L’internet delle cose rende possibile la raccolta di un numero elevatissimo di dati preziosi per chi si occupa di marketing.

Si pone però la questione su quali dati sia veramente importante misurare e in che modo, affinché non siano solo accattivanti in una relazione ma effettivamente utili per gli obiettivi dell’azienda.

Guardare il quadro del mercato nella sua completezza, senza concentrarsi sul singolo aspetto numerico, permette di legare la misurazione e l’interpretazione dei dati agli obiettivi dell’azienda.

E’ importante fare le domande giuste per avere le corrette risposte.

Chi si occupa di Market & Competitive Intelligence lo sa bene, dovendosi dedicare ogni giorno alla raccolta e all’analisi delle informazioni che riguardano il mercato e i concorrenti. Le informazioni utili si possono trovare sia con ricerche sul campo che con ricerche nelle fonti secondarie. In entrambi i casi fare e farsi domande è fondamentale.

Negli ultimi anni il veloce cambiamento del panorama tecnologico ha influito sulle nostre abitudini e sulle strategie delle aziende. Sono quindi stati coniati nuovi termini dei quali non è sempre chiaro e condiviso il significato.

Termini come Business Intelligence, Big Data, Analytics e Data Mining vengono spesso utilizzati impropriamente. Per chiarirci le idee a riguardo, riportiamo di seguito le definizioni che abbiamo trovato su da Aptera blog.

Fabio Bergamaschi è stato relatore durante l’evento Infografica, organizzato da Sardegna Ricerche con la collaborazione di Strategie & Innovazione. Nell’intervista registrata durante la giornata ha illustrato i concetti principali di Data Visualization e Infografica:

proviamo a raccogliere in un foglio di calcolo diverse serie di dati quantitativi, come ad esempio il numero di dipendenti di un’azienda, dati di fatturato, sulle vendite, sugli investimenti in pubblicità eccetera e cerchiamo di metterli a confronto tra loro e trarne delle conclusioni: l’operazione sarà lenta e difficile e sicuramente riusciremo a confrontare una sola variabile per volta.

Utilizzare un linguaggio diverso per presentare i dati, può renderne il significato più comprensibile.