Vai al contenuto
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.
Cos’è l’analisi predittiva (predictive analytics)?
L’analisi predittiva (o predictive analytics) utilizza l’apprendimento automatico, il data mining e gli algoritmi per analizzare i set di dati esistenti e prevedere i risultati futuri.
Questa metodologia può aiutare le aziende a:
- comprendere il comportamento del target d’interesse;
- anticipare potenziali cambiamenti del mercato;
- ottimizzare le strategie di prezzo;
- identificare le aree in cui le risorse di marketing possono essere allocate con maggior successo;
- rispondere meglio alle esigenze dei clienti.
Sfruttando questo approccio basato sui dati, le imprese possono aumentare i profitti e offrire esperienze migliori.
Perché è importante l’analisi predittiva
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.
A cosa serve una variabile predittiva?
Una variabile predittiva è uno strumento importante per le aziende: fornisce indicazioni utili sul comportamento dei clienti e aiuta a sviluppare le strategie aziendali di successo. Per esempio, monitorando le abitudini di spesa o i dati demografici del target di riferimento, le imprese possono comprendere meglio il loro mercato e adattare di conseguenza la loro offerta di prodotti.
Questo tipo di raccolta dati consente alle organizzazioni di rimanere competitive e stare al passo con mercati in continua evoluzione.
Esempi di modelli predittivi nei diversi settori
I modelli predittivi sono uno strumento efficace per anticipare il futuro e per questa ragione vengono utilizzati in diversi settori.
Consentono, infatti, alle organizzazioni di prevedere la domanda futura, valutare il comportamento dei clienti, migliorare i prezzi di prodotti e servizi e massimizzare i profitti.
Ecco alcuni esempi di Predictive Analytics divisi per settore di applicazione:
1. Nel settore sanitario
L’analisi predittiva in ambito sanitario viene utilizzata per identificare i rischi e le tendenze nell’uso dei farmaci da prescrizione. In questo modo, è possibile realizzare e modelli che anticipino le esigenze future dei pazienti sulla base dei dati passati.
2. Nella finanza
I modelli predittivi sono spesso utilizzati per valutare il rischio finanziario, e prevedere tendenze e comportamento del mercato azionario.
3. Nel settore automobilistico
L’industria automobilistica ha utilizzato i modelli predittivi per sviluppare strumenti in grado di calcolare con precisione le esigenze di manutenzione dei singoli veicoli e di per fornire raccomandazioni su come ridurre al minimo i costi del carburante o affrontare i cambi d’olio.
4. Nella scienza e nella tecnologia
Possono essere utilizzati per prevedere i cambiamenti climatici o misurare l’efficacia delle innovazioni tecnologiche introdotte sul mercato.
5. Nel marketing
Un’azienda di vendita al dettaglio può utilizzare modelli predittivi per la propria strategia di marketing al fine di massimizzare i profitti e migliorare la soddisfazione dei clienti.
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.
