Qualche giorno fa nel preparare una presentazione per un workshop sul tema degli analitycs avanzati e mi sono chiesto quale potesse essere la chiave di lettura differente per non ricadere nel solito workshop dove fai vedere “la potenza dello strumento”.

Se cercate in rete la definizione di advanced analitycs potreste trovare ad esempio quella fornita sul sito di Gartner:

Advanced Analytics is the autonomous or semi-autonomous examination of data or content using sophisticated techniques and tools, typically beyond those of traditional Business Intelligence (BI), to discover deeper insights, make predictions, or generate recommendations.

Advanced analytic techniques include those such as data/text mining, machine learning, pattern matching, forecasting, visualization, semantic analysis, sentiment analysis, network and cluster analysis, multivariate statistics, graph analysis, simulation, complex event processing, neural networks.

Questo ci dice che oggi, alle soglie del 2020, la tecnologia non è più un limite così come avveniva qualche decennio fa, e lo strumento è quindi potente per definizione.

Se penso ai diversi progetti di analitycs su cui sto lavorando, posso dire con certezza che la parte difficile riguarda il racconto che vogliamo trasferire al cliente attraverso l’analisi dei dati. Ed ecco che arriviamo quindi all’analogia con lo storytelling.

Parlando di storytelling ci sono almeno cinque fattori che occorre tenere a mente:

  • Sequenzialità narrativa. L’ordine dei fatti narrati può non essere cronologico
  • Particolarità. Evidenziare dettagli poco chiari o apparentemente non significativi
  • Verosimiglianza. Percezione che l’ascoltatore deve avere riguardo alla storia
  • Componibilità. Intreccio tra le varie parti della narrazione e il suo insieme
  • Referenzialità. Si riferisce a quanto la storia possa essere plausibile

Ora, così come quando guardiamo un film alla televisione non è detto che questo ci piaccia malgrado si tratti di un capolavoro acclamato o di una serie di successo, allo stesso modo, l’analisi che facciamo sui dati non necessariamente risulta convincente per il nostro cliente se non ci preoccupiamo di raccontare la giusta storia che possa essere calzante per il suo caso specifico.

Tornando allo storytelling ecco allora come vanno declinati secondo me i cinque elementi precedenti tenendo a mente il fattore “cliente“:

Sequenzialità narrativa

Margine di libertà nell’esplorare le informazioni. Occorre lasciare il giusto margine per poter esplorare le informazioni; attenzione però perché questo margine giusto deve essere ben pesato: una dashboard con troppa potenza esplorativa equivale a perdersi nel bel mezzo di un oceano e non centreremo quindi il nostro risultato.

Particolarità

Correlazione tra le informazioni. Sembra scontato ma non è semplice. Così come nella curiosa foto che ho utilizzato per questo articolo, non tutti i particolari sono immediatamente visibili o saltano all’occhio, allo stesso modo, il processo di emersione delle informazioni correlate deve essere semplice e guidato con molta attenzione.

Verosimiglianza

Progetti personalizzati su business o processo. I nostri analitycs saranno tanto più efficaci quanto più parleranno di aspetti noti al cliente. Da questo punto di vista basta quindi comprendere l’operatività di chi legge e usa questi numeri per renderli ulteriormente calzanti.

Componibilità

Viste differenti ma visione complessiva ben chiara. Meglio avere diversi fogli di analisi che raccontano parti di una storia piuttosto che un unica grande dashboard confusa. L’importante è che i diversi pezzi siano identificabili come parte del tutto.

Referenzialità

I dati del cliente sono i protagonisti. Qui parliamo dei dati proprietari come ingrediente finale affinché la nostra storia sia veramente convincente. Se facciamo un analisi all’interno della quale risultano evidenti quei quattro o cinque KPI tipici del cliente allora avremo la certezza di parlare la sua lingua.

Cosa ne pensate di questa visione degli analitycs come narrazione? Esperienze simili da condividere?

Buon lavoro a tutti