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In Wonderlab la ricerca per l’innovazione, la cura per l’ambiente e l’orientamento al cliente sono perseguiti con una costante attenzione al rispetto e al valore delle persone, accompagnando il nostro agire al di sopra di ogni interesse. Ciò confluisce invevitabilmente anche nella gestione delle informazioni che reperiamo sui nostri clienti e nel modo in cui le adoperiamo per realizzare valore aggiunto per gli stessi.

Questo aspetto si collega trasversalmente al concetto degli odierni Big Data, enormi volumi di dati che attualmente rappresentano una delle risorse più importanti a disposizione di un’azienda, la quale più informazioni possiede sui suoi stakeholder o possibili consumatori, meglio potrà comprendere i loro interessi e bisogni per incontrare o superare le loro aspettative.

In tal modo, attraverso la conoscenza di fattori quali le loro abitudini di acquisto, gusti, preferenze, come passano il tempo libero in rete (e non), l’azienda sarà quindi in grado di creare messaggi e prodotti che catturino la loro attenzione.

 

Ma in che modo è possibile ottenerli?

Si parla di Data Collection, attività che comprende la ricerca (Research), il raccoglimento (Gathering) e l’organizzazione (Organization) dei dati (Data) degli utenti.

 

A seconda del soggetto al quale si rivolge un’azienda per reperire tali dati, è possibile fare una prima suddivisione, osservabile nell'immagine sottostante.

 

 

Quando si parla di ricerca e raccolta dati non si ha a che fare con una sola tipologia di dati, quindi una prima e necessaria suddivisione di cui tener conto è quella tra:

• dati quantitativi – sono raccolti sotto forma di numeri e valori, pertanto sono matematicamente misurabili. 
Ad esempio: numero dei clienti che hanno comprato un prodotto, la quantità di tempo spesa a visitare un sito, ecc. Proprio perché si tratta di dati numerici la loro elaborazione porta a informazioni oggettive e affidabili;

• dati qualitativi – si tratta di dati descrittivi, meno concreti e meno misurabili rispetto a quelli quantitativi.
Contengono frasi e opinioni derivate ad esempio da recensioni scritte da un consumatore riguardo un prodotto, dalle risposte aperte fornite ad un sondaggio, dalla conversazione tra un consumatore ed un rappresentante del servizio clienti. Questo tipo di dati aiuta a spiegare il perché delle informazioni scaturite dall’elaborazione dei dati quantitativi.

 

A prescindere che si intenda raccogliere dati quantitativi o qualitativi, è importante definire gli step di base per la ricerca e raccolta dei dati. Quindi evidenziamo 5 punti fondamentali:

1. Determinare quali informazioni si vuole raccogliere – Scegliere quindi quali elementi si ritengono indicatori delle informazioni che si necessita reperire.
Ad esempio: si vuole rilevare quali sono i temi del proprio sito di informazione che più colgono l’interesse dei lettori, quindi si potrebbe decidere di puntare non solo su una suddivisione dei temi stessi, ma anche sull’età media delle persone che visitano il sito, perché potrebbe influire sulla fruizione degli articoli.

2. Definire l’arco temporale per la raccolta dati – Si potrebbe avere necessità di raccogliere dati in maniera continua o cadenzata.

3. Determinare il metodo di raccoglimento dei dati – In questa fase rientra la scelta del metodo di raccolta dati più adatto alle esigenze (questionari, interviste, sondaggi, focus group, tracking online, social media monitoring, iscrizioni online, ecc.). È importante quindi considerare il tipo di informazioni che si intende raccogliere, l’arco temporale della ricerca e gli strumenti da adottare.

4. Raccolta dei dati – Una volta definita la parte della pianificazione, è possibile avviare il processo di raccolta dati. Questi vanno immagazzinati nel proprio DMP (Data Management Platform).
È utile anche definire una programmazione dei tempi in cui di controllerà l’andamento della raccolta (ad es: a seconda dell’arco temporale definito potrebbe essere ogni settimana, ogni mese, ogni 5 giorni, ecc.).

5. Analisi dei dati e applicazione dei risultati – Una volta raccolti tutti i dati è il momento di analizzarli e organizzare i risultati. Questa fase è cruciale perché trasforma i dati grezzi in informazioni di valore che possono essere usate per migliorare le strategie di marketing e le decisioni di impresa. È possibile utilizzare strumenti già presenti nella propria DMP o tools esterni appositamente dedicati.

 

Pertanto, ritornando alle 3 macro fasi citate inizialmente, è possibile definire:

• Data Research – Riguarda l’analisi successiva all’insorgere della necessità di avere determinate informazioni per, ad esempio, comprendere un fenomeno, un andamento o il perché di un dato comportamento. Si procede quindi con la definizione degli obiettivi che si perseguono con la ricerca di quei dati, quali tipi di dati sono necessari per raggiungere gli obiettivi, quali metodologie di ricerca e strumenti sono più adatti alla raccolta.

• Data Gathering – Consiste nella ricerca effettiva dei dati, quindi nell’avvio del processo di ricerca tramite strumenti tecnici o risorse umane.

• Data Organization – A fronte del termine della fase precedente, l’organizzazione dei dati prevede la trasformazione dei dati grezzi raccolti in informazioni elaborate e comprensibili, suddivise per categoria, in grado di rispondere alle domande che hanno dato il via al processo di ricerca. Tra le principali tecniche per l’organizzazione dei dati abbiamo: card sorting, diagramma di affinità, mind-mapping, concept mapping.

 

Ma che ruolo ricoprono fiducia e valore delle persone nel processo di raccolta dati di ampio o stretto raggio? 

Come è ormai noto, il mercato digitale gira attorno ai dati degli utenti. Si sente parlare di profilazione, tracciabilità delle azioni in rete, cookies, offerta di app, prodotti e servizi gratuiti al prezzo della cessione delle proprie informazioni personali.

Ancora più spesso si viene a conoscenza di notizie riguardanti la vendita illecita o meno di informazioni a terze parti, informazioni che in origine erano state cedute gratuitamente dalle stesse persone senza però che ne fossero pienamente consapevoli.

 

Secondo i 10 Trend Tecnologici Strategici individuati da Gartner per il 2020, al 5 posto è risultato Trasparenza e Tracciabilità.

Come abbiamo già osservato qui quando abbiamo parlato delle rilevazioni dello State of Digital Publishing, è stato osservato infatti quanto i consumatori stiano diventando sempre più consapevoli e scaltri riguardo al modo in cui le aziende usano i loro dati, portando all’insorgere di una forte crisi della fiducia.

Ecco perché Gartner sostiene che, in aggiunta alla crescente legislazione a favore della tutela dei dati dei consumatori, le imprese debbano abbracciare idee quali un uso dell’Intelligenza Artificiale più corretto e una maggiore trasparenza delle politiche di tracciamento dei dati, poiché la scelta di un’azienda da parte dei consumatori sta avvenendo proprio sulla base di tali politiche.

Gartner ha quindi individuato 6 chiavi della fiducia su cui si basa questo trend, che le aziende dovrebbero interiorizzare: etica, integrità, apertura, responsabilità, competenza e consistenza.

Ad oggi si stima che le aziende “digitalmente affidabili” genereranno il 20% in più dei profitti online rispetto a quelle che non lo sono, dimostrando l’impatto dell’importanza che i valori appena evidenziati ricoprono per gli individui e ai quali Wonderlab si unisce nel rispetto.

 

 

FONTI

"Data collection methods", Quentin Ainsworth (01/06/2020)

"What are the methods of data collection", Lotame.com (13/05/2019)

R. Hartson, P. Pyla, The Wheel: UX Processes, Lifecycles, Methods, and Techniques, par. 2.4.4 "Data/Idea Organization", in The UX Book (Second Edition), 2019

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