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Cos’è l’Analisi predittiva, e perché è importante negli affari

L’analisi predittiva è necessaria per comprendere il mondo naturale e fare previsioni accurate su di esso. È un approccio basato sui dati che studia come un’azienda e il suo ambiente interagiscono come un sistema. E come può influenzare l’ambiente circostante per raggiungere gli obiettivi prefissati. 

Esistono chiari parallelismi tra il modo in cui i dati vengono raccolti, curati, analizzati e infine modellati per l’analisi predittiva, e il modo in cui qualsiasi scienza costruisce un corpo di conoscenze e pone le basi per osservazioni e previsioni sempre più complesse. 

Diamo un’occhiata all’analisi predittiva e a come funziona, insieme ad alcuni esempi.

Analisi predittiva: che cos’è?

L’analisi predittiva è un metodo di previsione scientifica che tenta di identificare eventi futuri [o semplicemente; valutare la probabilità di risultati ]. La maggior parte dei modelli di analisi predittiva si basa sui dati raccolti nel tempo e include variabili. In effetti, i dati storici sono essenziali per identificare modelli e tendenze in questo approccio.

I modelli di analisi predittiva includono modelli di classificazione, modelli di clustering, modelli di previsione, modelli di serie temporali e molti altri. Combinano i dati pre-raccolti con una forte modellazione al computer, analisi dei dati e apprendimento automatico per identificare le correlazioni tra variabili specifiche al fine di prevedere le tendenze future. L’analista di dati in genere inizia con la più rilevante e grande quantità di dati disponibili e cerca modelli ripetitivi che consentano ai modelli predittivi di produrre previsioni affidabili.

In effetti, le aziende possono utilizzare l’analisi predittiva per testare nuovi approcci per aumentare le conversioni dei clienti e le statistiche di vendita riducendo al contempo il rischio di provare nuovi metodi e strategie. Ciò è possibile a causa dell’enorme quantità di dati dei clienti che fluiscono dall’utilizzo del sito Web, dall’ordinazione dei prodotti e dalle previsioni di altre fonti che diventeranno più accurate solo con il progredire dell’era dei Big Data.

Per riassumere questo capitolo, tieni presente che l’analisi predittiva, che utilizza previsioni basate sui dati, aiuta le aziende ad anticipare i potenziali risultati dei cambiamenti di strategia. Sono tutti basati su dati storici che sono stati organizzati in vari modi per prevedere i valori futuri.

Vediamo ora alcuni casi d’uso

7 applicazioni di analisi predittiva del mondo reale

Elaborando i dati dei consumatori precedenti utilizzando un potente software analitico, l’analisi predittiva ha aiutato molte aziende (ad esempio Netflix, Amazon e Walmart) per progettare strategie e prendere decisioni intelligenti ed economicamente vantaggiose per il futuro. Può essere utilizzato in vari modi per ottimizzare le operazioni business-critical; alcune applicazioni popolari includono:

Identificazione di una frode

Per identificare le minacce, i modelli predittivi possono rilevare anomalie del sistema e comportamenti insoliti. Può essere alimentato con dati storici su attacchi informatici e scenari di frode per avvertire il personale di comportamenti simili e impedire a hacker e vulnerabilità di infiltrarsi nel sistema. Può anche aiutare a rilevare tutto ciò che è correlato al rischio monetario , dalla frode assicurativa alla previsione del rischio di credito, nonché all’identificazione di modelli nelle aree ad alta criminalità.

Assistenti personali virtuali

Siri, Ok Google e Alexa migliorano l’esperienza del cliente imparando dalle interazioni e prevedendo la risposta del cliente. Poiché i bot si auto-apprendimento grazie all’uso del componente di deep learning, consentono alle aziende di gestire meglio i clienti senza assumere personale di supporto di grandi dimensioni.

Valutazione del rischio

L’analisi predittiva aiuta nell’identificazione e nella gestione del rischio applicando algoritmi di apprendimento automatico a set di dati aggregati per scoprire modelli, correlazioni e vulnerabilità, nonché mappare i cambiamenti all’interno di un determinato settore. Con queste informazioni, i leader aziendali possono adottare misure precauzionali per evitare potenziali rischi operativi.

Diagnosi medica

I modelli di analisi predittiva aiutano a comprendere le malattie fornendo una diagnosi accurata basata su dati storici. Ad esempio, gli operatori sanitari possono utilizzarlo per identificare quali pazienti sono a rischio di sviluppare determinate condizioni, come l’artrite, il diabete e l’asma. Pertanto, gli operatori sanitari saranno in grado di fornire cure ancora più personalizzate.

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Prevedere il comportamento di acquisto

L’analisi predittiva consente una maggiore personalizzazione e campagne di marketing più mirate analizzando l’attività dei consumatori su più canali e rivedendo la cronologia degli acquisti e le preferenze dei clienti (quindi, suggerendo contenuti ancora più personalizzati). Aiuta nello sviluppo di una comprensione più dettagliata e personalizzata dei clienti.

Manutenzione dell’equipaggiamento

Il guasto delle apparecchiature può mettere in pericolo vite umane e comportare perdite finanziarie significative per l’azienda. Combinando macchinari e componenti IoT, sarebbe possibile allertare in anticipo il personale ed evitare costosi guasti.

Miglioramento delle vendite

Le aziende possono utilizzare algoritmi di apprendimento automatico sui dati di acquisto per prevedere in che modo i clienti risponderanno a varie offerte di upsell o cross-sell.

Analisi predittiva per il business

Le aziende di oggi richiedono previsioni per creare prodotti migliori, identificare nuovi modi per servire il mercato e ridurre i costi operativi. L’analisi predittiva soddisfa questi requisiti combinando machine learning e business intelligence per prevedere i risultati futuri.

Il metodo è particolarmente utile per eseguire “what if?” scenari che influiscono sulla fidelizzazione dei clienti e supportano decisioni multifattoriali. Pensa ai servizi di streaming come Netflix, che offrono consigli sui prodotti ai propri clienti sulla base di una combinazione di acquisti precedenti e delle preferenze di una coorte comparabile, migliorando così sia l’esperienza del consumatore che i numeri di vendita.

E, man mano che un’organizzazione costruisce una base di dati e previsioni, i rendimenti del suo investimento nell’analisi predittiva si moltiplicano, soprattutto se combinato con uno sforzo corrispondente per automatizzare i flussi di lavoro sviluppati dal suo team di analisi. L’automazione riduce il costo delle previsioni e aumenta anche la frequenza con cui è possibile generare nuove previsioni, consentendo ai team di analisi di perseguire nuovi contatti per l’innovazione continua.

Pertanto, tieni presente che l’analisi predittiva consente alle aziende di pianificare, anticipare e ottenere meglio i risultati desiderati sfruttando i dati. Menzionandone alcuni, le organizzazioni possono utilizzare l’analisi predittiva per:

  • Ottieni una visione a 360 gradi del cliente in base al comportamento precedente e attuale.
  • Determina quali clienti sono i più redditizi.
  • Ottimizza le campagne di marketing in modo che siano più personalizzate per ogni cliente.
  • Stimare la domanda futura di vari prodotti e servizi
  • Aumenta la tua proattività nella gestione del rischio.
  • Allocare le risorse in modo strategico per massimizzare i ritorni.
  • Tieniti al passo con le ultime tendenze per ottenere un vantaggio competitivo.

Per utilizzare l’analisi predittiva, un’azienda deve prima definire un obiettivo aziendale, come aumentare i ricavi, ottimizzare le operazioni o migliorare il coinvolgimento dei clienti. L’organizzazione può quindi utilizzare la soluzione software appropriata per ordinare enormi quantità di dati eterogenei, sviluppare modelli di analisi predittiva e generare informazioni utili a supporto di tale obiettivo.

Considerazioni finali sulle tecniche di modellazione predittiva

Le tecniche avanzate di analisi predittiva sono ora ampiamente utilizzate nel business, consentendo alle organizzazioni di utilizzare i big data per anticipare rischi e opportunità. Le aziende possono utilizzare software di analisi predittiva invece di congetture per costruire un modello che anticipi una situazione probabile basato su dati storici e alimentato da calcoli informatici. 

Con l’utilizzo dell’analisi predittiva, le organizzazioni che non sfruttano i propri dati rischiano di rimanere indietro rispetto ai concorrenti basati sulla previsione. E se utilizzato a livello aziendale, può portare a clienti più felici e coinvolti e a risultati più interessanti, vantaggi che i primi utenti stanno già raccogliendo.

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