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Come usare l’analisi predittiva dei dati per prevedere il futuro

L’analisi predittiva consiste nell’utilizzare dati, algoritmi statistici e tecniche di machine learning per individuare la probabilità di risultati futuri basandosi sui dati storici. L’obiettivo è andare oltre la comprensione di cosa è successo per arrivare a una migliore valutazione di quello che accadrà in futuro: la modellizzazione infatti fornisce risultati sotto forma di previsioni che rappresentano la probabilità di una variabile target (ad esempio, il fatturato) in base alla significatività stimata a partire da un insieme di variabili di input. Grazie a questi modelli le aziende possono contare su preziose indicazioni per ottimizzare i processi organizzativi così come per individuare quelli che potranno essere i trend di mercato.

Analisi predittiva cos’è e perché è importante

L’analisi predittiva esiste da decenni ma è diventata sempre più attuale, da un lato, perché va moltiplicandosi la quantità di dati a disposizione delle aziende e, dall’altro, perché sfruttando il patrimonio conoscitivo in modo adeguato è possibile ottenere un quadro preciso del proprio mercato di riferimento e questo si traduce in un vantaggio competitivo significativo, soprattutto in un panorama aziendale in cui il tema della differenziazione dalla concorrenza è sempre più sentito.

Nello specifico, volumi e tipologie di dati (cioè informazioni caratterizzate da formati diversi perché provenienti da fonti differenti tra loro, basti pensare ai vari tipi di canali di comunicazione digitali) sono in continua crescita, ma questo incremento, se non correttamente gestito, rischia di essere dispersivo perché determina una certa fatica nell’identificare informazioni di valore.

Parallelamente, le tecnologie stanno affinandosi sempre più e mettono a disposizione soluzioni che consentono di andare oltre alla semplice illustrazione di quel che è successo.

Tra i tanti ambiti in cui è possibile utilizzare l’analisi predittiva (dal finance per il credit scoring, ai settori industriali per razionalizzare l’attività di manutenzione degli impianti in poi) vi è il marketing.

I vantaggi dell’analisi predittiva in ambito marketing

Tra i principali esempi che rendono evidente l’utilità dell’adozione dell’analisi predittiva nel marketing vi è la possibilità di capire quanti acquisti aspettarsi, e quali sono i prodotti/servizi che funzioneranno meglio, ma anche le opportunità di prevedere le risposte alle iniziative di comunicazione, di promuovere occasioni di cross selling efficaci eccetera.

I modelli predittivi aiutano, in sostanza, a comprendere i trend di mercato per poi coinvolgere i consumatori, fidelizzarli e farli diventare più redditizi.

In particolare, le tecniche di analisi predittiva principali utilizzate in ambito marketing sono il clustering e la market basket analysis. Sul primo fronte si fa riferimento a tutto ciò che permette di suddividere la base dati dell’azienda in gruppi omogenei, ossia con caratteristiche simili tra loro. Nel secondo caso, l’obiettivo finale è consigliare ai clienti quale prodotto o servizio acquistare a seconda dei loro comportamenti d’acquisto passati (suggerendo soluzioni affini o complementari) o alle loro preferenze manifestate nei vari canali di comunicazione.

Tra le strategie di marketing che possono trarre vantaggi dalla predittività vi sono il predictive scoring, ossia l’assegnare priorità a prospect e lead in base alle potenzialità di acquisto; la costruzione di modelli identificativi (per associare caratteristiche simili per clienti diversi) e la segmentazione automatica (passando per l’analisi delle affinità) per poi personalizzare il più possibile il messaggio da inviare.

Avere la possibilità di targetizzare nel modo più efficace possibile la comunicazione è infatti fondamentale per innalzare il return on investment dell’attività di marketing.

Più in generale, l’analisi predittiva contribuisce quindi a consolidare la posizione del brand sul mercato e, in ultima analisi, accrescere vendite e quindi fatturato.

Analisi predittiva e machine learning, le nuove frontiere

Le tecnologie di analisi predittiva riguardano in primo luogo il data mining, cioè il processo di scoperta di relazioni, pattern ed informazioni precedentemente sconosciute e potenzialmente utili all’interno di grandi basi di dati, per mezzo di sistemi automatici e semi-automatici.

L’evolversi, inoltre, delle tecniche di intelligenza e machine learning (ossia apprendimento automatico da parte delle macchine) permetterà un’analisi predittiva sempre più precisa e veloce in modo, tra l’altro, da poter prevedere i comportamenti di individui e fenomeni e i trend di mercato senza (oppure con un minimo) intervento umano.

Non solo, anche le tecnologie di deep learning favoriranno la restituzione di valore agli utilizzatori di software per l’analisi predittiva in quanto consentono alle macchine un apprendimento profondo, ovvero l’uso di algoritmi ispirati alla struttura e alla funzione del cervello per essere ancora più autonome.

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