Nell’era digitale, dove ogni decisione aziendale può essere guidata dai dati, investire in soluzioni di Data Analytics è essenziale per restare competitivi. Ma come si può misurare l’efficacia di questi investimenti? Il ROI (Return on Investment) è uno degli indicatori più utili per valutare se le risorse dedicate all’analisi dei dati stanno producendo risultati tangibili.
Conoscere il ROI dei progetti di Data Analytics permette alle organizzazioni di valutare i benefici generati rispetto ai costi sostenuti. È un indicatore semplice ma cruciale.
Tuttavia, calcolare il ROI in ambito Business Intelligence può essere complesso: i benefici derivanti dai dati non sono sempre immediatamente visibili o misurabili in termini economici diretti. Ecco perché è fondamentale adottare un metodo strutturato.
Come si calcola il ROI?
Il ROI è sostanzialmente il rapporto tra ricavi e costi ed è applicabile a un’intera area o settore aziendale, a un’azienda nel suo complesso (è un indice di bilancio) o in un suo sotto-insieme, fino alla singola attività di progetto. In questo caso, ad esempio, l’obiettivo è misurare il beneficio di progetti specifici in ambito tecnologico.
ROI % = (Ricavi – Costi) / Costi * 100
Per i progetti di Data Analytics, il denominatore (i costi) è una costante, ovvero la cifra spesa per l’implementazione degli stessi; la difficoltà è dunque unicamente nel calcolo della voce “Ricavi”: essa dev’essere prima inquadrata, poi ricavata con l’approssimazione più veritiera possibile e infine declinata nel giusto orizzonte temporale per una misurazione efficace.
Criteri per calcolare il ROI correttamente:
Definire gli obiettivi e i KPI d'interesse
Il primo passo è senza dubbio quello di identificare gli obiettivi specifici del progetto di Data Analytics e i relativi KPI (Key Performance Indicators) utili per misurarne i risultati. Questi possono includere, ad esempio:
- Riduzione dei costi operativi
- Aumento delle vendite
- Ottimizzazione dei processi produttivi/logistici
- Maggiore soddisfazione/fidelizzazione dei clienti
Considerare i benefici intangibili
Oltre ai numeri, il valore dell’integrazione di un sistema di Data Analytics si manifesta anche in aspetti meno facilmente quantificabili, come:
- Decisioni più rapide perché basate su informazioni solide
- Maggiore reattività ai cambiamenti di mercato
- Un vantaggio competitivo duraturo
L’idea, in questo caso, potrebbe essere quella di introdurre nuovi processi di misurazione che possano portare alla creazione di KPI inediti. Tali KPI non rappresentano un ricavo o un costo, ma dovranno essere convertiti e pesati in modo che possano essere integrati in un modello contenente ricavi o costi. In questo modo è possibile ottenere una sufficiente approssimazione e aggiungere tali informazioni nel calcolo del ROI.
Scegliere l’orizzonte temporale adeguato
Il costo è una voce singola oppure una somma di voci, che possono presentarsi una tantum oppure essere pianificabili tramite un budget annuale destinato ai Data Analytics. Tuttavia, i benefici potrebbero non giungere subito, per cui è necessario stabilire un orizzonte temporale coerente con l’obiettivo da raggiungere. Il ROI si calcolerà dunque considerando tutte le spese e i ricavi (tangibili e non) compresi tra la data di inizio del/i progetto/i e la data di fine.
Per questa ragione, ha senso osservare il ROI solamente alla fine (o, al massimo, nella parte conclusiva) del range temporale stabilito.
Quali KPI utilizzare per misurare il ROI di un progetto dati?
L’esperienza che abbiamo maturato in Blue BI con progetti che combinano l’analisi dei dati per ottimizzare la supply chain e l’integrazione di soluzioni di intelligenza artificiale per previsioni più accurate ci ha permesso di supportare diverse imprese nel settore manifatturiero e non solo.
Un esempio concreto
Un’azienda del settore manifatturiero ha implementato una soluzione di Business Intelligence per migliorare la gestione della supply chain. L’obiettivo è ottenere dei risultati misurabili con un orizzonte temporale di 5 anni. I risultati sono i seguenti:
- Riduzione del 20% dei costi di magazzino grazie a previsioni più accurate
- Incremento delle entrate del 18% grazie ad analisi dati mirate sui clienti
- Risparmio di 10 ore al mese per ogni manager grazie all’automatizzazione dei report
- Il turnover dei fornitori è aumentato del 10% grazie a un monitoraggio più efficiente
Calcolo del ROI (ricavi):
- 20% dei costi di magazzino
- 18% di entrate extra
- 10 ore * costo standard orario dei manager * 60 mesi
- Questo è il calcolo più difficile, occorre l’integrazione di un nuovo KPI che approssimi il meglio possibile. Ad esempio si può stimare che il risparmio medio stimato per un fornitore più competitivo sia del 5% e che il 50% del costo totale degli acquisti sia influenzato dal cambio dei fornitori. In questo modo il calcolo sarebbe:
Acquisti * 50% * 5%
Conclusioni
In conclusione, la valutazione del ROI delle soluzioni di Data Analytics richiede un approccio olistico. Esso non si riduce a una semplice quantificazione economica, bensì rappresenta uno strumento strategico per comprendere in maniera concreta il valore aggiunto di un’implementazione Data Analytics all’interno di un’organizzazione.
Un approccio consapevole, che tenga insieme obiettivi di business, metriche di misurazione e capacità di lettura dei risultati, permette alle aziende di trasformare l’analisi dei dati in un vantaggio competitivo duraturo.
Grazie alla propria decennale esperienza nel settore, Blue BI supporta le imprese nell’affrontare questo percorso, aiutandole a tradurre la complessità dei dati in scelte strategiche concrete e orientate al futuro.
Realizziamo soluzioni di Business Intelligence & Advanced Analytics per trasformare semplici dati in informazioni di grande valore strategico.
