Secondo
Recensioni e valutazioni di Gartner Peer Insights, Microsoft (Power BI), Tableau e Qlik sono spesso i leader del settore nelle piattaforme di analisi e business intelligence. Tuttavia, in che modo queste migliori piattaforme migliorano il campo dell'analisi dei dati, cosa distingue
loro, e quali sono le loro alternative? 

Presentati al mondo del data storytelling. Questo potente approccio consente alle aziende, in particolare a quelle del settore bancario, di comunicare in modo efficace e preciso le informazioni derivate dai propri dati. È emersa una nuova era nella presentazione dei dati
grazie a strumenti di visualizzazione come Power BI, che consentono narrazioni potenti che influenzano la strategia e il processo decisionale. In questo articolo. Esploriamo le sfumature del data storytelling e le sue applicazioni significative nel settore bancario, come dimostrato
da un coinvolgente case study di Power BI. 

Che cos'è la narrazione dei dati?

Il data storytelling è una forma di trasmissione di un messaggio che combina visualizzazione dei dati e tecniche narrative per creare storie di dati complesse che affascinano e coinvolgono le persone. Il pubblico può comprendere l'essenza dei dati grazie a questa sintesi, che
lo rende comprensibile e riconoscibile. Fondamentalmente, il data storytelling mira a colmare il divario esistente tra il tangibile e l’astratto, nonché tra i domini quantitativi e qualitativi. Esploriamo questo in dettaglio.

Il ruolo della visualizzazione dei dati

La visualizzazione dei dati, che prevede la conversione di set di dati in formati visivi come diagrammi, grafici, mappe e infografiche, è fondamentale per il data storytelling. Questi elementi visivi sono essenziali nel data storytelling perché rendono facili le informazioni complesse
capire. La visualizzazione dei dati rivela modelli, tendenze e relazioni nascosti nei dati, gettando le basi per la narrazione.

Visualizzazione esplorativa vs. visualizzazione esplicativa

La visualizzazione dei dati è divisa in due tipologie: esplorativa ed esplicativa. Questa suddivisione è fondamentale nel determinare l’approccio al data storytelling:

• La visualizzazione esplorativa implica la tecnica utilizzata durante la fase investigativa dell'analisi dei dati. Quando la narrazione deve ancora essere scoperta, le immagini esplorative possono aiutare a rivelare la storia nascosta nei dati. Domande come “Come funziona
  i ricavi delle vendite cambiano nel tempo?" o "Perché i ricavi delle vendite sono aumentati in una particolare stagione?" vengono affrontati attraverso questo processo esplorativo, ponendo le basi per lo svolgimento della narrazione.

• La visualizzazione esplicativa viene utilizzata quando la storia è completa e l'obiettivo è comunicare approfondimenti specifici al pubblico. Le immagini sono progettate per trasmettere elementi specifici della storia o dell'intera narrazione, garantendo che il pubblico comprenda
  il messaggio inteso dal data storyteller.

Guarda il diagramma per comprendere l'intreccio di questi due con il data storytelling:

Peculiarità della struttura narrativa

Un data storytelling efficace ha una struttura narrativa che include un inizio chiaro (introduzione al problema o al contesto), una parte centrale (analisi dei dati e approfondimenti) e una conclusione (raccomandazioni). 

Disimballare i componenti del Data Storytelling

• Identificazione del pubblico: personalizzazione della narrativa e delle immagini per riflettere il background e gli interessi del pubblico.

• Definire la storia: creare una narrazione coerente e concisa che affronti un problema o un obiettivo aziendale specifico.

• Scelta delle visualizzazioni giuste: scelta di tipi pertinenti di diagrammi, grafici ed elementi visivi per evidenziare informazioni e tendenze chiave.

• Aggiunta di contesto: fornire contesto e spiegazioni per aiutare il pubblico a comprendere l'importanza dei dati.

• Creare una connessione emotiva: incorporare elementi narrativi che evocano emozioni, rendendo i dati più riconoscibili e memorabili.

Un caso di studio di Power BI nel settore bancario

Consideriamo un esempio particolare di come funziona il Data Storytelling nel settore bancario.

La fidelizzazione dei clienti in questo settore è altrettanto importante quanto l’acquisizione dei clienti. Una grande banca si trovava in una situazione in cui il tasso di abbandono era in aumento, minacciando di privarla della sua posizione di mercato e dei suoi ricavi. Per affrontare questa sfida, è arrivata Power BI, che
è uno strumento interattivo che offre funzionalità di analisi e visualizzazione dei dati di fascia alta. Questo case study evidenzia l'applicazione strategica di Power BI da parte della banca per migliorare la fidelizzazione dei clienti individuando modelli nei dati transazionali con forti
potere predittivo riguardo al potenziale abbandono.

Dichiarazione problema

Supponiamo quindi che la banca si sia accorta di uno schema preoccupante: nel tempo, il numero di clienti che se ne sono andati per i rivali è aumentato. Il tasso di abbandono non solo ha mostrato quanto incidesse negativamente sulla redditività della banca, ma ha anche evidenziato possibili carenze
soddisfazione e coinvolgimento del cliente. La difficoltà consisteva nel selezionare enormi volumi di dati transazionali insieme ai dati demografici e al comportamento dei clienti per individuare le cause profonde dell'abbandono. Di conseguenza, l’obiettivo di una strategia basata sui dati non dovrebbe essere solo
sono stati fidelizzazione ma aumento della soddisfazione complessiva.

Analisi dei dati

La banca ha iniziato subito un viaggio nel mondo dell'analisi avanzata con Power BI. Per cominciare, abbiamo integrato dati transazionali, dati demografici dei clienti e modelli comportamentali per formare un unico set di dati. Le funzionalità di analisi avanzate
disponibili in Power BI hanno consentito loro di esplorare in modo approfondito questo set di dati e di evidenziare tendenze e modelli di abbandono cruciali. Tra questi, potrebbero rintracciare i segmenti di clienti che hanno maggiori probabilità di andarsene, i tipi di transazioni che indicano il futuro abbandono, nonché
come periodi con elevata attività di abbandono.

Visualizzazione

Dopo aver analizzato i dati, il passaggio successivo è rendere utilizzabili tali informazioni. Entrano in gioco i dashboard interattivi di Power BI, che forniscono visualizzazioni di dati chiare e dinamiche. Queste dashboard evidenziano i segmenti di clienti a maggior rischio di abbandono e rivelazione
i fattori che influenzano la decisione di un cliente di andarsene. La banca rende i dati visivamente accattivanti e consente la diffusione di queste informazioni tra i dipartimenti per garantire che i decisori abbiano le informazioni di cui hanno bisogno per intraprendere azioni decisive.

narrazione

Tuttavia, i dati da soli, non importa quanto accuratamente analizzati, non possono ispirare l’azione senza una narrazione avvincente. La banca ha raccontato una storia basata sui dati, sottolineando l'importanza fondamentale della fidelizzazione dei clienti, l'impatto tangibile del tasso di abbandono sulla banca
entrate e le strategie identificate per affrontare questo abbandono. Questa narrazione è servita a informare e motivare l’intera organizzazione verso un obiettivo unificato.

Risultato

L'applicazione strategica delle informazioni acquisite da Power BI ha trasformato l'approccio della banca al coinvolgimento dei clienti. Con analisi dettagliate e visualizzazioni chiare, la banca ha lanciato campagne di marketing mirate e offerte personalizzate in base alle esigenze e al comportamento
di segmenti di clientela ad alto rischio. Di conseguenza, i tassi di abbandono dei clienti sono diminuiti in modo significativo, mentre la soddisfazione e la fedeltà dei clienti sono aumentate.

Nel frattempo, la banca ha affrontato la sfida urgente di ridurre il tasso di abbandono dei clienti e ha riaffermato il proprio impegno a sfruttare la tecnologia per ottenere un vantaggio strategico. Questo case study dimostra come Power BI possa essere un potente strumento per comprendere e migliorare
fidelizzazione del cliente, ottenendo infine un successo a lungo termine nel settore bancario altamente competitivo.

Principali inferenze

Il nostro caso esamina i centri di un'importante banca che ha sfruttato Power BI per affrontare l'aumento delle quote di abbandono dei clienti, puntando a miglioramenti strategici nella fidelizzazione e nella soddisfazione dei clienti. La banca ha fissato obiettivi ambiziosi per l'implementazione di Power BI:

Velocità di estrazione dei dati: puntare a uno sconto del 50% sul tempo di estrazione, da 60 minuti a 30 minuti, migliorando le prestazioni.

Efficienza del processo ETL: raggiungimento di un prezzo di evasione del 96% per i lavori ETL, con una riduzione del 30% nel tempo di trasformazione delle informazioni, garantendo affidabilità e velocità.

Ottimizzazione del modello di dati: impostazione di un tempo di aggiornamento di 15 minuti per i modelli statistici e un tempo di reazione alle query inferiore a 3 secondi, ottimizzando le prestazioni.

Velocità di rendering dei report: mirare a un tempo di caricamento del documento inferiore a 6 secondi e un rendering di visualizzazione inferiore a 2 secondi, migliorando l'UX.

Rapporto di compressione dei dati: puntare a un rapporto di compressione delle informazioni minimo di 10:1, ottimizzando l'utilizzo dello spazio di archiviazione e riducendo i costi.

Conformità alla governance dei dati: mantenimento di un punteggio di documentazione della derivazione dei dati pari ad almeno il 92% e un punteggio di efficacia della gestione dell'accesso ai dati pari al 98%, garantendo protezione e conformità.

Conclusione

Uno degli strumenti più efficaci con cui le aziende possono comunicare informazioni e incentivare l'azione è il data storytelling. Esistono molte piattaforme di visualizzazione come Power BI e Tableau, tra le altre, che dispongono di potenti funzionalità di visualizzazione integrate che consentono
agli utenti di creare narrazioni avvincenti. Pertanto, l’arte del data storytelling, integrata da influenti approcci di presentazione visiva, è un fattore essenziale per qualsiasi organizzazione che mira a sbloccare il vero valore dei dati.

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• Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/25967/data-storytelling-with-visualization-tools?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs