Non frequento spesso i corsi di formazione aziendale. Trascorrere otto ore chiuso in un’aula considero di solito tempo buttato. Ma questo non vale per la formazione specializzata, quella che risolve un problema concreto. E io ne avevo uno bello specifico.
Il mio problema: in azienda abbiamo tanti dati, ma non so usarli abbastanza bene
In nanoSPACE l’intera azienda è costruita su molte soluzioni separate — non abbiamo un sistema centrale come un ERP che governi tutto. Il nostro puzzle funziona bene, riusciamo a gestire anche decine di migliaia di ordini al mese a una frazione del costo delle soluzioni più robuste, ma ha i suoi punti deboli.
Il più grande è la frammentazione dei dati. Gli ordini arrivano in Shoptet, i resi vanno in Retin, le newsletter le mandiamo tramite Ecomail, i documenti contabili finiscono in Flexibee, Amazon lo gestiamo tramite Expando, la gestione dei progetti avviene su Freelo, gli ordini B2B sono metà in Shoptet e metà direttamente in contabilità… e potrei andare avanti ancora a lungo.
E questo senza considerare che Shoptet non ha alcun modulo adeguato per analisi approfondite di ordini o clienti — un’analisi RFM è praticamente fuori discussione.
Tutto ciò rende estremamente difficile valutare le performance dell’intera azienda e porta ad avere almeno un centinaio di fogli Excel e Google Sheet in cui teniamo separatamente i vari dati sulle performance, che poi fatico a collegare tra loro.
Dopo l’ultima ondata COVID, quando le cose si sono un po’ calmate, ho avuto più tempo per l’analisi e ho iniziato ad approfondire diversi report, ad esempio:
- Fatturato/profitto dei singoli canali marketing al netto di resi e reclami
- Monitoraggio dell’andamento dei margini nel tempo fino al livello dei singoli prodotti
- Calcolo automatico dei codici sconto e monitoraggio delle performance
- Analisi RFM, segmentazione clienti, coorti
- Definizione dei traffic builder, ecc.
- Analisi finanziaria, analisi dei costi, monitoraggio e previsione del cashflow (ad es. calcolo automatico del valore dei contrassegni consegnati ma non ancora pagati)
Ogni report di questo tipo significava per me una valanga di esportazioni e l’unione di dati eterogenei in Excel, e alla fine non potevo nemmeno fidarmi troppo dei risultati. Sapevo ovviamente che esisteva un modo per costruire l’intero sistema da zero: collegare i dati da tutti i sistemi, pulirli dagli outlier e visualizzarli in PowerBI o Looker. Ma come fare?
Business Intelligence: gestire l’azienda sulla base dei dati
È proprio in quel momento che mi è capitato tra le mani un invito a un corso di formazione aziendale intitolato Porta la tua analisi dei dati oltre i confini di Excel. Il corso prometteva di imparare finalmente a fare ordine nei dati aziendali, di marketing, dei clienti e finanziari. Così ci sono andato 😎
Il corso era esattamente quello che cercavo! Non sono completamente a digiuno di dati — in azienda abbiamo già il nostro data warehouse e alcuni report personalizzati li abbiamo costruiti insieme a Digital Architects — ma mi mancava una visione d’insieme e una panoramica delle possibilità: cosa posso fare con i dati dei nostri sistemi. Ed è esattamente quello che ho scoperto durante la formazione.
Il corso è tenuto da Přemek Horáček, a mio avviso un esperto navigato di Business Intelligence. Il suo lavoro consiste nel collegare le fonti di dati delle aziende e trovare correlazioni, grazie alle quali i clienti imparano a gestire l’azienda non a intuito, ma sulla base di dati concreti.
Keboola: estrattore di dati da qualsiasi sistema
Se dovessi portarmi a casa una sola cosa da questo corso di formazione aziendale, sarebbe: crea subito un account su Keboola! Keboola è lo strumento di cui avevo bisogno. Permette il download periodico di dati da qualsiasi fonte — io ho collegato queste:
- Google Analytics
- Google Ads
- Facebook Ads
- Sklik
- Shoptet
- Flexibee
- Marketing Miner
- Google Fogli
Keboola si connette tramite API alle singole fonti e scarica i dati richiesti.
I dati possono essere trasformati in Keboola (tramite SQL o R — i comandi base vengono insegnati da Přemek durante il corso) e poi salvati o esportati in un archivio — io esporto su Google BigQuery, ma funziona anche con Google Fogli.
Una trasformazione può essere, ad esempio, la pulizia dei valori anomali (rimozione di ordini di test, ordini eccezionalmente grandi da 20.000 € o più, ecc.), l’unione di dati da tabelle diverse tramite un ID comune, o qualsiasi altra elaborazione che sia necessario eseguire sui dati.
A cosa può servire?
Alla preparazione dei dati per qualsiasi report che si possa costruire — ecco cosa ho fatto o ho in programma di fare:
- Pulizia dei dati dai sistemi pubblicitari dagli ordini annullati/restituiti
- Creazione di un report automatizzato sui coupon utilizzati con calcolo dello sconto reale applicato e del margine ottenuto
- Calcolo dei margini dei singoli ordini e loro segmentazione (suddivisione degli ordini per dimensione/marginalità)
- Analisi RFM sui dati clienti scaricati da Shoptet
- Dashboard cashflow arricchita con i dati sui contrassegni
Nel corso viene trattato anche Google BigQuery, uno strumento simile per l’estrazione e la manipolazione dei dati. Per certi utilizzi è probabilmente più adatto, ma per l’utente medio è meno intuitivo.
Come manipolare/trasformare i dati?
Purtroppo un po’ di programmazione è inevitabile. I big data sono grandi tabelle, quindi è necessario conoscere le basi di SQL o R. Entrambi vengono trattati durante il corso e al termine abbiamo ricevuto un “cheat sheet” con i comandi principali. Non ho l’ambizione di imparare questi linguaggi in profondità, ma grazie al corso ho una panoramica sufficiente per sapere cosa richiedere ai nostri analisti di dati e in che misura.
Keboola sta inoltre preparando template per un’estrazione semplificata dei dati. Questa funzionalità è ancora in beta, ma dispone già di alcuni schemi base per collegare i dati dai sistemi pubblicitari e inviarli a Google Sheets o PowerBI. Per gli utilizzi più comuni, quindi, nel prossimo futuro non sarà necessaria alcuna programmazione.
Come visualizzare i dati?
Una volta che i dati sono pronti, occorre visualizzarli — in fondo è per questo che si fa tutto questo lavoro. Chi si occupa di marketing conosce sicuramente Looker (Google Data Studio), che uso spesso anch’io per i report di marketing più vari.
Mi ha però colpito di più PowerBI, che finora avevo ignorato con successo (soprattutto perché non gira su Mac 😎). Dopo il corso ho capito che Looker è una sorta di versione demo di PowerBI e, sebbene i due sistemi si avvicinino sempre di più, PowerBI ha ancora qualcosa in più.
In totale ho trascorso 8 ore al corso, che considero un ottimo investimento. Ne sono uscito con una nuova prospettiva sui dati aziendali e su come lavorarci. Nel tempo libero sto sperimentando con i miei report e sto preparando gradualmente un nuovo brief per Digital Architects, perché sento che è arrivato il momento di portare la nostra analisi al livello successivo 😎
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