CONTATTACI

    Come fare previsioni di vendita efficaci grazie alla BI predittiva

    FacebookTwitterLinkedInWhatsAppEmail

    Prevedere le vendite è una capacità che tutte le imprese commerciali vorrebbero avere, ma che non tutte sono davvero in grado di mettere in atto. È facile comprendere l’importanza di essere in grado di fare previsioni di vendita efficaci, poiché ciò significa poter regolare di conseguenza la produzione o lo stoccaggio dei prodotti, evitando da un lato gli sprechi (nel caso di sovrapproduzione), dall’altro le mancate vendite (nel caso di produzione insufficiente o non adeguata alla reale richiesta). In poche parole, saper prevedere le vendite comporta una maggiore efficienza del business.

    La Business Intelligence (BI) predittiva, potenziata dall’intelligenza artificiale, consente alla tua azienda di prevedere le vendite con molta accuratezza. I sistemi di Business Intelligence sono diventati una commodity in molte aziende e permettono di supportare in maniera descrittiva e diagnostica le decisioni all’interno di un’organizzazione. Una ricerca dell’Osservatorio Business intelligence del Polimi evidenzia come questa tecnica ottenga un posizionamento strategico nella scala di priorità ICT delle imprese. La quota di spesa dedicata ai sistemi di Business Intelligence, rispetto al budget ICT totale, è infatti cresciuta negli ultimi anni proprio con l’avanzata degli strumenti predittivi.

    I dati di mercato

    Secondo i dati dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Polimi, il mercato dell’Intelligent Data Processing – in cui si può annoverare anche la Business Intelligence – è uno di quelli che nel 2021 ha fatto registrare la maggiore crescita: +32% e detiene la quota di mercato più grande (35%). La maggior parte delle PMI (62%) si avvale di analisi predittive.

    Previsioni di vendita, come utilizzare la Business Intelligence predittiva

    Abbiamo già detto che la Business Intelligence è la principale, e più efficace, tecnica utilizzata oggi per l’analisi predittiva. In cosa consiste? La BI è basata sulla strutturazione dei dati aziendali da diverse sorgenti e sulla definizione di un modello semantico di metadati, in cui vengono applicate le logiche di business e le regole di contesto aziendale, in modo che i dati grezzi si trasformino in informazione a valore. Appare ormai chiaro che padroneggiare i dati è la chiave del successo delle aziende, piccole o grandi: disporne di grandi quantità non è sufficiente, se i dati non vengono analizzati attraverso una metodologia che possa comprenderne il processo di raccolta, validazione, analisi ed estrazione, di supporto fondamentale all’assunzione di decisioni strategiche.

    Le dinamiche di vendita sono proprio uno dei fenomeni che la tua azienda può meglio comprendere grazie alla Business Intelligence utilizzata come strumento predittivo.

    La differenza fondamentale tra la Business Intelligence tradizionale e quella predittiva consiste nella domanda a cui queste due tecniche rispondono: per la business intelligence è “Cosa succede adesso?”, mentre per l’analisi predittiva è “Cosa succederà in futuro?”.

    Previsioni di vendita, gli strumenti di modellazione predittiva 

    Alla base delle tecniche di BI predittiva troviamo la modellazione predittiva, che ha notevoli potenzialità e per questo viene utilizzata in diversi ambiti applicativi, come l’analisi qualità applicata ai processi produttivi; la gestione magazzino e logistica; il marketing e la riduzione dei rischi. La capacità di previsione è una qualità tipica della modellazione predittiva e si avvale sia dell’apprendimento supervisionato che non supervisionato, entrambe tecniche di machine learning.

    Dal punto di vista tecnologico, alcuni strumenti di analisi predittiva sono estensioni offerte da fornitori di analisi e reportistica aziendale, integrate con algoritmi di AI; altri sono sincronizzati con uno specifico prodotto di archiviazione dei dati, funzionano con formati generici – come csv – e offrono le migliori prestazioni con database proprietari dell’azienda che ha sviluppato le capacità predittive. Per i sistemi di BI predittiva, al fine di analizzare ed elaborare grandi quantità di dati, Vedrai utilizza tecnologie solide come Apache Spark, Dask, che eseguono grandi pipeline su ETL orchestrate da Apache Airflow. Una volta che i dati sono stati puliti e sono pronti per essere utilizzati, Vedrai impiega le librerie open source machine learning (ML) scritte da Python come PyTorch, Prophet, Sklearn per costruire modelli ML in grado di comprendere il pattern nascosto all’interno dei dati. Tutti gli esperimenti di ML vengono tracciati e distribuiti utilizzando MLflow.