Big Data e analisi predittiva: un vantaggio competitivo per le aziende
L’analisi predittiva, dall’inglese Predictive Analytics, è un metodo di analisi che esamina i dati attuali e storici allo scopo di prevedere gli eventi futuri per supportare i processi decisionali delle imprese.
Attraverso l’utilizzo dei dati aziendali e l’impiego di algoritmi statistici, Data Mining e tecniche di Machine Learning, l’analisi predittiva individua tendenze, risultati e opportunità future, offrendo informazioni utili per il business, sia a livello gestionale, commerciale che di marketing e comunicazione.
Predictive Analytics: esempi e applicazioni dei modelli predittivi
Per le imprese i campi di applicazione dell’analisi predittiva sono numerosi. Dalla valutazione di vantaggi e rischi nelle scelte gestionali alla progettualità di manutenzione, dalla previsione del fatturato a quella della domanda e del comportamento del mercato rispetto a prodotti/servizi o a campagne di comunicazione.
Ecco alcuni esempi.
- Analisi predittiva sul comportamento dei consumatori
Per le aziende, poter avere in anticipo indicazioni attendibili sul product mix e sul fatturato del mese o del periodo successivo rappresenta un enorme vantaggio nella programmazione e nella gestione di attività e risorse. Attraverso l’analisi dei dati storici, l’analisi predittiva è in grado di indicare il fatturato, per esempio del mese successivo, con un’accuratezza che può arrivare ad oltre il 90%. - Market Basket Analysis e Raccomandazioni
La Market Basket Analysis è una delle tecniche predittive più utilizzate per scoprire le associazioni tra prodotti/servizi acquistati dai consumatori. Analizzando lo storico dei prodotti acquistati dai clienti all’interno della stessa transazione, è possibile individuare pattern di acquisto che si ripetono e quindi sviluppare campagne promozionali mirate.
Un altro strumento predittivo, funzionale sia alle vendite che alla qualità della customer journey, è offerto dai sistemi di raccomandazione. Memorizzando gli elementi visualizzati dal cliente e da utenti “considerati a lui simili”, le aziende riescono a suggerire articoli da aggiungere al carrello e a mettere in evidenza prodotti e servizi che con alta probabilità rientrano nei gusti del cliente.
I vantaggi dei modelli predittivi nel marketing
Oltre ad informare su quali e quanti prodotti/servizi saranno più richiesti, l’analisi predittiva consente di avere preziose informazioni su quale risposta otterranno le iniziative di comunicazione e promozione, e dunque quali progettualità e campagne sono destinate ad avere maggior successo.
Grazie a una targetizzazione sempre più accurata e alle previsioni ottenute, l’azienda può stabilire quale sia il modo migliore di comunicare con i suoi consumatori, creando una customer journey personalizzata, efficace e coinvolgente, perché ritagliata sulla preferenze e interessi del singolo utente.
Manutenzione predittiva
In questo caso l’obiettivo è di prevedere il tempo di vita di un macchinario, di un componente o di un sistema produttivo prima che sopravvenga un guasto o un malfunzionamento. Grazie all’analisi dei dati storici infatti è possibile stabilire quando questo avrà la maggior probabilità di verificarsi e dunque programmare modalità di manutenzione tempestive, evitando gravosi fermi di produzione
Lo stesso principio è applicato anche al prodotto, per esempio dalle case automobilistiche che attraverso l’analisi predittiva possono conoscere la longevità di componenti e parti meccaniche, prendendo decisioni mirate in proposito e fornendo un miglior servizio al cliente.
Market Basket Analysis e Raccomandazioni
La Market Basket Analysis è una delle tecniche predittive più utilizzate per scoprire le associazioni tra prodotti/servizi acquistati dai consumatori. Analizzando lo storico dei prodotti acquistati dai clienti all’interno della stessa transazione, è possibile individuare pattern di acquisto che si ripetono e quindi sviluppare campagne promozionali mirate.
Un altro strumento predittivo, funzionale sia alle vendite che alla qualità della customer journey, è offerto dai sistemi di raccomandazione. Memorizzando gli elementi visualizzati dal cliente e da utenti “considerati a lui simili”, le aziende riescono a suggerire articoli da aggiungere al carrello e a mettere in evidenza prodotti e servizi che con alta probabilità rientrano nei gusti del cliente.
