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CASE #4 Data Strategy per PMI B2B

Introduzione

Contesto

azienda B2B multinazionale settore chimica conciaria (argentina)

Obiettivo

vendere carbone vegetale

Metodologia

ricerca di mercato

Analisi effettuate

analisi domanda, mercato, concorrenza, target

Strumenti e tecniche

buyer personas, SWOT, excel, google trend, google search, 

Problema

  • Lanciare nuovo prodotto e servizio innovativo
  • Creare un brand per fare un investimento forte

Gestione soluzione

  • Attivazione servizio rebranding
  • Creazione ricerca di mercato
  • Definizione brand identity
  • Analisi rischi e fattibilità del’idea

Risultato

  • Evidenziato che il servizio non era abbastanza differenziato rispetto all’offerta e la possiiblità di fallire era alta.

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Casi studio abilitati ; )

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Racconto

Mondo ordinario

Poche sono le aziende che si chiedono quali numeri guardare. Solitamente hanno già delle reportistiche in cui si perdono, ma riuscire ad capire ed ammettere che l’esistente non funziona non è banale. Bisogna aprire tanti barili, tanti vasi di pandora. Questo caso è particolarmente interessante per l’eleganza con cui è stata sviluppata la consulenza, mascherata da formazione. 

Call to adventure

Un brand , e il reparto business & marketing, mi ha chiesto di riprogettare le dashboard costruite però dal team tecnico in quanto non riuscivano a parlare la logica del business. Dato che hanno un team ho deciso di operare per l’integrazione e l’inclusione delle due aree aziendali e quindi lavorare anche sul team e il processo lavorativo per aiutarli sia direttamente con le dashboard sia indirettamente. 

Mentore

Abbiamo quindi deciso di organizzare un workshop con il business per comprendere cosa sia utile e un workshop più tecnico dove disegnavamo quello che volevamo trovare e capirne la disponibilità, il costo e così via. Ad ogni workshop partecipavano i referenti business e i referenti tecnici così che tutti potessero influenzare, dando ovviamente spazi diversi grazie al facilitatore. 

Prove

La prima sfida, la più grande, ha sempre a che vedere con il cosa vuoi e solitamente è impossibile partire da qui, la domanda è troppo vaga. Abbiamo quindi attivato un esercizio con il data flow canvas e gli OKR per identificare gli obiettivi e le attività in corso. Una volta definiti gli obiettivi abbiamo definito le informazioni utili che servivano a raggiungere gli obiettivi. 4 ore di attività e avevamo identificato tutti i KPI strategici e tattici e le metriche e le dimensioni da inserire in dashboard.

Prova centrale

La prova più difficile è stata la realizzazione del prototipo. in questa fase si visualizzavano grafici e tabelle che non avevano più a che fare con la fase precedente. Questo è sempre il pericolo più grande, quello di perdere la coerenza col business. Abbiamo usato alcuni esercizi come i KPI tree, la gestalt e le best practice di data viz per disegnare le dashboard per ogni interlocutore di obiettivo e una per il CEO.

Ci siamo accorti che tante cose desiderate non erano disponibili o non erano immediatamente disponibili così abbiamo deciso di creare le dashboard che facessero comunque visualizzare il desiderata in modo da invogliare a dedicare budget all’attività.

Ricompensa

I tecnici hanno capito le esigenze di business, comprendendo come farle diventare pratiche e avendo acquistato maggiore autonomia nella selezione delle metriche e dimensioni. I business owenr hanno capito che è necessario dedicare budget per avere la tanta desiderata dashboard.

Return

A questo punto tocca a me prendere tutto il materiale e creare due output. il primo è un prototipo a media fedeltà che passa dai disegni a dei mockup di dashboard. Una volta convalidati sono stati prodotti
measurement plan: database di tutte le metriche e dimensioni aziendali
• reportistica per i 3 obiettivi del 2024,3 dashboard con Looker studio
roadmap di sviluppo della fase di data capturing (GTM, eventi , configurazione piattaforme ecc)
momenti di allineamento e modalità di brainstorming

Ricompensa

In questo caso gli aspetti più interessanti sono stati far vedere in dashboard gli elementi futuri unendo le aziende dei tecnici (ci serve budget per implementare e configurare tool) e le esigenze di business (voglio questo numero).

Crescita

Abbiamo Concordato 1 momento mensile di revisione del dato e di brainstorming insieme per definire azioni migliorative e correttive e portare il mindset analitico in tutta l’azienda.

Cosa è andato bene

  • Brainstorming unito di due aree che avevano bisogno di comprendersi meglio
  • Progettazione e creazione degli output in un mese così da avere subito un risultato tangibile

Cosa è andato male e da migliorare

  • Mantenere il focus sull’output richiede enorme fatica, bisogna inseguire qualche volta prima di essere inseguiti.
  • Unire logiche di business a logiche tecniche è difficoltoso, ma un linguaggio semplice aiuta (sono state vietate le sigle durante il workshop)