È possibile anticipare i movimenti del mercato con un certo grado di precisione? Sì, grazie ai modelli predittivi. Sono modelli di analisi dati che sfruttano strumenti come il Machine Learning e la statistica per raccogliere i dati e cercare risposte. I modelli e gli strumenti specifici delle analisi predittive, possono essere sfruttati da ogni azienda che ha a disposizione dati – presenti e passati – raccolti nel corso della sua attività, per prevedere trend e comportamenti nel futuro, tra giorni o anni.
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La rivoluzione dei Big Data
Il mondo è ormai pieno di dati. Vengono prodotti ovunque, in qualunque momento, in una tale quantità che è difficile tracciarli tutti. Avere a disposizione tutte queste informazioni è una ricchezza indescrivibile per un’azienda, e trarne vantaggio nel modo giusto è il desiderio di ogni manager. Ma passare all’azione non è così facile. Perché il valore dei dati non è nel dato stesso, ma nel modo in cui riusciamo a sfruttarlo. In altri termini, il dato è come un mattone: tanti mattoni, assemblati in un certo modo, possono creare una casa. Ma se non sappiamo come unirli e sfruttarli, abbiamo solo questo: dei mattoni.
La capacità di assemblare i dati viene definita da dei modelli. Tra questi, i modelli predittivi sono quelli capaci di costruire un nesso tra le variabili a disposizione e il loro comportamento nel tempo. Un modello predittivo è un sistema che permette di interpretare quello che trova scritto in un determinato dato e portare, grazie alla statistica, a una previsione futura. Sfruttando ovviamente sofisticate tecniche di analisi.
Secondo alcuni studi, il mercato dell’analisi predittiva raggiungerà i 10 miliardi di dollari entro il 2022, perché le aziende ne avranno sempre più bisogno.
I modelli predittivi: tipologie e utilizzi
Tutti i tipi di modelli predittivi hanno principalmente un unico obiettivo: selezionare la variabile che interessa all’azienda e predire il suo comportamento in futuro. Si applica a molti aspetti della vita aziendale come la gestione delle scorte di un magazzino, o lo studio del comportamento di un certo profilo cliente. Questo modello può aiutarci a prevedere che un cliente ci sta per abbandonare per la concorrenza prima ancora che lo faccia.
I modelli predittivi traggono il loro potere da un’ampia gamma di metodi e tecnologie, inclusi i Big Data, il Data Mining, i modelli statistici, il Machine Learning e diversi altri processi matematici. Con la giusta tecnica, non è difficile estrapolare trend e previsioni tra i dati correnti e quelli passati. Evidenziare dei pattern ripetuti e selezionare i rischi e le opportunità. Oppure visualizzare la relazione tra due o più eventi che continuano a verificarsi e non ne capiamo il motivo.
Alcune aziende già fanno ampio uso dei modelli predittivi e tutti noi ne vediamo gli effetti ogni giorno: le compagnie aeree cambiano i prezzi dei biglietti in base ai trend passati; Hotel, ristoranti e altre aziende nell’industria dell’accoglienza, possono prevedere il numero di ospiti in un certo periodo di tempo e massimizzare così l’occupazione della struttura.
Ma i modelli predittivi diventano essenziali anche per il marketing, dove possono diventare un valido aiuto per favorire gli acquisti o promuovere opportunità di cross-sell. Attrarre, trattenere e nutrire i clienti è più facile quando possiamo prevedere di cosa hanno bisogno.
Settori di impiego
- Aerospaziale: è possibile prevedere l’impatto di specifiche operazioni di manutenzione sull’affidabilità degli aeromobili, sull’uso di carburante, sulla disponibilità e sui tempi di attività.
- Automotive: possiamo implementare nei prossimi piani di produzione dei veicoli, i dati che abbiamo sui guasti e la robustezza degli elementi. O ancora, è possibile studiare il comportamento del conducente per sviluppare migliori tecnologie di assistenza alla guida e in futuro i veicoli autonomi.
- Energia: che impatto hanno gli eventi metereologici sui guasti alle apparecchiature? È possibile creare un modello che possa aiutare a premunirci contro queste situazioni e ridurre la perdita economica.
- Servizi finanziari: possiamo sviluppare modelli di rischio di credito, prevedere l’evoluzione dei mercati, l’impatto di nuove politiche, leggi e normative sulle imprese.
- Vendita al dettaglio: con l’analisi predittiva possiamo seguire un cliente online in tempo reale e decidere se fornire ulteriori informazioni sul prodotto o incentivi che possano aumentare la probabilità di un acquisto.
Come funzionano i modelli predittivi?
I modelli che vengono utilizzati per l’analisi predittiva sono molti. Iniziano con una definizione di progetto, dello scopo e del tipo di business, per identificare quali set di dati saranno necessari per fare le nostre previsioni. Collezionare i dati è solo il primo pezzo dell’analisi, che comporterà la pulizia, la trasformazione e la modellazione dei dati in base all’obiettivo. Attraverso l’analisi statistica si passa alla validazione di ipotesi e test usando degli standard tipici delle analisi. A questo punto, applichiamo il modello predittivo, che unisce tutto questo lavoro creando per noi un modello di futuro.
L’analisi predittiva può essere applicata a moltissime situazioni, come ad esempio sul CRM per realizzare obiettivi come le campagne marketing, le vendite e il servizio clienti. Gli obiettivi più tipici sono principalmente quattro:
- Modello del Customer Lifetime Value: individuare i clienti che hanno maggiori probabilità di investire di più in prodotti e servizi.
- Modello di segmentazione: raggruppare i clienti in base a caratteristiche e comportamenti di acquisto simili.
- Modello di manutenzione predittiva: prevedere le possibilità di guasto delle attrezzature essenziali.
- Modello di garanzia della qualità: individuare e prevenire i difetti per evitare delusioni e costi aggiuntivi quando si forniscono prodotti o servizi ai clienti.
Portiamo il futuro in azienda
Implementare i modelli predittivi in azienda non è un compito che può essere svolto da chiunque. C’è bisogno di un professionista, e successivamente di un cambio di rotta a tutti i livelli che implementi costantemente i risultati in tutti i processi decisionali. Iniziare con un progetto di base in qualche punto critico dell’azienda può essere un ottimo primo passo per verificare la portata dell’utilità di un modello predittivo. Perché sarà il modo per assaporare un po’ di futuro nel presente, e sarà impossibile tornare indietro.