Costruire Organizzazioni Analiticamente Mature (AMO)

Creare Organizzazioni Analiticamente Mature (AMO)

Alcuni semplici quadri concettuali per individuare le esigenze analitiche della tua organizzazione e come renderla più orientata ai dati

Comprendere la maturità analitica della tua organizzazione può darti un forte vantaggio come professionista dei dati. Renderà le tue decisioni “non analitiche” più informate (dalla “priorità dei progetti” a “come presentare i tuoi risultati”) e ti aiuterà a formulare un obiettivo a lungo termine. Ed è davvero un vantaggio – non molti professionisti dei dati stanno facendo questo passo indietro per pianificare obiettivi a lungo termine (e ancora meno li stanno raggiungendo).

Questo articolo è diviso in 3 parti:

  • Parte 1: Comprensione della maturità analitica
  • Parte 2: Fasi di sviluppo
  • Parte 3: Cosa significa essere un’organizzazione “matura”

Andiamo avanti!

Comprensione della maturità analitica

Ogni organizzazione (team, prodotto, azienda, ecc.) in un determinato momento si trova in una certa fase di maturità analitica. Proprio come gli esseri umani che “strisciano, camminano e poi corrono”, le organizzazioni passano attraverso le stesse fasi. È una di quelle leggi immutabili della natura: tutto passa per creazione, sviluppo e maturità.

Esistono alcuni interessanti quadri concettuali¹ sulla maturità analitica, con diversi componenti e punti di enfasi. Dall’esperienza personale, ho scoperto che guardare un’organizzazione attraverso i seguenti 4 componenti è il metodo più utile ed efficace:

  • Le sue esigenze: Robert D. Peng ed Elizabeth Matsui hanno scritto in “L’arte dei dati” che ci sono 6 tipi principali di domande: Descrittive, Esplorative, Inferenziali, Predittive, Causali e Meccanistiche. Il tipo di domande che ti vengono poste è di solito un’ottima indicazione del livello di maturità della tua organizzazione: un’organizzazione con una bassa maturità sarà principalmente interessata a studi descrittivi ed esplorativi sui dati, mentre un’organizzazione con una maturità avanzata porrà domande più predictive e causali.
  • Le sue persone: un altro componente chiave della maturità analitica sono le persone, sia in termini di capacità che di competenze. Dipende da quante risorse dati ha l’organizzazione e da quanto sono valide le loro competenze.
  • Gli strumenti e i processi: ci sono strumenti standardizzati per i professionisti dei dati? Abbiamo processi standardizzati (ad es. di prioritizzazione, modelli, ecc.) per il team dei dati?
  • La cultura: qual è la divisione tra intuizione e dati nel processo decisionale?

In base al punteggio che la tua organizzazione ottiene su ciascuno di questi componenti, si inserirà in una di queste 3 fasi:

  • Fase di lancio: In questa fase, l’organizzazione ha bisogno di report di base per sapere cosa è già successo (“con una visione retrospettiva”). Non c’è un team centrale di dati, potresti non avere nemmeno degli analisti dei dati – gli studi sui dati vengono effettuati da alcuni operatori esperti di dati in aggiunta ai loro lavori alle 9-17. Non ci sono neanche strumenti, processi e nessun accordo chiaro su quale prospettiva dovrebbe essere utilizzata nell’analisi di un fenomeno particolare. Questo porta a molta confusione (ad esempio, team multipli con diverse definizioni di churn che portano a divergenze in seguito). Sul fronte culturale, sebbene tutti siano d’accordo che i dati dovrebbero informare il processo decisionale, a causa della mancanza di dati (o della diffidenza nei dati), molte decisioni vengono prese seguendo “istinti informati”.
  • Fase di sviluppo: L’organizzazione ha una buona visibilità del mercato e per alcune delle metriche chiave che dovrebbe monitorare. Ora ha bisogno di capire il motivo delle evoluzioni in un certo modo (“con una visione”). I team iniziano ad essere supportati da professionisti dei dati (sia internamente che all’interno di un team dati centralizzato). L’infrastruttura dati sta gradualmente passando da Google Spreadsheets a strumenti più robusti. Per gestire e dare priorità a tutte le richieste di dati, i primi professionisti dei dati stabiliscono principi di prioritizzazione di base e un sistema di ticketing (ad es. con Google Form). Vengono adottate lenti comuni tra i team e, di conseguenza, i dati vengono sempre più utilizzati per prendere decisioni. I non professionisti dei dati diventano più esperti nel porre domande sui dati. Con gli strumenti, i non professionisti dei dati possono guardare i dati da soli.
  • Fase di maturità: L’organizzazione capisce il motivo per cui le cose si stanno muovendo in un certo modo e ora può prevedere e influenzare i cambiamenti futuri (“prospettiva”). I team dati centralizzati iniziano a formarsi, agendo come partner di pensiero proattivi (rispetto al “supporto reattivo” della fase precedente). Strumenti, processi e metriche vengono standardizzati. Si prevedono dati in ogni processo decisionale.
Comprensione della maturità analitica (Immagine dell'autore)

L’immagine sopra è una semplificazione della vita reale. In realtà, le organizzazioni possono ottenere punteggi molto diversi su ciascun componente, ma si può intuire l’essenza. La bellezza di questo framework è che:

  • Ti fornisce un modo strutturato per scoprire i fattori critici che ostacolano la crescita analitica della tua organizzazione.
  • Ti permette di individuare dove si trova la tua organizzazione nel suo percorso e cosa c’è dopo.

Ecco perché hai un vantaggio significativo quando sai come utilizzare questo framework: ti offre un modo per capire dove ti trovi e dove potresti essere, e per diagnosticare il motivo per cui non ci sei ancora. Il tuo compito poi è “solo” stabilire una strategia per rimuovere gli ostacoli, che è esattamente ciò che vedremo nel prossimo

Fasi di transizione

Richard Rumlet in “Good Strategy, Bad Strategy” scrive: “Il nucleo del lavoro di strategia è sempre lo stesso: scoprire i fattori critici in una situazione e progettare un modo di coordinare e concentrare le azioni per affrontare quei fattori”.

Questo è vero anche quando si vuole aumentare la maturità analitica della propria organizzazione: è necessario individuare i fattori critici che ti aiuteranno a passare ai prossimi passi e progettare un piano per arrivarci. Il framework che abbiamo visto sopra, quello che suddivide la maturità analitica in 4 componenti: le necessità di un’organizzazione, le risorse di dati, i processi e gli strumenti, e la cultura dei dati, può aiutarti a individuare le lacune nella tua organizzazione, ma individuare è solo il 20% del lavoro. Discutiamo ora dell’80% rimanente

Framework di una buona strategia e una cattiva strategia

Amo il libro di Richard Rumlet e penso che offra un eccellente framework per pensare a tutto ciò. Spiega che una buona strategia ha 3 elementi:

  • Una diagnosi: la parte più importante del framework è la diagnosi, è la base di tutto il tuo approccio logico. La tua diagnosi dovrebbe permetterti di capire la situazione attuale, ma anche le cause e il “perché” l’organizzazione si trova lì.
  • Alcuni principi guida: Da questa diagnosi, puoi derivare alcuni principi guida, che una volta che sei in viaggio per aumentare la maturità analitica, ti aiuteranno a semplificare il processo decisionale e a mantenerti in pista nel tempo.
  • Un piano d’azione coerente che segue quanto sopra: Armato della tua diagnosi e dei tuoi principi guida, il tuo compito principale è decidere dove vuoi essere entro quale periodo di tempo e come ci arriverai.
Framework di una buona strategia e una cattiva strategia (Immagine dell'autore)

Partire con una diagnosi

“Un problema ben formulato è già a metà risolto” John Dewey

L’idea è capire la situazione attuale e il vero “perché” dietro di essa. Non vuoi affrontare i sintomi; il tuo obiettivo è andare fino alle cause profonde e risolvere ciò che deve essere risolto.

Ecco alcuni suggerimenti su come fare una buona diagnosi:

  1. Parti dalle 4 dimensioni che abbiamo visto in precedenza: bisogni / persone / strumenti e processi / cultura e valuta la tua organizzazione utilizzando questa prospettiva e individua la causa profonda in ciascuna di queste aree.
  2. Raccogli dati sui punti critici attuali e sulle soluzioni:
  3. Intervista le persone: conosci le persone, i loro lavori, il loro processo decisionale e come utilizzano i dati nel loro lavoro quotidiano
  4. Osserva le persone: allo stesso modo, osservarle può essere un ottimo modo per capire meglio i loro lavori quotidiani e può svelare intuizioni che non avresti avuto se le avessi solo intervistate
  5. Invia un sondaggio: a seconda delle dimensioni della tua organizzazione, inviare un sondaggio può essere utile per ottenere dati più quantitativi. Bonus: ti consente anche di iniziare a tracciare i sentimenti dei dipendenti nei confronti dell'”analisi” e ti fornisce un punto di riferimento su cui puoi fare rapporto in seguito.
  6. Fai una “review” della letteratura, sia internamente (rivedi il lavoro precedente e capisci come le persone hanno cercato di risolvere i punti critici precedenti, se hanno avuto successo o meno, e perché) sia esternamente (molto contenuto è disponibile gratuitamente sul web e molto probabilmente i problemi su cui stai riflettendo sono già stati documentati e discussi prima, sia in un bel articolo su HBR che in un forum oscuro per gli appassionati di analisi). È sempre estremamente utile ottenere le prospettive di altre persone su come risolvere problemi diversi).
  7. Esercitati con i 5 “perché”: chiediti il perché ogni volta che scopri una nuova intuizione. Vuoi avere una visione d’insieme delle cose e capire le ragioni chiave della situazione in cui si trova l’organizzazione. Nota che non è necessariamente un compito facile, specialmente se sei all’interno dell’azienda da molto tempo e sei abituato alle cose come sono.

Estrazione di politiche guida

“Tutti hanno un piano finché ti prendono un pugno in bocca” Mike Tyson

La diagnosi scoprirà alcuni schemi che dovrebbero consentirti di derivare principi guida. Questi principi guida saranno utili in diverse situazioni:

  • Nel definire il tuo piano d’azione: pensa a questi come “guard rails” sull’autostrada: ti permetteranno di rimanere sempre sulla giusta direzione e di assicurarti che il problema diagnosticato venga risolto
  • Nel trovarsi di fronte a una situazione inattesa: puoi utilizzare i tuoi principi per agevolare e guidare la tua presa di decisioni – ciò ti darà una pace mentale incredibile
  • Nel fare dei compromessi o nel dire no agli stakeholder: dire no è sempre complicato – ma è essenziale per una buona strategia. Rendendo i tuoi principi chiari e ottenendo l’approvazione degli stakeholder, resistere alle loro richieste sarà più semplice per loro da accettare.

La parte più difficile dei principi guida è attenersi ad essi – proprio come nella vita.

Definire un piano d’azione

Questo piano d’azione deve essere coerente e coeso e coprire le diverse componenti della maturità analitica.

Come definire un piano d’azione:

  1. Trova esperti nel settore all’interno dell’organizzazione che stai supportando e lavora con loro sul piano:
  2. Guidali attraverso la tua diagnosi e i tuoi principi guida e fai una sessione di brainstorming con loro sui prossimi passi e sui tempi previsti.
  3. Se ti trovi in un’organizzazione ad alto ritmo, considera l’ottimizzazione dell’opzionalità – dando il tempo per spingere la maturità dell’organizzazione ma anche per rispondere alle “emergenze” o alle domande urgenti
  4. Pensa anche fuori dall’organizzazione: se supporti una parte di un’azienda più grande, pensa anche a come interagirai con le altre funzioni analitiche e integra tutto nel tuo piano
  5. Definisci criteri di successo: quando si svolgono attività qualitative, non dimenticare di definire criteri di successo. Come per qualsiasi altro lavoro, dovresti essere in grado di dire se è stato un successo una volta terminato. Quindi definisci criteri di successo binari che possano realmente rappresentare ciò che stai cercando di risolvere.
  6. Configura processi e tempi di reporting: fare il lavoro è importante, ma se nessuno ne sa nulla o utilizza ciò che hai costruito, stai realmente creando valore? Configurando un processo adeguato di reporting potrai raggiungere vari obiettivi contemporaneamente:
  7. Dar visibilità al tuo lavoro a un pubblico più ampio e facilitare opportunità di collaborazione
  8. Fare da supporto alla strategia di Go-To-Market per il tuo nuovo prodotto analitico (avendo un canale per pubblicizzare i tuoi nuovi dashboard e report)
  9. Assicurati l’adesione della leadership: non puoi costruire una cultura basata sui dati senza il supporto dei tuoi responsabili. Presenta loro il piano e chiedi il loro sostegno per garantire una navigazione senza intoppi verso il tuo obiettivo

La formula per il successo

The FS newsletter ha condiviso l’altro giorno questo piccolo pensiero:

“La ricetta per il successo:

  • Il coraggio di iniziare.
  • La disciplina per concentrarsi.
  • La fiducia di trovare la soluzione.
  • La pazienza di sapere che il progresso non è sempre visibile.
  • La perseveranza di andare avanti, anche nei giorni brutti.”

In fin dei conti – è questo che conta davvero. Devi avere il coraggio di iniziare la conversazione sulla maturità analitica della tua organizzazione e su dove dovrebbe essere, la disciplina per sviluppare il tuo piano d’azione (affrontando anche le emergenze immediate), la fiducia nel trovare la soluzione giusta nonostante i possibili detrattori, la pazienza e la perseveranza per andare avanti.

E speriamo che raggiungerai l’obiettivo finale: costruire un’organizzazione analiticamente matura.

L’obiettivo finale: l’Organizzazione Analiticamente Matura (AMO)

Ho parlato molto di AMO e abbiamo visto come farla crescere – ma non ho mai delineato in modo concreto cosa sia un’organizzazione analiticamente matura e perché sia così fantastica. Ecco quindi la parte 3 – con esempi concreti di ciò che un’organizzazione analitica matura fa in modo diverso!

Un’AMO è un’organizzazione che comprende la complessa dinamica del suo mercato e quali attività possono influenzarlo.

Le organizzazioni mature dal punto di vista analitico hanno una chiara visibilità su come le loro attività (“metriche in ingresso”) guidino i risultati a breve termine (“metriche in uscita”) che a loro volta influenzano i risultati a lungo termine (“metriche di risultato”).

  • Esempio: un’organizzazione di marketing matura dal punto di vista analitico saprà l’impatto dell’invio di e-mail promozionali (ingresso: numero di e-mail inviate) nel guidare nuove iscrizioni (uscita: numero di iscrizioni) e in che misura tali iscrizioni si convertiranno in utenti paganti nel tempo (risultato: numero di utenti paganti). Utilizzeranno i diversi rapporti (iscrizioni rispetto all’invio) e faranno confronti tra le diverse campagne, aiutandoli a migliorare la loro abilità.

Le organizzazioni mature avranno anche una chiara comprensione dei fattori chiave che influenzano le loro metriche di vertice. Possono eseguire facilmente l’analisi delle cause radici per capire l’evoluzione di queste metriche principali e adottare azioni correttive.

  • Esempio: un’organizzazione di vendite sarà in grado di determinare quali canali e segmenti di clientela privilegiare in base alle possibili difficoltà o opportunità lucrative. Hanno perfezionato il loro processo di indagine, al punto da poterlo automatizzare, e in questa fase un algoritmo fornisce direttamente le giuste informazioni alle persone giuste.

Le esigenze di dati si sono spostate verso domande più “complesse” – come la dimensione delle opportunità, il monitoraggio dell’impatto causale, ecc. Domande più difficili – che richiedono una profonda competenza nel settore e metodologie statistiche avanzate

  • Esempio: un’organizzazione HR matura dal punto di vista analitico vorrà iniziare a cercare ciò che può incentivare la fidelizzazione e/o il successo dei dipendenti e, per farlo, inizierà a eseguire analisi di impatto causale per estrarre i fattori chiave che sono predittori di successo.

Un’organizzazione matura dal punto di vista analitico è un’organizzazione in cui pochi team specifici di dati collaborano.

  • Tutto il supporto principale di un’organizzazione matura dal punto di vista analitico si basa su dati puliti, motivo per cui in un’organizzazione matura dal punto di vista analitico ci sono ingegneri dei dati che creano pipeline, set di dati e database, e si impegnano a regole molto rigide e ad accordi di livello di servizio (SLA) in modo che possano essere facilmente utilizzati dai diversi team di livello inferiore (come la scienza dei dati o l’intelligence aziendale).
  • Hai anche project manager che lavorano insieme a quegli ingegneri dei dati per assicurarsi che siano costruiti i database giusti per risolvere i punti critici più urgenti dell’organizzazione e per costruire strumenti per migliorare la scoperta dei dati (che è, anche in un’organizzazione molto matura, sempre un argomento complicato).
  • Hai scienziati dei dati che consumano tutti questi dati e li trasformano in approfondimenti più profondi per utenti di prodotti e aziendali, consentendo all’organizzazione di prendere decisioni migliori. Di solito sono un team centrale, con il loro lavoro che influisce sulle mappe di percorso sia dei team di upstream che di downstream (vale a dire, le loro esigenze influenzeranno la mappa di percorso del team di ingegneria dei dati, e le loro scoperte influenzeranno di solito il lavoro di altri team di analisti).
  • Infine, hai analisti aziendali/dati/finanziari, che supportano sia decisioni strategiche che operazioni quotidiane.

Per dare un esempio concreto di un grande rivenditore:

  • Gli ingegneri dei dati costruiranno la pipeline giusta per assicurarsi di avere database giornalieri, con il nome del negozio, la sua posizione, il suo inventario, il numero di vendite per articolo, ecc.
  • Gli scienziati dei dati utilizzeranno questi database per eseguire l'”analisi del cestino della spesa” per scoprire quali articoli vengono più spesso acquistati insieme.
  • Gli analisti aziendali prenderanno queste scoperte e le esamineranno per capire come operazionalizzarle all’interno dei diversi negozi. Costruiranno metriche per monitorare l'”operazionalizzazione” (e eventualmente stabilire gli OKR per i diversi negozi in base ad esse).

Un’organizzazione matura dal punto di vista analitico è un’organizzazione con strumenti robusti e processi standardizzati che consentono ai diversi team di ottenere insight più velocemente e con un livello di qualità superiore.

  • In un’organizzazione matura dal punto di vista analitico, sono stati implementati processi robusti di governance dei dati, rendendo più facile per le persone consumare i dati. Gli analisti non devono passare ore a verificare ogni singola fonte di dati: possono fidarsi di alcuni database e metriche certificate, risparmiando così il loro prezioso tempo.
  • Sono state sviluppate (o implementate) molteplici strumenti per standardizzare gli studi tipici sui dati, il che lascia meno spazio agli errori per i collaboratori individuali e consente a più persone di ottenere gli insight di cui hanno bisogno.
  • Esempio: invece di dover realizzare i tuoi test statistici per i test A/B, hai uno strumento in cui inserisci semplicemente i dati che lo fa automaticamente per te.
  • Allo stesso modo, dal punto di vista della gestione del progetto, i “passaggi” usuali di uno studio sono stati mappati, formalizzati e standardizzati (tutto, dalla decisione di prioritizzazione al processo decisionale all’interno del mercato di uno studio). Grazie a questi processi formalizzati, è più facile per l’organizzazione capire chi fa cosa e come collaborare con i diversi team di dati.

Finalmente, un’organizzazione analiticamente matura è un’organizzazione in cui tutti conoscono i dati.

  • Poiché la gestione della conoscenza è stata una priorità (e non solo un’idea di sfondo), le persone trovano facile trovare risorse e supporto per rispondere alle loro richieste di dati
  • Ci sono anche alcuni ispiratori e provetti “leader dei dati” che hanno iniziato a organizzare un ecosistema interno di “appassionati di dati” (ulteriori dettagli nell’articolo seguente!)
  • La formazione interna è disponibile e viene potenziata per le persone, indipendentemente da dove si trovino nel loro percorso di dati
  • I forum sui dati sono “cool” – sono luoghi in cui si svolgono grandi conversazioni e si prendono decisioni importanti. I team dei dati sono considerati “partner di pensiero” e vengono coinvolti quando si prendono decisioni chiave. Ogni decisione è informata, se non guidata, dai dati.

In sintesi, hai una macchina molto ben oliata. Tutto è organizzato in modo che i team dei dati possano concentrarsi sulla generazione di insight di qualità e il problema dell’utilizzo dei dati è stato eliminato, consentendo a chiunque sia interessato di iniziare a ottenere insight e migliorare il proprio lavoro quotidiano. È una utopia.

Questo articolo è stato pubblicato anche su Analytics Explained, una newsletter in cui sintetizzo ciò che ho imparato da vari ruoli analitici (da startup singaporeane a grandi aziende tecnologiche di SF) e rispondo alle domande dei lettori su analytics, crescita e carriera.

¹: Modelli di maturità analitica: una panoramica di Karol Król e Dariusz Zdonek