Otto Domande sui Dati che Ogni Imprenditrice Si Fa (Ma Non Sempre Osa Chiedere)

"Doveva essere un workshop sui dati, invece è diventata la conversazione più autentica che abbia facilitato quest'anno."

L'altra sera alla tavola rotonda per StrongHer Milano di Qonto, otto professionisti con background completamente diversi hanno portato otto domande sui dati. Quello che pensavo sarebbe stata una sessione tecnica si è trasformato in qualcosa di più prezioso: la scoperta che le sfide con i dati non sono mai solo tecniche. Ho facilitato decine di workshop sui dati, sugli algoritmi, su come visualizzare le informazioni. Ma questa volta il format è cambiato completamente. Ogni domanda era unica, ogni contesto specifico. Eppure il filo conduttore era chiarissimo: il problema non è mai quanti dati hai o quanto è sofisticato il tuo sistema, ma come trasformi i numeri in decisioni concrete.

Le otto domande emerse durante la serata potrebbero diventare altrettanti moduli di approfondimento, ma quali sono davvero prioritarie per voi? StrongHer continua con i prossimi incontri online e voglio costruire il programma sulle vostre necessità reali. Leggi le domande qui sotto e condividi nei commenti le due o tre più pressanti per la tua realtà aziendale. Voglio sapere cosa pensate, quali sfide affrontate ogni giorno con i vostri dati.

Quello che mi ha colpito quella sera è stata la diversità dei percorsi professionali in quella stanza. Otto settori diversi, otto sfide uniche. Eppure tutti accomunati dallo stesso ostacolo: non tecnologico ma di metodo. La capacità di trasformare grandi quantità di dati in azioni che contano per gli obiettivi aziendali. Le loro domande sono nate dalla curiosità autentica di chi ogni giorno si confronta con decisioni reali, non da un esercizio teorico. E proprio per questo valgono la pena di essere esplorate a fondo.

Ecco le otto domande che sono emerse quella sera:

1. "Quanto valgono i miei dati?"

2. "Quanti dati sono abbastanza?"

3. "Come gestire l'analisi quando i dati sono il nostro core business?"

4. "Come integro sistemi diversi quando i dati arrivano da mille direzioni?"

5. "A quanto posso vendere il mio prodotto?"

6. "Come e quanto delegare quando il team cresce?"

7. "Come evolvo dai fogli di calcolo a sistemi dedicati?"

8. "Come lavoro con variabili qualitative e non solo quantitative?"

Otto domande da otto professionisti con background completamente diversi, grazie a: @Roberto Boccasso di doky che rivoluziona l'archiviazione digitale dei documenti, Sara Malaguti di Flowerista con intelligenza artificiale e gamification, Maria Ascolese e Antonio Alaia di NAMI Data Intelligence che come me aiutano aziende a sfruttare il potenziale dei dati, Anamarija Murdjeva specialista in sistemi di gestione clienti per il B2C, @Jessica Cardone farmacista e cosmetologa con la sua impresa nel settore salute e benessere, Addise Bolzoni business developer che applica strategie da grandi brand a startup e PMI, @Antonella Quici CEO di Start-Rec con esperienza profonda in gestione finanziaria e progetti internazionali, Giuliana Laurita strategist e ricercatrice specializzata in semiotica che ha studiato con Umberto Eco.

Le otto domande, approfondite

1. "Quanto valgono i miei dati?"

La domanda che tutti pensano ma pochi fanno ad alta voce. Il valore dei dati non è fisso ma dipende da quanto possono migliorare i tuoi processi aziendali. Un archivio di clienti vale zero se non lo usi, vale migliaia se lo trasformi in previsioni che ti dicono chi sta per andarsene o dove sono le opportunità. Il metodo che utilizzo parte da una domanda semplice: quanto perdi NON avendo quei dati? Per approfondire: come calcolare il ritorno sull'investimento dei tuoi dati, come misurare la qualità delle informazioni, come capire l'impatto reale sulle decisioni.

2. "Quanti dati sono abbastanza?"

Il dubbio che molti hanno ma ammettono raramente. La risposta non è "più dati possibile" ma "abbastanza per ridurre l'incertezza a un livello accettabile". Dipende da quanto è variabile quello che misuri, quanto devi essere sicuro, quanto piccolo è il cambiamento che vuoi rilevare. Tanti dati non significa automaticamente dati migliori: 10.000 informazioni pulite e rilevanti battono 1 milione di dati confusi. Per approfondire: come calcolare quanti dati ti servono davvero, quando smettere di raccogliere informazioni, come partire con poco e crescere.

3. "Come gestire l'analisi quando i dati sono il nostro core business?"

Quando i dati non sono solo uno strumento ma il prodotto stesso, la sfida si sposta sulla qualità e sulla fiducia. Devi garantire che siano precisi, completi, coerenti, aggiornati. Il rischio è non avere tempo di analizzare i tuoi processi perché sei troppo occupato a produrre analisi per i clienti. La soluzione passa per automatizzare il più possibile, monitorare costantemente la qualità, separare i dati che vendi da quelli che usi internamente per migliorare. Per approfondire: come gestire i dati come asset aziendale, come automatizzare i processi ripetitivi, come misurare la qualità di quello che produci.

4. "Come integro sistemi diversi quando i dati arrivano da mille direzioni?"

Sistema clienti che non parla con quello di gestione, negozio online separato, statistiche su Google, email su un altro strumento. Ogni sistema ha il suo formato, la sua interfaccia, i suoi limiti. Il risultato è frammentazione che rende impossibile avere una visione unica e affidabile. L'approccio pratico: identificare prima quali decisioni devi prendere, capire quali dati ti servono per quelle decisioni, collegare solo quei flussi specifici. Per approfondire: il metodo in tre fasi (diagnosi, strategia, sviluppo), strumenti per collegare sistemi, soluzioni che crescono con la tua azienda.

5. "A quanto posso vendere il mio prodotto?"

Sembra una domanda di prezzo ma è una domanda di analisi. Il prezzo giusto è dove si incontrano il valore che il cliente percepisce e quanta domanda hai a quel prezzo. Ti servono informazioni su tre aspetti: quanto ti costa produrlo, quanto i clienti sono disposti a pagare, quanto chiedono i concorrenti. La parte difficile è capire il valore percepito, che richiede interviste, sondaggi, test specifici. Se hai un negozio online puoi testare prezzi diversi e capire matematicamente quale massimizza i tuoi obiettivi. Per approfondire: come analizzare costi-prezzo-valore, come capire l'elasticità della domanda, come testare prezzi diversi, come prevedere l'impatto.

6. "Come e quanto delegare quando il team cresce?"

La differenza cruciale tra saper fare e saper gestire chi fa. Molti founder hanno informazioni sulle performance ma non sanno interpretarle per capire a chi delegare cosa. Il metodo parte da tre misure: quanto è complesso il compito, quanto è competente il team, quanto costa sbagliare. Gli strumenti di gestione progetti generano automaticamente dati su velocità, colli di bottiglia, qualità per ogni membro del team. Analizzarli con grafici semplici ti mostra chi è pronto per maggiore autonomia. Per approfondire: come valutare cosa delegare, come leggere i dati dal tuo strumento di gestione, come prevedere il successo di una delega.

7. "Come evolvo dai fogli di calcolo a sistemi dedicati?"

Parti con Excel perché è immediato, cresci fino a quando inizia a bloccarsi, a quel punto i fogli sono diventati il tuo punto debole. Limiti strutturali: difficile tenere traccia delle versioni, non cresce con te, difficile collaborare, poco automatizzabile. La domanda vera: meglio spendere 50.000 euro per una soluzione sbagliata o 5.000 per capire prima quale problema risolvere? Il percorso corretto: capire cosa usi oggi e perché, identificare i problemi più urgenti, sviluppare gradualmente la soluzione. Per approfondire: il metodo diagnosi-strategia-sviluppo applicato ai tuoi sistemi attuali, alternative che crescono con te, come migrare senza bloccare tutto.

8. "Come lavoro con variabili qualitative e non solo quantitative?"

Interviste, questionari aperti, gruppi di discussione, recensioni testuali generano informazioni ricchissime che richiedono approcci diversi dai numeri. Non puoi fare calcoli statistici su un commento ma puoi estrarre emozioni, temi, intenzioni con tecniche specifiche. Il processo: trascrivere e pulire, analizzare manualmente un campione per identificare i temi ricorrenti, poi usare strumenti per classificare automaticamente il resto, infine analizzare i risultati come faresti con i numeri. Abbiamo discusso della confusione tra correlazione e causa, particolarmente insidiosa con questo tipo di dati dove le relazioni sono difficili da stabilire. Per approfondire: come analizzare testi e interviste, come estrarre significati dai commenti, come distinguere coincidenze da vere relazioni causa-effetto.

Avevo preparato concetti tecnici, modelli, strumenti. Ma quello che ha colpito il segno è stata la profonda connessione tra queste professioniste. Lo spirito di coraggiose imprenditrici che possono aiutarsi a vicenda combinando esperienze diverse. In una serata abbiamo scalfito la superficie. Sono uscito con più domande di quante ne avessi portate, e questa è la miglior misura di successo.

Le migliori intuizioni sui dati non nascono dai grafici ma dalle conversazioni autentiche.

Grazie a Qonto, @Elena Finazzi, @Arianna Pavesi, Francesca Angela, @Giulia Tanzi e tutto il team per aver creato questo spazio. Grazie a Greta Rosetti e Cofoundry per l'ospitalità. E soprattutto grazie a tutte le partecipanti per aver condiviso le sfide reali dietro le domande tecniche.

P.S. Scrivi nei commenti il numero (1-8) delle due o tre domande più pressanti per te. Voglio costruire i prossimi workshop online su quello che serve davvero alla community 🌊