Photo 1542744173 05336fcc7ad4 891x645

Con Analisi Predittiva (o Predictive Analytics) intendiamo l’impiego di tecniche statistiche e matematiche atte a fornire stime sul futuro quanto più accurate possibili. Ovviamente, tali tecniche non sono in grado di predire il futuro con assoluta certezza, ma possono fornire informazioni chiave come l’esistenza di particolari “pattern” nel comportamento dei clienti o il manifestarsi di certi risultati a seguito di specifiche azioni, e in generale offrire una previsione sul futuro più affidabile, poiché elaborata attraverso i dati.

Tali tecniche, già in uso da diverso tempo, negli ultimi anni hanno assistito ad una rapida diffusione, favorita dal rinnovamento offerto da modelli di Machine Learning sempre più precisi e dall’abbassamento dei costi associati all’implementazione di tali tecnologie (grazie al cloud computing, ad esempio, è possibile abbattere molte delle spese che un tempo bisognava sostenere upfront).

Attualmente, molte imprese possiedono già i mezzi tecnologici e le possibilità di adottare tali soluzioni senza dover ricorrere ad ingenti investimenti. Tuttavia, quello che spesso manca alle aziende è la lungimiranza nell’identificare le aree che più possono essere trasformate dalla Predictive Analytics, e il capitale umano necessario per un’efficace applicazione di queste tecnologie.

Ma quali sono le possibili applicazioni dell’Analisi Predittiva a livello aziendale? Vediamone alcune.

Possibili applicazioni pratiche dell’Analisi Predittiva

 

 CRM (Customer Relationship Management)

La Predictive analytics può essere estremamente utile in ambito di CRM, in attività come campagne di marketing, vendite, customer satisfaction, aftermarket… In generale, lo scopo in questo caso è analizzare il comportamento dei clienti per determinare come possono reagire a diversi stimoli o, in generale, per verificare se esistono pattern comportamentali ricorrenti che è possibile sfruttare ai fini di business. È in questo campo che trovano applicazione moltissime tecniche di Machine Learning come algoritmi di classificazione o di clustering, che possono permettere, ad esempio, di segmentare la clientela, di effettuare churn-analysis in ottica di customer retention o semplicemente di incrementare l’efficacia nelle vendite e nel marketing tramite ottimizzazioni e misure ad hoc.

Supporto alle decisioni

Nel business ci si trova a dover compiere decisioni in contesti di informazione incompleta o di asimmetria informativa, che determinano un certo grado di incertezza nei risultati. Per ovviare a questo problema è talvolta possibile adottare soluzioni di Analisi Predittiva.

Se si hanno a disposizione sufficienti dati, gli algoritmi sono infatti in grado di determinare che tipo di azioni hanno avuto successo in passato e applicare le giuste decisioni ai casi simili che potrebbero presentarsi in futuro. In questo modo alcune decisioni operative potrebbero addirittura essere, almeno in parte, automatizzate. Si pensi, ad esempio alla decisione di scartare o meno un prodotto poiché difettoso. Un algoritmo può essere in grado di performare molto meglio di un essere umano in questo tipo di operazioni.

Ti serve una consulenza?

Se hai bisogno di una consulenza dedicata su uno o più servizi da noi offerti, non esistare a scriverci.

Contattaci subito

Allocazione delle risorse

Un’allocazione delle risorse efficiente è in generale desiderabile in qualsiasi contesto aziendale. Quale metodo migliore per evitare gli sprechi se non prevedere in anticipo dove tali risorse saranno necessarie? Un esempio classico in questo caso è quello delle compagnie aeree ed aereoportuali, che grazie ad algoritmi di forecasting che utilizzano le informazioni raccolte negli anni passati, sono in grado di prevedere quando si verificheranno i maggiori flussi di passeggeri, in modo da predisporre in anticipo le risorse operative necessarie ed evitare ritardi, code e altri disagi a chi usufruisce del servizio. Queste tecniche sono in generale molto vantaggiose per le società che necessitano di tagliare i costi operativi il più possibile per poter competere nel proprio mercato.

Cross Selling e Up Selling

Per un’azienda che offre una vasta gamma di prodotti, può essere estremamente utile utilizzare l’Analisi Predittiva per studiare il comportamento dei propri clienti e andare a proporre determinate offerte con l’obiettivo di vendere più prodotti diversi allo stesso tempo (cross-selling) o portare i consumatori a scegliere i prodotti dal maggior valore aggiunto (up-selling).

L’Analisi Predittiva sul comportamento dei consumatori si rivela inoltre particolarmente efficace anche nel prevedere le migliori strategie di marketing. Oltre ad identificare le opportunità di cross e up selling, i dati sui clienti possono indicare quali combinazioni di prodotti, strategie di comunicazione e timing sono più appropriate per generare vendite o per soddisfare particolari necessità dei consumatori.

Cross Selling 1

Fraud detection

I comportamenti fraudolenti possono essere un problema per diversi tipi di business. Il settore dei servizi finanziari e assicurativi è sicuramente tra i più colpiti in questo caso e molte società hanno già iniziato ad adottare soluzioni di Analisi Predittiva che identificano le transazioni fraudolente, informazioni fasulle e altri problemi specifici che possono essere individuati grazie ad algoritmi predittivi. Risolvere questi problemi con soluzioni automatizzate o semi-automatizzate, oltre a migliorare l’efficacia del contrasto alle frodi è in grado di operare un abbattimento dei costi associati a questo tipo di operazioni.

 

Risk management

Quando si parla di gestione dei rischi, l’obiettivo è quello di ridurre o eliminare l’esposizione ad eventi che potrebbero danneggiare la nostra impresa. L’Analisi Predittiva in questo caso può essere determinante nel valutare la probabilità associata a ciascun fattore di rischio, in modo da permettere l’adozione delle misure più opportune. Settori diversi possono essere soggetti a fattori di rischio molto eterogenei ed è importante per l’economicità dell’impresa ponderare accuratamente anche i costi associati alle coperture dei rischi. Con la Predictive Analytics è possibile fare stime precise dei fattori che minacciano di danneggiare l’impresa e andare a mitigare i rischi attraverso le soluzioni più efficaci.

 

Applicazioni specifiche a livello settoriale

Vi è infine tutta una serie di applicazioni dell’Analisi Predittiva che dipendono dallo specifico settore in cui opera l’impresa. Per quanto riguarda il settore manifatturiero è ad esempio possibile implementare soluzioni di Manutenzione Predittiva dei macchinari, abbattendo i costi ed evitando arresti della produzione. In agricoltura, gli algoritmi predittivi possono invece essere utilizzati per il forecasting di particolari metriche grazie ai dati raccolti da sensori intelligenti e altri dispositivi IoT. In campo medico, molte soluzioni di Predictive Analytics sono già impiegate per migliorare la precisione delle diagnosi e l’efficacia dei trattamenti di particolari patologie… A seconda del business considerato queste tecnologie possono quindi trovare numerosissimi ambiti applicativi e risolvere una vasta gamma di problemi.

Conclusione

In quest’articolo abbiamo visto che cos’è l’Analisi Predittiva e alcune delle sue possibili applicazioni.

Sebbene i costi associati all’implementazione di questo tipo di soluzioni si siano abbassati notevolmente negli ultimi anni, è importante ricordare che il successo dei progetti di Predictive Analytics è tutt’altro che scontato. Ottenere soluzioni che riescano a condurre ai risultati desiderati è un compito che richiede un’attenta pianificazione e una corretta valorizzazione del patrimonio dati dell’azienda. Avere una chiara strategia riguardo ai dati aziendali è infatti la chiave per realizzare progetti di Analytics di successo. Noi di Dataskills possiamo aiutarti in questo percorso. Se hai bisogno di ulteriori informazioni o necessiti di una consulenza per la tua impresa non esitare a contattarci.

 

Per approfondire:

Andrea Bergonzi 150x150

Andrea Bergonzi

Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di terminare gli studi, ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari presso una società di consulenza e ho collaborato come Research Editor con una società di Singapore. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Data Science e Business Intelligence.

Comments are closed.

Iscrivi alla newsletter













    Dichiaro di aver letto ed accetto l’informativa sulla privacy

    Andrea Bergonzi 150x150

    Andrea Bergonzi

    Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di terminare gli studi, ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari presso una società di consulenza e ho collaborato come Research Editor con una società di Singapore. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Data Science e Business Intelligence.