ecco alcuni esempi di metodi e tecniche efficaci.

I dati per le aziende possono fare la differenza in termini di crescita del business e creazione di nuove opportunità. Questo vale non solo per le grandi multinazionali ma anche per le piccole e medie imprese. Conoscere quali dati utilizzare, come leggerli e come costruire sulla base di queste informazioni delle strategie efficaci è fondamentale per avere un buon ritorno sull’investimento.

Ecco quali sono gli approcci per utilizzare gli small data in maniera vincente.

Il caso di Mailchimp: un aiuto alle imprese con i big data

Mailchimp è noto per offrire soluzioni di email marketing anche alle piccole imprese, ma forse non tutti sanno che la piattaforma è anche un importante attore nel mondo dei big data. Sul back-end di Mailchimp, infatti, ci sono petabyte di dati dei suoi clienti, resi anonimi ma comunque disponibili per essere analizzati.

La piattaforma usa il proprio modello di apprendimento automatico basato sui big data di modo da dare alle piccole imprese un parametro di confronto. Queste ultime, infatti, possono paragonare le proprie prestazioni con le medie compilate dalla base dei dati dei clienti di Mailchimp. In questo modo è possibile individuare delle aree di miglioramento che possono essere utili per incrementare le vendite online. In pratica Mailchimp sta cercando di offrire alle piccole e medie imprese i vantaggi del machine learning basato sui big data, unendo gli small data che queste aziende hanno a disposizione.

Il caso di Proof Analytics: quando i dati diventano un GPS aziendale

Un altro approccio strategico ai dati viene da Proof Analytics. Il metodo è quello di attingere al flusso di dati in tempo reale, di modo da avere una maggiore attendibilità dei risultati e rendere i piccoli dati simili a un GPS. In questo modo è possibile apportare delle modifiche e risolvere eventuali problemi in real time, prendendo in tempo reale delle strade alternative che possono rappresentare la giusta via per le piccole imprese.

Il caso di HubSpot: l’importanza degli small data per buoni contenuti

Lavorare con gli small data dovrebbe essere abbastanza familiare per le aziende: i piccoli dati sono infatti sempre presenti, anche se non si sta usando una piattaforma o un servizio per la loro analisi. Secondo Scott Brinker, VP Platform Ecosystem di HubSpot i dati riguardano meno l’algoritmo, quando piuttosto la qualità di un contenuto. Con i dati è infatti possibile riuscire a prevedere quale potrebbe essere il messaggio migliore per produrre una risposta efficace nei clienti.

I maketer dovrebbero utilizzare un modello per l’analisi di small data piuttosto che un algoritmo di big data, di modo da avere un’idea precisa di chi sia il cliente. Un esempio in questo senso viene dal NPS, ovvero il Net Promoter Score. Si tratta di un raccoglitore di feedback che provengono dai pop-up di sondaggi in cui viene chiesto ai clienti di valutare un servizio o un prodotto su una scala da 1 a 10. Un metodo questo che può fornire small data, che però possono fare la differenza per il business di una piccola impresa.

Un’altra tecnica è l’A/B test, che prevede la creazione di due differenti offerte per vedere quale delle due ottiene la reazione migliore da parte del cliente. In questo modo è possibile ottimizzare la conversione partendo da una base di piccoli dati, e non di big data.

Small data o big data?

Uno dei rischi principali legati ai big data è che soffochino loro stessi per via dell’enorme mole di informazioni che raggruppano al loro interno. Tendenzialmente è molto più facile infatti avere a disposizione dei piccoli dati e non dei big data, soprattutto se si tratta di aziende piccole o medie.

Dall’altra parte però un grande set di dati produce dei risultati analitici e praticamente oggettivi che è altamente improbabile che vengano influenzati da valori anomali. I campioni di dati di piccole dimensioni, al contrario, sono vulnerabili invece di fronte a questi valori. Il rischio è di arrivare quindi a delle conclusioni fuorvianti che possono avere un’influenza eccessiva sui risultati e sulle strategie aziendali.

Le piccole aziende devono quindi essere in grado di trovare un equilibrio fra l’impiego di big data e small data, per riuscire a mettere in atto strategie di successo per il proprio business.

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