L'analisi predittiva nel dettaglio

Nel contesto attuale, l'analisi predittiva è una componente essenziale di un processo decisionale informato. Attraverso l'uso di tecniche avanzate (come modelli statistici e machine learning) applicate ai dati storici, permette di stimare la probabilità di risultati futuri. In altre parole, consente alle organizzazioni di passare dalla comprensione di ciò che è accaduto alla previsione di ciò che è probabile accada in seguito.

Analisi predittiva: definizione

L'analisi predittiva è l'utilizzo di dati storici, modellazione statistica e machine learning per prevedere risultati, tendenze e comportamenti futuri.

Considerate le numerose crisi degli ultimi anni e l'intensa pressione competitiva, non sorprende che l'analisi predittiva sia diventata uno strumento fondamentale per le organizzazioni di tutto il mondo. In quanto elemento chiave del processo decisionale, viene utilizzata in diversi settori e funzioni aziendali, tra cui finanza, marketing, sanità, previsioni vendite e strategia aziendale. Ma come funziona esattamente il processo di analisi predittiva?

Come funziona l'analisi predittiva

L'analisi predittiva esamina i dati passati, individua schemi e relazioni e li utilizza come insight per prevedere ciò che è probabile accada in futuro. Questo processo comprende generalmente le seguenti fasi:

1. Raccolta dei dati: raccogliere dati storici rilevanti da diverse fonti, come database clienti, cartelle cliniche, letture dei sensori, registri delle transazioni o social media.
2. Preparazione dei dati: pulire, pre-elaborare e standardizzare i dati grezzi. In questa fase di solito si eliminano errori e duplicati, gestendo i valori mancanti e assicurando un formato coerente e utilizzabile.
3. Selezione e addestramento del modello: scegliere le tecniche di analisi predittiva e gli algoritmi di machine learning e applicarli ai dati preparati per costruire e addestrare il modello. Durante questa fase, il modello analizza dati storici con risultati noti per identificare i fattori più rilevanti e il loro impatto sui risultati.
4. Validazione del modello: per testare l'accuratezza del modello, gli analisti utilizzano dati storici non ancora analizzati ma con risultati noti, e si avvalgono di varie metriche per valutarne le prestazioni. Una volta ottimizzato, il modello è pronto per la distribuzione.
5. Previsione: i modelli addestrati vengono quindi applicati a nuovi dati, per i quali gli esiti sono sconosciuti, al fine di prevedere quali saranno probabilmente i risultati, sulla base degli schemi individuati nei dati storici.

Il processo di analisi predittiva oltre la distribuzione

Una volta che i modelli sono stati implementati e sono operativi, il lavoro è raramente concluso. Vengono monitorati e perfezionati continuamente man mano che emergono nuovi dati e cambiano le condizioni, e talvolta è persino necessario riaddestrarli per evitare la deriva del modello. Le previsioni e gli insight dell'analisi predittiva devono poi essere utilizzati concretamente: per guidare le decisioni, supportare la strategia, ottimizzare le operazioni, anticipare le opportunità di business e individuare rischi da evitare o mitigare. Ora che abbiamo visto come funziona l'analisi predittiva, passiamo ad alcuni dei casi d'uso più comuni.

Tipi di modelli di analisi predittiva

Le tecniche di analisi predittiva comprendono diversi approcci, tra cui regressione, classificazione, clustering, alberi decisionali, reti neurali, analisi delle serie temporali e rilevamento delle anomalie. Molte di queste tecniche sono le stesse impiegate nel data mining. La principale differenza tra data mining e analisi predittiva riguarda lo scopo: mentre il data mining è generalmente più esplorativo, l'analisi predittiva è orientata a un obiettivo specifico e volta a prevedere risultati concreti.

I modelli di analisi predittiva consentono di rispondere a domande specifiche sul futuro; il data mining, invece, può far emergere risposte a quesiti che l'analista non aveva nemmeno considerato o rivelare schemi completamente non evidenti.

Analisi predittiva e analisi prescrittiva a confronto

La differenza principale tra analisi predittiva e analisi prescrittiva riguarda il loro ambito e il loro scopo. Vediamole nel dettaglio. Esistono quattro tipi di analisi avanzata: analisi descrittiva, analisi diagnostica, analisi predittiva e analisi prescrittiva.

Per semplificare, l'analisi descrittiva viene utilizzata per valutare con precisione lo stato attuale delle cose o comprendere cosa è successo: ne sono un esempio i rapporti mensili sulle vendite o i dati demografici dei clienti. L'analisi diagnostica aiuta a capire perché è successo qualcosa e quali fattori hanno influenzato lo stato attuale: per esempio, perché le vendite sono diminuite in un determinato mese. L'analisi predittiva sfrutta dati storici, machine learning e intelligenza artificiale per prevedere risultati futuri; un esempio è la stima di come una determinata decisione possa influire sulle vendite. L'analisi prescrittiva va oltre, suggerendo azioni basate sulle previsioni per raggiungere gli obiettivi desiderati, come raccomandare strategie di marketing per ridurre i costi di acquisizione dei clienti.

Puoi pensarle come una serie di domande a cui rispondono i diversi tipi di analisi:

• Analisi descrittiva: cos'è successo?
• Analisi diagnostica: perché è successo?
• Analisi predittiva: cosa succederà?
• Analisi prescrittiva: cosa dobbiamo fare perché succeda?

Applicazioni di analisi predittiva e casi d'uso concreti

L'uso dell'analisi predittiva in ambito aziendale è molto ampio, con un numero quasi illimitato di possibili applicazioni, e il suo impiego non si limita solo al business. Prima di esaminare alcuni esempi più specifici per settore, diamo innanzitutto uno sguardo ai casi d'uso più comuni, presenti trasversalmente in diversi ambiti.

Alcune delle applicazioni di analisi predittiva più comuni sono le seguenti:

Vendite

I modelli di analisi predittiva sono ampiamente utilizzati per le previsioni di vendita e per anticipare il comportamento dei clienti o i cambiamenti nella domanda. Le aziende impiegano l'analisi predittiva per individuare i potenziali clienti più promettenti, guidare la pianificazione del budget e ottimizzare le strategie di vendita, simulando l'impatto di eventuali modifiche strategiche prima di implementarle.

Marketing

Alcune tecniche di modellazione predittiva possono rivelarsi preziose per gli specialisti del marketing che vogliono approfondire la conoscenza delle preferenze dei clienti e personalizzare le comunicazioni. L'analisi predittiva aiuta a migliorare il targeting delle pubblicità, a segmentare i clienti e ad adattare le offerte in base alla fase del customer journey e ad altri fattori.

HR

L'analisi predittiva è uno strumento eccellente per ottimizzare i livelli di organico, soprattutto per ruoli in cui può essere necessario scalare rapidamente durante particolari periodi o in altre circostanze. Per esempio, nel settore dell'ospitalità, l'analisi dei dati sul personale e sul business degli anni precedenti può aiutare i responsabili HR a pianificare la forza lavoro di conseguenza, predisponendo personale temporaneo per i periodi di picco o per le ore di punta.

Gestione della supply chain

Le applicazioni di analisi predittiva nella gestione della supply chain sono varie e dipendono dal settore specifico. Tuttavia, in quasi tutti i settori è fondamentale poter anticipare le interruzioni della catena di approvvigionamento e prepararsi a carenze, colli di bottiglia e aumenti di prezzo. Per esempio, i produttori possono analizzare i modelli storici della domanda, i lead time di consegna e i dati sui trasporti per prevedere le necessità di materiali e adeguare in modo proattivo i programmi di approvvigionamento.

Sviluppo e strategia aziendale

Avere previsioni più accurate del futuro, supportate dai dati, permette ai leader aziendali di prendere decisioni informate e di orientare le proprie aziende nella direzione giusta. Che si tratti di analizzare il mercato prima dell'espansione in un nuovo settore o di valutare normative locali e contesto competitivo prima dell'ingresso in un nuovo mercato, i decisori fanno affidamento sull'analisi predittiva nella definizione della strategia aziendale.

Attività operative

Qualunque sia il settore, avere una visione più chiara dei problemi che potrebbero verificarsi rende più semplice ottimizzare il funzionamento dell'azienda. Dalla previsione dei guasti alle attrezzature all'ottimizzazione dell'allocazione delle risorse, fino all'anticipazione dei ritardi nelle consegne, l'analisi predittiva aiuta a garantire operazioni più efficienti e senza interruzioni.

Assistenza clienti

I modelli di analisi predittiva possono aiutare le organizzazioni a prevedere le esigenze dei clienti e a risolvere eventuali problemi prima che influenzino la soddisfazione del cliente. Passare da un approccio reattivo alla gestione dei problemi a un supporto proattivo non solo migliora l'esperienza del cliente, ma consente anche di ottimizzare l'impiego delle risorse dell'assistenza clienti nel lungo periodo.

Esempi concreti di analisi predittiva

Ora che hai un'idea generale sull'uso dell'analisi predittiva nel business, diamo un'occhiata ad alcuni esempi concreti provenienti da diversi settori.

Finanza e servizi bancari

Le applicazioni dell'analisi predittiva nel settore finanziario sono molteplici. I modelli di analisi predittiva vengono ampiamente utilizzati per le previsioni di borsa, la valutazione del credito e l'analisi del rischio. Per esempio, per stimare la probabilità che un'azione salga prima di un investimento. Sono inoltre uno strumento chiave per rilevare e prevenire le frodi, supportare la sicurezza informatica e individuare potenziali vulnerabilità.

Settore sanitario

Le tecniche di modellazione predittiva possono aiutare le organizzazioni sanitarie a prevedere focolai di malattie e la loro diffusione. I fornitori di servizi sanitari le utilizzano per identificare i pazienti a rischio di determinate condizioni e suggerire misure preventive o screening tempestivi. Per esempio, analizzando quali fattori legati allo stile di vita sono stati correlati alla diagnosi di un particolare problema di salute in specifiche popolazioni di pazienti, i fornitori di servizi sanitari possono individuare quali altri pazienti dovrebbero essere sottoposti a screening o ricevere interventi mirati sullo stile di vita.

Produzione

Le aziende manifatturiere utilizzano l'analisi predittiva per prevenire guasti alle attrezzature e ottimizzare la manutenzione, proteggere le supply chain dalle interruzioni e anticipare le variazioni dei prezzi delle materie prime e dell'energia. Per esempio, analizzando i dati storici sulla manutenzione, possono scoprire che i guasti si verificano più frequentemente quando le ispezioni manuali sono troppo distanziate tra loro; allo stesso tempo, l'aumento della durata delle attrezzature diminuisce quando il numero di controlli viene più che raddoppiato. Rispetto a un approccio basato su tentativi, le tecniche di modellazione predittiva offrono un modo più efficiente per individuare il giusto equilibrio, riducendo i guasti senza consumare risorse di manutenzione inutilmente.

Retail e commercio elettronico

Le aziende del settore retail fanno ampio uso dell'analisi predittiva per le previsioni della domanda, la gestione dell'inventario, la determinazione dinamica dei prezzi, il marketing personalizzato e altri scopi. Per esempio, possono segmentare la clientela in base ai modelli di spesa e allo storico degli acquisti. Quindi, individueranno i clienti che non hanno ancora ordinato prodotti acquistati da altri clienti dello stesso segmento con modelli di acquisto simili e li contatteranno con offerte personalizzate. Per esempio, se la maggior parte dei clienti che acquistano regolarmente giochi per cani tende anche a fare scorta di snack per cani presso lo stesso rivenditore, chi ha comprato solo uno dei due prodotti sarà più propenso a usare un codice sconto personalizzato o approfittare di un'offerta a tempo limitato. A livello individuale, questo mantiene le raccomandazioni più pertinenti, migliorando la customer experience; su larga scala, contribuisce a incrementare le vendite.

Telecomunicazioni

Gli operatori di telecomunicazioni si avvalgono dei modelli di analisi predittiva, tra le altre cose, per ridurre il tasso di abbandono dei clienti e aumentare la fidelizzazione e il rinnovo dei servizi. Le tecniche di analisi predittiva aiutano a individuare i clienti che potrebbero disdire il servizio o che hanno basse probabilità di rinnovo, così da poter personalizzare le offerte di marketing o, in alcuni casi, le iniziative di formazione dei clienti per incoraggiarli a rimanere. Questo è particolarmente importante quando i costi di acquisizione dei clienti sono elevati: intervenire in modo proattivo prima che i clienti esistenti cambino fornitore è fondamentale per la redditività.

Vantaggi chiave dell'analisi predittiva

L'ampia gamma di applicazioni che abbiamo illustrato evidenzia l'importanza dell'analisi predittiva. In tutti i settori e nei diversi casi d'uso, il filo conduttore è che offre alle aziende un vantaggio enorme. I principali vantaggi dell'analisi predittiva includono:

Riduzione del rischio: dalla lotta alle frodi alla scelta di evitare investimenti poco promettenti, fino a ridurre la probabilità di interruzioni nella supply chain, l'analisi predittiva consente alle aziende di mitigare i rischi.

Efficienza: l'analisi predittiva aiuta le aziende a massimizzare le performance apportando modifiche minime. Inoltre, simulare possibili scenari prima di intervenire è un ottimo modo per evitare interruzioni e sprechi di risorse.

Migliore processo decisionale: uno dei principali vantaggi dell'analisi predittiva è che fornisce indicazioni specifiche, basate sui dati, per orientare le decisioni. Anche i massimi esperti del settore possono prendere decisioni migliori se la loro esperienza e intuizione professionale sono supportate da dati concreti. Inoltre, basare le decisioni strategiche sui dati facilita l'ottenimento del consenso all'interno dell'organizzazione.

Customer experience migliorata: molte delle applicazioni di analisi predittiva di cui abbiamo parlato apportano vantaggi non solo all'azienda, ma anche ai clienti. Raccomandazioni e offerte personalizzate, assistenza proattiva, comunicazioni su misura: tutti questi vantaggi dell'analisi predittiva migliorano la customer experience. E questa a sua volta spesso influisce sulla fidelizzazione, sulla fiducia, sui comportamenti di spesa, sul ciclo di vita del cliente e talvolta persino sui costi di acquisizione del cliente.

Vantaggio competitivo: l'analisi predittiva fornisce alle organizzazioni la capacità di anticipare ciò che accadrà, consentendo di evitare errori costosi, ridurre le interruzioni, prevedere le tendenze di mercato, cogliere le opportunità di business e rispondere più rapidamente ai cambiamenti. In altre parole, le aiuta a rimanere un passo avanti rispetto alla concorrenza.

Considerati i vantaggi dell'analisi predittiva, ci si potrebbe chiedere perché non venga utilizzata da ogni singola azienda al mondo. In realtà, sebbene sempre più imprese ne riconoscano l'importanza, esistono alcune sfide e limitazioni che potrebbero frenare alcune organizzazioni.

Le sfide legate all'analisi predittiva e le best practice per superarle

Le sfide dell'analisi predittiva possono essere raggruppate in tre categorie principali, in base ai componenti chiave del processo: dati, persone e modelli. Le limitazioni legate ai dati riguardano la qualità, la governance e la disponibilità dei dati stessi. Le "sfide legate alle persone" includono invece distorsioni ed errori umani introdotti nelle diverse fasi del processo di analisi predittiva, oltre alla resistenza all'adozione delle nuove tecnologie. Infine, anche i modelli di analisi predittiva possono presentare criticità, come il fenomeno della deriva del modello. Vediamo ora nel dettaglio alcune delle sfide più comuni legate all'analisi predittiva e le possibili soluzioni per superarle.

Disponibilità dei dati limitata

Sfida: l'analisi predittiva si basa sui dati. Se le fonti disponibili sono troppo poche, diventa difficile garantire risultati accurati. In realtà, senza una quantità ampia e diversificata di dati, anche l'addestramento dei modelli di analisi predittiva risulta complesso.

Approccio basato su best practice: puntare a utilizzare hardware e software IoT in grado di generare dati di alta qualità e in formati facilmente utilizzabili. A seconda del settore e della linea di business, questo può significare investire in una CDP affidabile, installare sistemi di monitoraggio e tracciamento delle attrezzature, oppure rivedere alcune procedure aziendali. In alcuni casi può essere utile anche pensare fuori dagli schemi: esistono fonti di dati esterne potenzialmente rilevanti, purché siano accessibili pubblicamente e il loro utilizzo a fini commerciali sia consentito dalle normative vigenti.

Qualità dei dati scadente

Sfida: l'analisi predittiva richiede dati puliti, completi e pertinenti per fornire risultati accurati. Dati mancanti, incoerenti od obsoleti possono portare a previsioni imprecise.

Approccio basato su best practice: garantire solidi processi di governance e pulizia dei dati. Un modo per farlo è utilizzare ecosistemi software che funzionano bene insieme e standardizzano i dati per impostazione predefinita. In alternativa, è possibile investire più tempo o destinare risorse aggiuntive di analisi alla pulizia e alla pre-elaborazione dei dati. Questo passaggio fa comunque parte del processo di analisi predittiva, ma un'infrastruttura IT ben integrata può renderlo più semplice e veloce.

Distorsioni

Sfida: gli insight derivati dai dati o generati dall'AI sono particolarmente apprezzati come input oggettivi e imparziali, perché si presume che, essendo prodotti da modelli anziché da esseri umani, non contengano distorsioni. In realtà, modelli e intelligenza artificiale possono effettivamente essere influenzati dai bias. Nei modelli, la selezione e la preparazione dei dati di addestramento possono introdurre distorsioni.

Approccio basato su best practice: un intervento efficace per prevenire distorsioni dei modelli può avvenire in due fasi del processo di analisi predittiva. Durante la selezione e la preparazione dei dati, assicurarsi che i set di dati siano diversificati e non riflettano disuguaglianze storiche. Una volta addestrati i modelli, è inoltre fondamentale validarli regolarmente per monitorare la presenza di bias, il sottoadattamento o il sovradattamento.

Deriva del modello

Sfida: le condizioni del mondo reale evolvono, talvolta molto rapidamente. Un modello addestrato su dati obsoleti, anche se inizialmente accurato, può diventare meno efficace nel tempo. Un buon esempio è il rilevamento delle frodi: poiché i metodi di frode cambiano rapidamente, un modello addestrato sui dati dello scorso anno potrebbe non riconoscere i nuovi modelli di frode emergenti quest'anno.

Approccio basato su best practice: è qui che la manutenzione diventa fondamentale. Anche in questo caso, la validazione regolare e il monitoraggio continuo delle prestazioni del modello sono essenziali. Talvolta, i modelli devono persino essere riaddestrati con dati aggiornati.

Difficoltà legate all'adozione da parte dei dipendenti

Sfida: è scoraggiante vedere strumenti di analisi predittiva avanzati, nei quali si sono investiti tempo e risorse, rimanere sottoutilizzati. E sebbene il cambiamento raramente sia semplice, l'adozione di tecnologie sofisticate può risultare particolarmente impegnativa.

Approccio basato su best practice: cercare di capire perché le persone resistono all'adozione. È una questione di mancanza di competenze che fa sembrare gli strumenti di analisi predittiva troppo complessi? Oppure c'è una generale diffidenza verso l'automazione? Una volta individuati i problemi principali, concentrarsi su come risolverli: dimostrare il valore degli strumenti, offrire formazione o assumere personale specializzato per colmare il divario tra tecnologia e principali stakeholder non tecnici.

Best practice: checklist per l'analisi predittiva

• Dai priorità all'utilizzo di dati puliti, pertinenti e di alta qualità, nel rispetto di tutte le normative applicabili (come il GDPR), delle leggi sulla privacy e degli standard di sicurezza dei dati.
• Assicurati che i set di dati siano diversificati e non riflettano pregiudizi personali, disuguaglianze storiche o concetti ormai superati.
• Monitora continuamente le prestazioni dei modelli di analisi predittiva, valida regolarmente l'accuratezza e riaddestra i modelli con nuovi dati quando necessario per evitare la deriva del modello.
• Supporta l'adozione da parte dei dipendenti dimostrando il valore, offrendo formazione e integrando l'analisi predittiva nei flussi di lavoro aziendali.
• Scegli software di analisi intuitivi che supportino l'analisi predittiva, idealmente con solide funzionalità di governance dei dati incorporate e che sfruttino innovazioni pertinenti, come l'AI generativa, per facilitarne l'adozione e l'utilizzo.

Analisi predittiva moderna: AI, machine learning e automazione

Diverse tecnologie moderne hanno contribuito in modo significativo all'evoluzione dell'analisi predittiva: tra queste, il machine learning, i progressi nell'intelligenza artificiale, il cloud computing e l'automazione. Grazie a queste innovazioni, le organizzazioni possono analizzare enormi volumi di dati in tempo reale, individuare schemi sottostanti e formulare previsioni accurate sugli sviluppi futuri. Queste tecnologie rendono molto più semplice anticipare con precisione i cambiamenti nel comportamento dei clienti, individuare le nuove tendenze di mercato e comprendere le esigenze operative. Gli strumenti di analisi predittiva basati sull'AI consentono ai decisori aziendali di passare da un approccio reattivo, focalizzato sul rincorrere le opportunità e attenuare le criticità, a strategie proattive guidate dai dati.

Uno dei principali fattori che guidano questa trasformazione è la diffusione delle piattaforme cloud potenziate dall'intelligenza artificiale. Queste piattaforme consentono alle aziende di tutte le dimensioni di sfruttare i propri dati per accedere ad analisi predittiva avanzata, funzionalità di machine learning e strumenti evoluti di pianificazione aziendale. L'AI supporta l'analisi in tempo reale, alimentata da un cloud di dati aziendali, rendendola più semplice e intuitiva per gli utenti. Inoltre, l'automazione delle attività ripetitive, come la rendicontazione, permette ai team di concentrarsi sulla risposta ai cambiamenti nelle previsioni, sulle potenziali interruzioni e sulle nuove opportunità.

L'analisi predittiva nel business è una componente fondamentale del più ampio ecosistema della data science, perché collega dati aziendali, modellazione statistica e intelligenza artificiale per fornire insight fruibili. Con la sua diffusione sempre più ampia, l'analisi predittiva consente a un numero crescente di organizzazioni di rimanere agili e competitive.

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