Alli Data Explorer è un ambiente di analisi self-service costruito sulla base dati governata di Alli. I team segmentano, confrontano e interrogano i propri dati di performance in linguaggio naturale, e vedono che cosa è cambiato e perché, senza codice e senza un nuovo ciclo di reporting.
Le dashboard sono costruite attorno alle domande che qualcuno sapeva di dover porre. Quando ne emerge una nuova a metà campagna, aspetta una nuova vista, un altro export o un analista con del tempo libero.
Una dashboard è costruita attorno a domande note in anticipo. Quando ne emerge una nuova, finisce in fondo alla coda.
Ogni copia del foglio di calcolo ha i propri filtri e le proprie formule, così entro venerdì la stessa metrica può significare tre cose diverse.
Quando ogni domanda è una richiesta, gli analisti passano la settimana a estrarre dati invece di interpretarli.
Uno spazio di lavoro no-code su dati governati, con Ask Alli integrato, così chiunque nel team può segmentare la performance e costruire una vista senza aprire un ticket.
Scegliete un intervallo di date, selezionate le colonne e aggiungete filtri. Il grafico e la tabella si aggiornano appena modificate un filtro, così chiunque nel team può esplorare i dati.
Guardate il videoPer il vostro teamUna domanda riceve risposta nella stessa riunione in cui è stata posta.
Rappresentate qualsiasi metrica nel tempo, fate il pivot della tabella e confrontate i canali fianco a fianco. Data Explorer legge gli stessi dati live di ogni dashboard di Alli, così lavorate sui numeri di oggi.
Guardate il videoPer il vostro teamI team media individuano dove si concentra un cambiamento e intervengono mentre la campagna è ancora in corso.
Le domande ricevono risposta in pochi minuti. Un report personalizzato richiedeva giorni, e nel frattempo la campagna era andata avanti.
Quando tutti esplorano gli stessi dati governati, i team smettono di discutere sui numeri e iniziano a discutere di che cosa significano.
Meno richieste ripetute significa che gli analisti possono concentrarsi sul lavoro approfondito che richiede la loro competenza.
Budget allocato male, una campagna con problemi o un calo improvviso dell’engagement vengono intercettati quando c’è ancora tempo per intervenire.
Chi lo usa
Arrivate alle revisioni con un’unica versione della performance.
Ottenete una risposta affidabile quando un numero non torna, dagli stessi dati governati che vede il team finance.
Indagate in autonomia un cambiamento a metà campagna.
Trovate dove si concentra una variazione per canale, mercato o creatività, e intervenite mentre la campagna è ancora in corso.
Mettete alla prova un’ipotesi prima che entri nel piano.
Esplorate i trend tra piattaforme, creator e mercati in un’unica vista, e verificate l’idea rispetto ai dati.
Dedicate la settimana all’interpretazione.
Le estrazioni di routine ricevono risposta da chi ha le domande, e il team finance legge la performance dagli stessi dati governati usati dal marketing.
Ask Alli si trova accanto ai dati, e ogni vista legge le stesse definizioni del resto di Alli.
Digitate una domanda come la direste ad alta voce, oppure sceglietene una suggerita, come le campagne principali per impression. Generate insights fa emergere trend, top performer, anomalie e confronti dai dati visualizzati.
Per il vostro teamI nuovi utenti sono operativi dal primo giorno, senza dover prima imparare un modello di dati.
Esplorate Ask AlliData Explorer funziona sui dati che Datasources acquisisce e che il Semantic Layer definisce, così un totale in Explorer corrisponde al totale in ogni dashboard. Salvate la vista quando regge ed esportatela quando deve circolare.
Per il vostro teamLe revisioni partono da un’unica versione della performance, così la riunione si concentra sul suo significato.
Esplorate Semantic LayerDalla domanda alla risposta, su dati già connessi e definiti.
I dati di piattaforme come Meta, YouTube, LinkedIn e Pinterest si trovano accanto ai vostri dati di business.
Scegliete un intervallo di date, colonne e filtri per segmentare e confrontare.
Digitate la domanda in linguaggio naturale e lasciate che Ask Alli costruisca la vista.
Generate un riepilogo di che cosa è cambiato e perché, oppure una sintesi in una slide da presentare.
Salvate o esportate la vista, oppure portate l’insight in dashboard, pianificazione delle audience o lavoro creativo.
Le domande che emergono tra un report programmato e l’altro, e che cosa fa Data Explorer con ciascuna.
Avete una domanda a cui i vostri report non rispondono? Portatela a una presentazione guidata
Tableau e Power BI sono utili per il reporting strutturato e le viste già note. Data Explorer gestisce le domande che emergono nel frattempo, e la maggior parte dei team usa entrambi.
| Dashboard statiche e BI | Export in fogli di calcolo | Alli Data Explorer | |
|---|---|---|---|
| Ideale per | Viste di reporting note e ricorrenti | Analisi una tantum da parte di chi ha il file | La domanda che avete adesso, e quella successiva |
| Una nuova domanda | Aspettare che qualcuno costruisca una nuova vista | Estrarre un altro export e ricostruire la logica | Filtrare, confrontare o chiedere in linguaggio naturale |
| Chi può usarlo | Tutti possono vedere, pochi possono modificare | Chi ha dimestichezza con le formule | Chiunque nel team |
| Affidabilità dei numeri | Dipende da come è stata costruita la vista | Cambia a ogni copia | Collegata a fonti approvate e definizioni condivise |
| Che cosa ottenete | Un grafico | Un file | Una risposta, una vista e un riepilogo di che cosa è cambiato |
Il self-service funziona solo se i numeri reggono. Data Explorer dà accesso a tutti, mentre il team dati mantiene il controllo di ciò che sta alla base.
Sicurezza: la piattaforma Alli dispone di un report SOC 2 Type II aggiornato ed è allineata al NIST Cybersecurity Framework (CSF). Richiedete il report Scoprite i dettagli sulla sicurezza
Ogni vista è costruita su fonti governate e sulle stesse definizioni usate dal resto di Alli.
I team tecnici gestiscono fonti, definizioni e accessi. Tutti gli altri esplorano ciò che quelle fonti contengono.
Ogni dataset rimanda alla sua fonte approvata, così quando due numeri non coincidono potete confrontare direttamente le fonti e trovare la discrepanza.
I concetti alla base di Alli Data Explorer
Che cos’è Data Explorer, come si confronta con gli strumenti che avete e come iniziano i team.
Alli Data Explorer è un ambiente di analisi self-service costruito sulla base dati governata di Alli. I team possono segmentare, filtrare e confrontare i dati di performance, porre domande in linguaggio naturale tramite Ask Alli integrato e generare riepiloghi di che cosa è cambiato e perché, senza codice e senza attendere un nuovo ciclo di reporting.
No. È un ambiente no-code, quindi non serve un background di sviluppo o data science. Potete filtrare e confrontare i dati con controlli punta e clicca, oppure digitare una domanda in linguaggio naturale e lasciare che Ask Alli costruisca la vista. I team tecnici mantengono la governance su fonti, definizioni e accessi.
Tableau e Power BI sono utili per il reporting strutturato e per presentare viste già note. Data Explorer è pensato per l’esplorazione quotidiana: la domanda di approfondimento, l’indagine a metà campagna, il numero che non torna. La maggior parte dei team usa entrambi. La BI gestisce il reporting programmato, e Data Explorer gestisce le domande che emergono nel frattempo.
Ask Alli è l’agente IA che opera in tutti i prodotti di Alli. Data Explorer è l’ambiente in cui esplorate in profondità i dati di performance. Ask Alli è integrato in Data Explorer, così potete porre una domanda in linguaggio naturale, poi continuare a segmentare, confrontare e riepilogare il risultato nello stesso posto.
Data Explorer attinge alla base dati connessa di Alli, che riunisce i segnali di piattaforme media come Meta, YouTube, LinkedIn e Pinterest con i vostri dati di business. Ogni dataset rimanda alla sua fonte approvata, così potete risalire all’origine di un numero e a come è stato definito.
Ogni vista è costruita su fonti governate e definizioni condivise, le stesse usate dal resto di Alli. Quando due numeri non coincidono, come un report di un publisher e i vostri dati interni, potete confrontare direttamente le fonti e trovare la discrepanza. È così che i team arrivano a un’unica versione della performance.
No. Cambia il modo in cui gli analisti impiegano il loro tempo. Le domande di routine e le estrazioni ripetute ricevono risposta direttamente da chi le pone, alleggerendo la coda delle richieste di analisi. Gli analisti hanno più tempo per la modellazione approfondita, l’interpretazione e il lavoro strategico che richiedono la loro competenza.
Iniziate dalla domanda che il vostro team pone più spesso e a cui non riesce a rispondere rapidamente. Di solito è una domanda sulla performance che richiede di attingere a più fonti o di aspettare un analista. Rispondete prima a quella in Data Explorer. Quando il team si fida della risposta, le domande successive tendono a seguire da sole.
Prenotate un primo incontro e guardate Data Explorer rispondere alle domande del vostro team, sui vostri dati.