Non solo numeri: perché è importante partire dai dati, anche nelle PMI.

I dati sono importanti per tutte (le imprese)

I dati non sono solo numeri: rappresentano storie, tendenze e insight che possono trasformare significativamente il nostro modo di lavorare, rendendo molto più efficace ed efficiente tutto quello che facciamo. Ad esempio, scoprire che un certo gruppo demografico è particolarmente interessato a un nostro prodotto/servizio, o che un determinato canale di marketing sta generando un alto tasso di conversione rispetto agli altri, potrebbe farci prendere delle decisioni sagge e ponderate: potremmo concentrare le risorse sulla promozione del prodotto che ha più mercato, utilizzando il canale più efficace. Potremmo risparmiare tempo e denaro e ottenere più ricavi. Mica male no?

Farci guidare dai dati vuol dire sfruttare l’opportunità di ottimizzare processi, personalizzare offerte, anticipare tendenze di mercato e molto altro. Tuttavia, per assumere un approccio data driven dobbiamo essere molto pratici e attenti alla sostenibilità. Vanno messi in campo strumenti e strategie adeguati alle dimensioni e alla natura dell’impresa. 

Superiamo gli equivoci sull'analisi dei dati

A questo proposito, spesso riconduciamo il nostro approccio poco analitico alla presenza di barriere insormontabili, come la mancanza di competenze interne e la percezione che l’analisi dei dati richieda investimenti IT proibitivi. Tuttavia non serve acquistare software molto complessi per iniziare a prendere decisioni basate sui dati, anziché sull’istinto. Spesso può bastare semplicemente excel e altri strumenti simili, che magari abbiamo già “in casa” senza esserne consapevoli. Oppure software di analisi basati su cloud, come Power BI di Microsoft, e tool di intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT di OpenAi. Questi ultimi possono fornire informazioni molto preziose, senza necessità di infrastrutture IT complesse o team di analisti specializzati.

Ma occorre investire del tempo per formarsi e comprendere a fondo questi strumenti, sperimentandoli all’interno del proprio ecosistema. Non dobbiamo cedere alla tentazione di resistere. Fermiamoci a pensare prima di dire frasi come “non abbiamo tempo”, e ancora “ma tanto abbiamo sempre fatto così, e ci è andata bene”. È un atteggiamento più che normale, ma che ha un nome e un cognome: si chiama resistenza al cambiamento e, oggi, in un’epoca in cui il cambiamento corre a 1000/h, non porta a niente di buono.

Il ruolo dell'intelligenza artificiale, quella facile e accessibile

A proposito di cambiamento, l’AI può democratizzare l’accesso all’analisi dei dati, perché permette anche alle PMI, forse più P che M, di interpretare correttamente grandi volumi di informazioni.

Attraverso un’interfaccia semplice e intuitiva, queste tecnologie possono aiutare le imprese a generare report, identificare tendenze, e persino formulare strategie basate su dati concreti. Vediamo come?

Il caso studio: come creare Employee Personas efficaci

Un modo molto semplice di trattare i nostri microdati con l’AI è quello di analizzare i dati dei nostri dipendenti, ovviamente in maniera aggregata, per costruire il nostro dipendente tipo, altrimenti detto l’employee personas. Questo ci aiuterà non solo a costruire job description più efficaci, ma anche a impostare una comunicazione più diretta con i talenti che stiamo cercando e a rendere la nostra azienda più attrattiva all’esterno. Scoprire gli insight, ovvero i bisogni inespressi dei talenti che stiamo cercando, sarà molto utile per avere successo in una delle attività più complesse del momento: il recruiting.

Partiamo da un concetto molto semplice: per attrarre i talenti giusti dobbiamo comprendere il loro linguaggio e adeguarci al loro il tono di voce. Un’operazione molto difficile da compiersi se ci basiamo solo sulle nostre sensazioni o, più semplicemente, sulle nostre conoscenze dirette: mio figlio, mia nipote, i miei cuggini e chi più ne ha più ne metta. 

Proprio per questo possiamo farci aiutare da ChatGPT, sia per l’analisi che per la definizione del target:

1. Iniziamo con l’anonimizzazione dei dati dei dipendenti per garantire la privacy e la conformità alle normative, preparando un file Excel per l’analisi.
2. Descriviamo dettagliatamente la nostra azienda e l’ambiente di lavoro, inclusi valori, cultura e dinamiche, per fornire a ChatGPT il contesto necessario all’elaborazione delle personas.
3. Articoliamo le responsabilità, le attività e le aspettative legate alle posizioni lavorative aperte, arricchendo l’input per la generazione delle personas.
4. Chiediamo a ChatGPT di elaborare i dati inseriti per ricevere una o più employee personas dettagliate, che riflettono vari aspetti dei potenziali candidati.
5. Basandoci sulle employee personas ottenute, redigiamo job descriptions mirate ed efficaci, che parlino direttamente al cuore e alla mente dei candidati ideali.

Quello che ho appena descritto non è altro che un approccio data-driven e, come vedi, non serve essere data analyst o esperti IT per metterlo in campo. Basta avere un atteggiamento aperto alla sperimentazione e all’utilizzo di strumenti digitali accessibili a tutti. Perlomeno a tutti coloro che hanno voglia di mettersi in gioco, aggiornare le proprie competenze e quelle del proprio team.

Conclusione: mai più senza dati

L’analisi dei dati è un’attività che le PMI non possono permettersi di ignorare. Con gli strumenti e gli approcci giusti, anche le piccole imprese possono trasformare i dati in un vero e proprio asset aziendale. L’invito è a non considerarla solamente come un obbligo, ma come un’opportunità per trasformarsi, crescere e rimanere ancorati alle innovazioni che, ormai, vediamo passarci davanti tutti i giorni. 

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