Actionable Metrics & Insight

Ho già affrontato il tema delle Vanity Metrics, di cosa siano e del perché sono sostanzialmente inutili prese così come sono, ora però mi sembra più corretto parlare di metriche utili, dell’altra faccia della medaglia, la parte luminosa: le Actionable Metrics.

Actionable Metrics, o metriche d’azione, sono metriche connesse a specifiche attività o obiettivi che permettono di definire poi le possibili azioni migliorative da compiere.

Se una metrica non produce un’azione concreta e non puoi fare nulla per renderla migliore, perché allora la stai usando?

Le actionable metrics quindi non rispondono a una domanda ma orientano strategicamente un’attività verso una specifica direzione. A questo punto tutti quei dati che possono essere trasformati in informazioni concrete a livello operativo ci aiutano ad avere un’accurata e profonda comprensione della realtà che ci circonda; a tal proposito Forbes ne da una bellissima definizione definendoli come actionable insight.

Secondo Forbes sono 6 gli attributi che rendono gli insight “actionable”:

• L’allineamento (allignement). Ovvero quando sono strettamente legati agli obiettivi di business e alle operazione strategiche che ne derivano. Se non sappiamo reagire ad una variazione di una metrica possiamo definire questa una vanity metrics, se invece naturalmente ci induce un senso di urgenza nel cambiamento di strategia, perché impatta sugli obbiettivi, è sicuramente una KPI actionable.
• Il contensto (context). Senza contestualizzare un insight perde di significato. Esempio per un’azienda produrre 1400 lead a settimana, quando in media se ne producono 1200, potrebbe sembrare un dato positivo; ma se nelle settimane precedenti si è effettuata una massiva campagna di acquisizione utenti a questo punto raggiungere “solo” 1400 lead è sinonimo che qualcosa nella campagna non è andato a buon fine e quindi ha un valore “negativo”.
• La rilevanza (relevance). Una singola KPI può essere sia un segnale forte per una persona che solo rumore per un’altra. C’è, purtroppo, un alto livello di soggettività quando si vanno a leggere le KPI e i relativi insights. Per essere rilevanti, è necessario fornire l’insigh alla persona giusta al momento giusto e nel t. Se l’insight non viene indirizzato ai giusti interlocutori, questi non riceveranno l’attenzione che meritano. Se gli insights non sono tempestivi, potrebbero essere troppo vecchi per consentire alle parti interessate di agire.
• La specificità (specificity). Più nel dettaglio si entra analizzando una metrica, tanto più è probabile che essa possa produrre un’azione. Esempio se un’azienda aumenta il fatturato in un mese del 35% senza sapere il motivo da cui questo aumento è dovuto, potrebbe produrre fraintendimenti e decisioni errate nella pianificazione del futuro, per questo motivo questa metrica presa da sola in questo contesto torna ad essere “inutile”.
• La novità (novelty). Personalmente la più complessa ma anche la più interessante. Con così tanti dati e informazioni concorrenti da interpretare, i nuovi insights avranno un vantaggio rispetto a quelli più familiari. La prima volta che si individua un pattern particolare sarà più interessante e avvincente della decima volta, soprattutto se ritieni di avere già una buona padronanza di ciò che sta guidando il comportamento. La curiosità può spingere le persone a testare o verificare una scoperta insolita o inaspettata nella speranza di gettare nuova luce su un argomento chiave. Questo criterio parla più alla natura umana che a quanto sia realmente preziosa una metrica. Diventiamo insensibili a certe intuizioni se sentiamo di rinforzare piuttosto che sfidare o evolvere le nostre attuali conoscenze e credenze.
• La chiarezza (clarity). Se le persone non comprendono chiaramente un’insight, perché è importante e come potrebbe aiutarli, quell’intuizione verrà trascurata e dimenticata. Un’intuizione chiaramente comunicata crea un segnale forte che è difficile perdere o ignorare e prepara un percorso perché avvenga l’azione. Qui entriamo in un altro macro mondo dove oltre ai dati entrano in gioco lo storytelling e le tecniche di visualizzazione dei dati stessi. Per approfondire questo aspetto consiglio il libro Data Science for Business di Provost e Fawcett.

Obiettivi prima delle metriche

A questo punto avrai capito che prima di capire quali metriche dovresti monitorare, dovresti determinare quali sono gli obiettivi del tuo sito, della tua attività, del tuo business … una volta definiti (e solo allora) potremmo determinare quali metriche dovremmo tracciare.

E l’uomo ?!?!

In linea di principio potrei dire che abbiamo terminato questa veloce carrellata sulle “metriche” utili, anche se all’appello manca una “variabile”: l’uomo, con le sue abitudini, comportamenti privati, esperienze, passioni … che è l’unico, tra le altre cose, a poter interpretare correttamente tutta questa mole di dati … ma di questo ne riparleremo un’altra volta.