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    Predictive analytics: cos’è e perché consente di prevedere il futuro del tuo business 

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    Predictive analytics, o se preferite analisi predittiva: a noi tutti piacerebbe sapere cosa ci riserva il futuro. Per chi è a capo di un’azienda e per chi vi investe ciò ha un’importanza particolare: significa sapere come utilizzare le risorse per sfruttare eventi futuri e in questo modo migliorare l’efficienza operativa, ridurre i rischi e gli errori. Il vantaggio competitivo che se ne può ricavare è molto rilevante.

    Difatti, secondo una ricerca condotta da Gartner, le decisioni sbagliate dei manager costano alle

    aziende più del 3% dei profitti: 3,9 miliardi di euro bruciati solo dalle PMI italiane nel 2021.

    L’analisi predittiva utilizza i big data, statistiche e tecniche di modellazione per fare previsioni su risultati e prestazioni futuri. In pratica, esamina i modelli di dati attuali e storici per determinare la probabilità che tali modelli emergano di nuovo.

    Predictive analytics, a cosa serve

    Per capire l’importanza di introdurre tecniche di predictive analytics nella vostra azienda, immaginate, ad esempio, di poter acquistare la materia prima, nel momento migliore e nella giusta quantità, per una commessa che… ancora non esiste, ma sia stata prevista da un assistente virtuale. I vantaggi che se ne potrebbero ottenere sarebbero parecchi e importanti: risparmio nell’acquisto, riduzione del magazzino e dei tempi di attesa del cliente, maggiore efficienza nell’esecuzione della commessa, crescita dei margini diretti per l’azienda, annullamento di tempi e costi decisionali sul processo. Con l’analisi predittiva, in pratica, si può fare a meno delle supposizioni.

    Tutto ciò può essere realizzato grazie alla predictive analytics e ai cosiddetti “modelli predittivi”, che possono essere utilizzati per numerose applicazioni. 

    I modelli predittivi sono utili alle aziende soprattutto per gestire l’inventario, sviluppare strategie di marketing e prevedere le vendite. Nei contesti commerciali altamente competitivi, la loro applicazione si rivela una marcia in più nel business. Operare sulla base di informazioni che riescono a prevedere ciò che accadrà in futuro riduce sensibilmente il potenziale di rischio e di errore.

    Questo perché, tecnicamente parlando, i modelli dell’analisi predittiva determinano relazioni e strutture nei dati che possono essere utilizzate per trarre conclusioni su come i cambiamenti nei processi sottostanti, che generano a loro volta i dati, cambieranno i risultati.

    Ecco alcuni metodi per prevedere le azioni future utilizzando l’analisi predittiva:

    • manutenzione predittiva;
    • rischio di abbandono (churn rate);
    • anticipo della domanda di prodotti (demand planning);
    • identificazione delle frodi.

    Analisi predittiva, le tecniche utilizzate

    Su cosa si basa questo strumento di importanza fondamentale per il tuo business? L’analisi predittiva è fondata su una serie di tecniche che attingono a: intelligenza artificiale (AI), data mining, apprendimento automatico (machine learning), modellazione e statistiche.

    Le tre tecniche più comuni utilizzate nell’analisi predittiva sono: 

    • alberi decisionali: i modelli più semplici perché facili da capire e sezionare, particolarmente utili quando si deve prendere una decisione in breve tempo;
    • regressione: modello maggiormente utilizzato nell’analisi statistica;
    • reti neurali: fanno parte dell’intelligenza artificiale e possono gestire relazioni di dati complesse, particolarmente utili quando si hanno troppi dati disponibili.

    Analisi predittiva, vantaggi e svantaggi

    Come abbiamo già avuto modo di sottolineare, l’utilizzo dell’analisi predittiva offre numerosi vantaggi per una azienda. In particolare, questo tipo di analisi può essere d’aiuto quando è necessario fare previsioni sui risultati e non si hanno altre fonti dalle quali estrarre le risposte.

    Utilizzare i modelli predittivi può avere un impatto significativo sulla riduzione dei costi. Un caso lampante è rappresentato dalla possibilità, per le aziende, di determinare la probabilità di successo o di fallimento di un prodotto prima ancora del lancio.

    L’analisi predittiva effettuata tramite l’intelligenza artificiale può comportare anche alcuni svantaggi. Il suo uso è stato criticato e, in alcuni casi, viene anche legalmente limitato, per le disuguaglianze percepite nei risultati: discriminazioni statistiche ai danni di gruppi razziali o etnici o di genere (i cosiddetti “bias” o pregiudizi), in aree come i punteggi del credito, il prestito, le risorse umane o il rischio di comportamenti criminali.

    I vari tipi di analisi dei dati. L’analisi predittiva risponde alla domanda: “cosa accadrà?”