Definizione di analytics integrati

Gli analytics integrati rappresentano un approccio innovativo agli analytics dei dati che rendono più semplice per le persone prendere decisione informate. In questo articolo, daremo una definizione degli analytics integrati, ne esploreremo i vantaggi ed esamineremo le tecniche di implementazione più comuni. Grazie agli analytics integrati, le organizzazioni possono inserire le funzionalità analitiche direttamente nei flussi di lavoro e nelle applicazioni aziendali, consentendo ai dipendenti, o talvolta anche ai clienti, di accedere a insight in tempo reale contestualizzati e di aiutarli a prendere decisioni basate sui dati.

Cosa sono gli analytics integrati?

Gli analytics integrati incorporano direttamente le analisi dei dati e le funzionalità di visualizzazione nelle applicazioni operative o in altri software, consentendo alle persone di accedere e analizzare i dati senza passare da applicazioni o sistemi diversi. Gli analytics integrati aiutano le aziende a migliorare il processo decisionale e a individuare nuove opportunità riducendo al contempo la complessità degli analytics. Rende gli insight basati sui dati più accessibili e fruibili a un maggior numero di persone, dipendenti e talvolta anche clienti, offrendo informazioni pertinenti e fruibili proprio dove sono necessarie.

Differenze tra analytics integrati e business intelligence (BI)

Gli analytics di business e gli analytics integrati mirano entrambi ad aiutare le aziende a prendere decisioni informate con insight basati sui dati. La differenza sta nel modo in cui vengono utilizzati. Gli analytics di business e la business intelligence (BI) hanno bisogno che gli utenti abbandonino le applicazioni operative utilizzate per svolgere il proprio lavoro e utilizzino strumenti separati con interfacce diverse per ottenere insight sui dati.

Gli analytics integrati sono progettati per una posizione specifica in cui verranno integrati, fornendo informazioni pertinenti per l'attività. Rappresentano un semplice modo per le persone di accedere all'analisi e agli insight, mentre gli strumenti di business intelligence o gli analytics di business offrono anche informazioni per il consumo, ma hanno bisogno che una persona tecnicamente esperta crei o modifichi contenuti utilizzando lo strumento e le fonti di dati correlate.

Differenze chiave

A differenza degli analytics tradizionali, gli analytics integrati eliminano il bisogno di passare dall'interfaccia utente che stai utilizzando per svolgere il tuo lavoro a uno strumento di analytics specializzato per accedere alle informazioni e agli insight di supporto. Gli utenti interni (dipendenti) e gli utenti esterni (clienti) non hanno bisogno di competenze tecniche avanzate o di accesso alla piattaforma di analytics sottostante o ai sistemi di gestione dei dati per utilizzare gli analytics integrati. Tale accesso consente loro di prendere decisioni basate sui dati senza comprendere il processo di analytics implicato.

Gli analytics integrati offrono un approccio più efficiente, accessibile e intuitivo, particolarmente adatto per supportare i processi aziendali in tempo reale. Gli analytics integrati possono fornire insight contestuali per supportare i processi aziendali in tempo reale. Senza gli analytics integrati, l'utente avrebbe bisogno di avere accesso a una piattaforma di analytics separata, di competenze per utilizzare tale software, di una comprensione delle definizioni dei dati, e di più tempo per interagire, manipolare e digerire le informazioni presentate.

Concetti chiave

• Un progetto di analytics integrati di successo ha bisogno di una chiara comprensione degli obiettivi aziendali specifici e dell'esperienza utente che il progetto sta cercando di raggiungere. In che modo l'azienda ne trarrà vantaggio, e come ne trarranno vantaggio i clienti?
• Gli analytics integrati devono essere perfettamente incorporati nell'applicazione o nella piattaforma affinché il componente integrato non venga riconosciuto come qualcosa di separato dall'applicazione. Per fare ciò, questo sistema di analytics deve integrarsi bene con l'infrastruttura e gli strumenti esistenti.
• Una soluzione di analytics integrati dovrebbe ridimensionarsi per gestire grandi volumi di dati e interazioni degli utenti senza ritardi durante il rendering del componente incorporato. Il sistema dovrebbe gestire query e calcoli complessi, con prestazioni ottimali anche quando i volumi di dati aumentano.
• Il team di implementazione deve garantire che siano state adottate policy di governance e sicurezza dei dati per proteggere i dati degli utenti e rispettare le normative. Ciò include il controllo dell'accesso ai dati, il monitoraggio dell'uso dei dati e l'applicazione di criteri di sicurezza.
• Vale la pena misurare il ritorno sull'investimento dalla piattaforma di analytics integrata. Integrando il monitoraggio dell'utilizzo, le aziende possono quantificare il valore dell'utilizzo delle metriche, ad esempio il tempo risparmiato dai clienti.

Cosa sono gli analytics integrati

Gli analytics integrati sono una piattaforma software che incorpora le funzionalità di analisi dei dati nelle applicazioni operative di un'organizzazione al fine di supportare meglio i flussi di lavoro e i processi aziendali. Utilizzando gli analytics integrati direttamente nelle applicazioni operative, come i sistemi CRM o ERP, gli utenti finali possono accedere a insight sui dati critici senza bisogno di strumenti aggiuntivi o supporto da parte dell'IT o degli analisti di dati. Ciò significa che gli utenti possono prendere decisioni informate e guidate dai dati senza lasciare il flusso di lavoro o l'applicazione in utilizzo. Se utilizzati largamente in un'azienda, gli analytics integrati possono migliorare la produttività, aumentare il ROI per la piattaforma di analytics e promuovere una cultura basata sugli analytics.

Perché sono importanti gli analytics integrati?

Dal punto di vista dell'azienda: gli analytics integrati possono aiutare un'azienda a differenziare i propri prodotti e servizi rispetto alla concorrenza. Ad esempio, una banca può incorporare insight visivi sui dati nella panoramica del conto online dei propri clienti che mostra i progressi dei risparmi e proietta potenziali patrimoni futuri in base a diversi scenari di risparmio e rendimento. Questo servizio a valore aggiunto è relativamente economico ma ad alto valore per i propri clienti poiché migliora direttamente ciò che i clienti stanno cercando di fare. Integrando gli analytics direttamente nei prodotti, le aziende possono migliorare la fidelizzazione dei clienti e persino generare nuovi flussi di ricavi mettendo a pagamento ulteriori funzioni di analytics. Gli analytics integrati inoltre consentono alle aziende di raccogliere e analizzare i dati di utilizzo, fornendo insight sul comportamento e sulle preferenze dei clienti che informano lo sviluppo futuro dei prodotti.

Dal punto di vista dell'utente: gli analytics integrati consentono ai dipendenti o ai clienti di accedere agli insight sui dati direttamente all'interno dei loro task giornalieri senza bisogno di strumenti aggiuntivi o conoscenze specializzate. Ciò aiuta le persone a prendere decisioni più informate e basate sui dati, migliorando la produttività, l'accuratezza e l'efficienza. Con gli analytics integrati, le persone possono utilizzare rapidamente e facilmente gli insight sui dati presentati che altrimenti sarebbero difficili o laboriosi da ottenere. Inoltre, gli analytics integrati consentono alle persone di agire immediatamente in base a questi insight, piuttosto che dover rimandare una decisione per raccogliere più dati e ricerche. Ad esempio, se qualcuno accedesse al proprio conto bancario online personale, gli analytics integrati potrebbero consentirgli di rivedere visivamente le sue abitudini di spesa e strumenti aggiuntivi potrebbero aiutarlo a valutare se un acquisto importante, come una nuova auto, è alla sua portata.

Come funzionano gli analytics integrati?

Esistono vari metodi per incorporare insight in altri sistemi, con livelli crescenti di competenze tecniche richieste. Il più semplice consiste nel tagliare e incollare i link in un'applicazione. Il livello successivo utilizza opzioni low-code per persone più tecniche che non scrivono necessariamente codice ma comprendono i sistemi in uso. Infine, ci sono framework per sviluppatori full-code che offrono la massima flessibilità ma dipendono da competenze specializzate. Di seguito sono riportati ulteriori dettagli su questi tre metodi per incorporare gli analytics.

• Integrazione mediante copia e incolla di un URL: in questo approccio, il sistema operativo con cui l'utente interagisce chiede alla piattaforma di analytics di eseguire il rendering del componente di analytics richiesto, ad esempio un grafico o una tabella, in uno spazio predeterminato nell'interfaccia utente. Per utilizzare questo approccio, tale applicazione operativa deve offrire un metodo per incorporare contenuti, in genere da link, siti web o iFrames; tale URL verrebbe dal software di analytics. La Figura 2 mostra gli analytics integrati in Microsoft Teams utilizzando l'app del sito web di Microsoft.

  Scopri come incorporare Oracle Analytics Cloud in Microsoft Teams

• Integrazione con piattaforme di sviluppo low-code: i vantaggi dello sviluppo di applicazioni low-code includono un'innovazione più rapida rispetto alla codifica ex-novo, che consente una rapida distribuzione dei requisiti aziendali con costi minimi. È possibile utilizzare varie tecniche per incorporare gli analytics, a seconda del caso d'uso e del livello di abilità della persona che esegue l'integrazione. L'utente low-code è probabilmente un analista aziendale esperto di tecnologia o un altro "cittadino sviluppatore" che si sente a suo agio con strumenti ricchi di funzionalità, ma non è un programmatore. Ad esempio, gli strumenti low-code possono offrire un componente web che semplifica l'integrazione degli insight di analytics nelle applicazioni. Alcuni database includono strumenti low-code per incorporare più facilmente visualizzazioni di dati e altri analytics.

  Ad esempio, nella Figura 3, le ricerche a faccette di Oracle APEX possono filtrare il contenuto di analytics integrati, inclusi i cloud tag e le visualizzazioni di generazione del linguaggio naturale.

  La Figura 4 mostra un componente web di analytics utilizzato all'interno di un'applicazione Oracle Visual Builder che fa riferimento a un progetto di analytics e le proprietà che lo sviluppatore di applicazioni low-code può configurare.

• Integrazione con framework full-code: i framework full-code offrono la massima flessibilità, ma per utilizzarli gli sviluppatori hanno bisogno delle giuste competenze. Ad esempio, uno sviluppatore potrebbe utilizzare un framework di incorporamento JavaScript insieme a HTML e CSS per creare un'esperienza di applicazione web completamente personalizzata. Per ogni canvas di Oracle Analytics, vedi la Figura 5, è possibile visualizzare e copiare il codice necessario per fare riferimento a quel canvas nell'applicazione web.

  Incorporare i contenuti in questo modo offre funzionalità aggiuntive per passare filtri e richiamare eventi, con conseguente esperienza utente avanzata che può essere personalizzata per il web design reattivo. Vedi Figura 6.

7 vantaggi degli analytics integrati

Gli analytics integrati possono rendere più facile ed efficiente per dipendenti e clienti ottenere informazioni in base a cui possono agire senza allontanarsi dall'applicazione o dall'interfaccia digitale che stanno utilizzando. Tali informazioni potrebbero presentarsi sotto forma di grafici, tabelle, mappe o anche solo di un prompt di testo. Il punto è che le informazioni provengono da qualche altra fonte di dati, ma appaiono naturalmente nell'attività digitale che una persona sta svolgendo. Ecco sette vantaggi che possono apportare.

1. Processo decisionale basato sui dati: fornendo alle persone gli insight giusti integrati nel loro processo decisionale e le informazioni contestuali necessarie, è più probabile che prendano più rapidamente le decisioni migliori basate sui dati perché trovano a portata di mano le informazioni senza doverle cercare.
2. Maggiore produttività: quando le informazioni giuste vengono presentate immediatamente, integrate all'interno di un processo aziendale, le persone risparmiano tempo non dovendo cercare insight di analytics in strumenti separati. Passare di strumento in strumento richiede un cambio di contesto costante, con un impatto negativo sulla produttività.
3. Soddisfazione dei clienti: i clienti ricevono un'esperienza più ottimizzata nella ricerca o nell'esperienza di acquisto, poiché vengono immediatamente presentate le informazioni rilevanti per le loro azioni o decisioni. Ciò consente alle persone di completare le proprie attività senza dover estrarre dati da altre app, di effettuare chiamate telefoniche o di cercare altro aiuto da esperti.
4. Crescita dei ricavi: se i dipendenti prendono decisioni più rapide, accurate e basate sui dati, aumentano le probabilità di un migliore risultato aziendale e di una crescita dei ricavi in quanto l'azienda può agire più rapidamente su nuove opportunità. I clienti ben informati sarebbero anche meno indecisi, cosa che, si spera, aumenterebbe le vendite.
5. Self-service: gli analytics integrati migliorano il self-service fornendo alle persone informazioni più pertinenti per svolgere il loro lavoro senza ulteriori strumenti, passaggi o assistenza da parte di altri.
6. Un'unica fonte di dati affidabile: le piattaforme di analytics che forniscono un modello di dati aziendale coerente e affidabile possono anche fornire analytics integrati per fornire metriche e insight di cui le persone si fidano. Le informazioni fornite attraverso altri metodi (chiamate telefoniche, messaggi Slack, e-mail, dichiarazioni scritte) possono portare rapidamente a numeri imprevedibili.
7. Applicazioni componibili: gli analytics incorporati rappresentano un componente di base nella creazione di applicazioni componibili in quanto la piattaforma di analytics può fornire funzionalità, ad esempio le visualizzazioni dei dati, non possedute dalle applicazioni. Il vantaggio delle app componibili è che l'azienda può assemblare rapidamente componenti esistenti per gestire una nuova esigenza aziendale.

Esempi e casi d'uso degli analytics integrati

Quando si pensa a come utilizzare al meglio gli analytics integrati, è bene considerare tre ampi scenari di integrazione: nei siti web o nelle applicazioni rivolte al pubblico, nelle applicazioni aziendali rivolte ai dipendenti e, nel caso di fornitori di software indipendenti, nelle loro applicazioni per aumentarne l'utilità. Ecco dettagli su questi tre scenari.

Integrazione di siti web pubblici e applicazioni mobile: integrare strumenti di analytics e visualizzazione dei dati direttamente in un sito web o in un'applicazione web consente agli utenti di interagire e analizzare i dati senza uscire dalla pagina web. Ad esempio, una società di case vacanza può fornire agli host insight sulle prestazioni della propria proprietà, come tassi di occupazione, prezzi e recensioni, nel contesto del sito web o dell'app mobile dell'azienda per i proprietari.

Integrazione dei sistemi operativi interni: l'integrare gli strumenti di analisi e visualizzazione dei dati direttamente nei sistemi aziendali interni può favorire un notevole risparmio di tempo per i dipendenti e fornire alle persone informazioni più utili. Ad esempio, una piattaforma di supply chain management che incorpora gli analytics può fornire visibilità in tempo reale sui livelli di inventario, sulle prestazioni dei fornitori e sui tempi di consegna, rendendo tali insight visibili direttamente nel sistema di supply chain management di un'azienda senza chiedere a un dipendente di passare ad altri strumenti aziendali.

Integrazione di sistemi di terze parti: gli analytics integrati possono essere integrati in un'applicazione di terze parti in un accordo con fornitori di software indipendenti per fornire ai loro utenti insight in tempo reale all'interno dei loro flussi di lavoro. Ciò consente all'organizzazione ISV di fornire insight basati sui dati ai propri clienti o partner, creando un vantaggio competitivo. Ad esempio, una ISV potrebbe incorporare gli analytics nella propria piattaforma di e-commerce per fornire ai propri clienti insight in tempo reale sul comportamento dei consumatori, come la cronologia di navigazione e di acquisto.

Funzioni chiave della piattaforma di analytics integrati

Una piattaforma di analytics integrata richiede alcune caratteristiche fondamentali per soddisfare le esigenze delle aziende. Queste esigenze riguardano principalmente il modo in cui l'utente interagisce con i dati, come dashboard, visualizzazioni e interattività, nonché la possibilità di accedere ai dati giusti. Di seguito sono riportate le funzioni chiave di cui ha bisogno una piattaforma di analytics integrati.

• Dashboard: i fornitori di software che eccellono nella creazione di software operativi potrebbero non necessariamente possedere competenze riguardanti gli strumenti di analytics, quindi incorporare gli analytics da un fornitore di software specializzato può essere un'idea migliore. Integrando dashboard incorporate, i dipendenti possono interagire più facilmente con i propri dati in modo intuitivo e accessibile.
• Visualizzazione dei dati: le visualizzazioni dei dati incorporate, come grafici, descrizioni e tabelle, possono essere integrate direttamente all'interno di un'altra applicazione web o mobile, fornendo agli utenti una rappresentazione visiva chiara e concisa dei dati per supportare le decisioni.
• Analytics self-service: il contenuto incorporato è connesso direttamente all'origine dati e fornisce all'utente un modo grafico per interagire con tali dati senza chiedere all'IT di creare un report per loro. Le funzionalità self-service includono la possibilità di modificare la visualizzazione mediante l'applicazione di filtri, la modifica dei tipi di grafico, l'analisi di elementi dati aggiuntivi e la creazione di nuove visualizzazioni.
• Connettori di dati: la piattaforma di analytics integrati dovrebbe connettersi direttamente a tutte le fonti di dati pertinenti senza dover spostare i dati o fare affidamento su archivi di dati proprietari, poiché tali approcci possono comportare dati obsoleti e incoerenti.
• Interattività: gli analytics integrati dovrebbero essere in grado di interagire con l'host in cui sono incorporati. Ciò può includere l'accettazione dei valori passati come filtri o l'invio di eventi basati sui dati alla pagina host.

Il futuro degli analytics integrati

Gli analytics integrati svolgeranno un ruolo sempre più importante nell'aiutare dipendenti e clienti ad accedere agli insight di cui hanno bisogno per agire, il tutto all'interno dell'applicazione che stanno utilizzando. Ciò risolverà i principali ostacoli per le aziende affinché possano utilizzare meglio i dati e aiutare le persone a prendere decisioni intelligenti con sicurezza. Gli analytics integrati forniranno molto di più di grafici statici o leggermente interattivi. Il machine learning (ML) sarà in grado di fornire previsioni visive contestuali senza che l'utente debba richiederle. Ad esempio, un'azienda fornitrice di energia può utilizzare il machine learning per offrire insight all'interno delle pagine di fatturazione dei propri clienti che prevedono i prossimi sei mesi di consumo di energia considerando l'uso passato e fattori esterni, come stagionalità e previsioni meteorologiche.

Fornire insight personalizzati e in tempo reale diventerà sempre più importante man mano che le aziende cercano di ottenere un vantaggio competitivo attraverso un processo decisionale più aggiornato e informato. Altri fattori che possono plasmare il futuro degli analytics integrati includono il crescente uso di soluzioni basate sul cloud, la maggiore adozione di analytics self-service e l'integrazione di soluzioni di analytics con tecnologie emergenti, come l'Internet of Things (IoT) e la blockchain.

Come scegliere una soluzione di analytics integrati

Quando ti chiedi se una piattaforma di analytics può soddisfare le tue esigenze di analytics integrati, considera i seguenti fattori, in ordine di priorità:

1. Integrazione: dovrebbe integrarsi con l'applicazione o la piattaforma esistente, senza aver bisogno di soluzioni alternative personalizzate.
2. Connettività dei dati: dovrebbe essere in grado di connettersi a una vasta gamma di origini dati, inclusi database, storage cloud e altre applicazioni.
3. Sicurezza: dovrebbe fornire robuste funzioni di sicurezza per proteggere i dati sensibili, tra cui l'autenticazione degli utenti in background, la cifratura dei dati e i controlli dell'accesso.
4. Scalabilità: dovrebbe essere scalabile per gestire grandi quantità di dati e interazioni con gli utenti, mantenendo al contempo i livelli di prestazioni e affidabilità.
5. Supporto e formazione: dovrebbe essere supportata da un team di assistenza esperto, fornendoti accesso alla formazione e alle risorse per aiutare gli utenti a trarre il massimo dal sistema.
6. Total cost ownership: dovrebbe fornire un ROI positivo, con un modello di prezzi trasparente che consideri tutti i costi, incluse le licenze, l'implementazione e la manutenzione e il supporto continui.
7. Personalizzazione: le visualizzazioni del sistema devono essere personalizzabili affinché il componente integrato appaia parte dell'applicazione originale in modo naturale. Dovrebbe essere funzionalmente personalizzabile in base ai bisogni specifici dell'azienda con la possibilità di aggiungere o rimuovere funzionalità a seconda delle esigenze.
8. Funzionalità di analytics: dovrebbe fornire una vasta gamma di funzionalità di analytics, tra cui la modellazione dei dati, la visualizzazione dei dati, gli analytics predittivi e il reporting.
9. Funzionalità self-service: dovrebbe consentire agli utenti di modificare la propria visualizzazione dei dati in tempo reale, senza richiedere formazione o supporto IT.

Scopri i vantaggi degli analytics integrati con Oracle

Oracle Analytics offre una vasta gamma di funzionalità di integrazione, ad esempio l'utilizzare un link per accedere a una cartella di lavoro, ma anche la flessibilità necessaria per usare gli strumenti di sviluppo low-code di Oracle per fornire componenti o per utilizzare il framework di integrazione JavaScript preferito dagli sviluppatori full-code.

L'utilizzo di Oracle Analytics e dell'ampia gamma di servizi disponibili in Oracle Cloud Infrastructure (OCI) offre alle aziende un modo unico per creare applicazioni personalizzate e componibili. Ad esempio, possono creare un'applicazione utilizzando Visual Builder, il quale acquisisce un'immagine, esegue l'analisi utilizzando il servizio AI OCI Vision e genera suggerimenti per "etichette" che fungono da filtri per gli analytics integrati. Tale soluzione utilizza anche Oracle Autonomous Data Warehouse, OCI Object Storage e le comunicazioni tramite le API REST OCI. I casi d'uso aziendali abbondano per un'applicazione di questo tipo: pensa a come sarebbe utilizzare le funzionalità AI di Vision per rilevare quanto pieni siano i parcheggi o quando le scorte presenti in una stazione su una catena di montaggio sono calate.

L'integrazione degli analytics mediante un'ampia gamma di tecniche può aiutare le aziende di tutte le dimensioni. Iniziare a utilizzare gli analytics incorporati può essere semplice come copiare e incollare un link a una cartella di lavoro di analytics in una delle tue applicazioni aziendali. Oppure, se sei un "citizen developer", puoi provare qualcosa di più avanzato utilizzando opzioni low-code per l'integrazione. O ancora, nel caso degli sviluppatori, non ci sono limiti se si utilizza un framework di incorporamento per la creazione full-code. Qualunque sia la tua scelta, vedrai rapidamente come fornire insight al momento giusto, nel flusso di lavoro di un dipendente o nel processo di acquisto di un cliente, può portare a decisioni migliori e a più produttività o vendite.

L'integrazione degli analytics consente a ogni sistema di eccellere nelle funzioni previste, che è il vantaggio principale. Le società di software possono consentire alle loro applicazioni host e ai loro sviluppatori di focalizzarsi interamente sull'ottimizzazione del funzionamento di tale sistema. Utilizzando una piattaforma di analytics per fornire analytics integrati, le aziende possono evitare di dover sviluppare i propri analytics personalizzati, un'area in cui potrebbero non avere competenze.

Domande frequenti sugli analytics integrati

Qual è un esempio di analytics integrati?

Esempio di analytics integrati sono le metriche e le visualizzazioni incorporate in un sistema CRM (customer relationship management). I rappresentanti commerciali possono visualizzare le metriche delle prestazioni chiave, ad esempio i ricavi sulle vendite, i tassi di conversione e i costi di acquisizione dei clienti, direttamente all'interno del sistema CRM che utilizzano ogni giorno. Ciò consente loro di prendere decisioni basate sui dati, di identificare le tendenze e di monitorare i progressi fatti rispetto ai loro obiettivi senza dover passare da un'applicazione all'altra.

Qual è la potenza degli analytics integrati?

La potenza degli analytics integrati risiede nella loro capacità di integrare perfettamente gli analytics dei dati nei flussi di lavoro aziendali, nelle applicazioni e nei processi esistenti. Incorporando gli analytics direttamente nelle loro operazioni quotidiane, le aziende possono ottenere insight in tempo reale, prendere decisioni basate sui dati e rispondere rapidamente alle mutevoli condizioni del mercato. Ciò può portare a una maggiore efficienza, a una migliore customer experience, a un aumento dei ricavi e a una riduzione dei costi.

Qual è il valore degli analytics integrati?

In primo luogo, gli analytics integrati consentono alle aziende di prendere decisioni informate basate su insight dei dati in tempo reale, migliorando la loro capacità di affrontare immediatamente problemi o cambiamenti del mercato. Grazie agli analytics integrati, i dipendenti possono accedere e interpretare i dati senza fare affidamento su competenze specializzate o sul supporto di un team di dati. Ciò democratizza l'accesso ai dati, aumentando la velocità del processo decisionale e riducendo la probabilità di errori causati dall'elaborazione manuale dei dati.

In secondo luogo, gli analytics integrati possono fornire un vantaggio competitivo migliorando la qualità delle customer experience. Grazie a insight in tempo reale, le aziende possono comprendere meglio il comportamento e le preferenze dei propri clienti, consentendo loro di fornire consigli personalizzati e campagne di marketing mirate. Questo, a sua volta, può aumentare la fidelizzazione dei clienti, ridurre i tassi di abbandono e favorire la crescita dei ricavi.

Infine, gli analytics integrati possono aiutare a ridurre i costi identificando le inefficienze nei processi aziendali e consentendo un'ottimizzazione continua. Monitorando gli indicatori KPI in tempo reale, le aziende possono identificare i colli di bottiglia, adeguare di conseguenza i processi e ridurre gli sprechi, migliorando in ultima analisi i profitti.