27 giugno 2023 Gilberto Marciano
Journal delle Esperienze
Come la data analytics sta trasformando l’approccio aziendale alla pianificazione delle strategie e decisionale
L’analisi dei dati sta trasformando l’approccio aziendale alla pianificazione delle strategie e alle decisioni. In passato, le aziende si basavano sulla loro intuizione e sull’esperienza per prendere scelte importanti, ma oggi, grazie alle tecnologie di data analytics, è possibile prendere decisioni basate sui dati. Due tecniche di analisi dei dati che stanno diventando sempre più comuni sono l’analisi predittiva e prescrittiva.
Cos’è l’analisi predittiva?
L’analisi predittiva è un insieme di tecniche statistiche e di intelligenza artificiale che permettono di analizzare dati storici e utilizzare queste informazioni per prevedere il comportamento futuro di un sistema. In altre parole, l’analisi predittiva cerca di estrapolare modelli matematici dai dati esistenti per fare previsioni sul futuro.
L’analisi predittiva si divide in due fasi principali: la prima fase consiste nell’acquisire e analizzare i dati, mentre la seconda fase riguarda la costruzione del modello predittivo. Nel primo passaggio, i dati vengono raccolti, puliti, normalizzati e analizzati al fine di individuare eventuali pattern o relazioni tra le variabili in esame. Successivamente, nella seconda fase, vengono utilizzati algoritmi di machine learning o di intelligenza artificiale per creare il modello predittivo. Per un approfondimento vi rimandiamo ad un nostro articolo sui modelli predittivi.
In pratica l’analisi predittiva può essere applicata a molti campi di attività, dalla finanza alla produzione, dal marketing alla pianificazione delle risorse umane; ad esempio, nel settore finanziario, per prevedere le fluttuazioni di mercato, il tasso di interesse o il prezzo delle azioni; nel settore assicurativo, per stimare il rischio di un incidente o di una malattia; o nei settori del marketing e della pubblicità, per prevedere le scelte dei consumatori e per personalizzare le offerte commerciali.
L’analisi predittiva rappresenta una grande opportunità per migliorare l’efficienza e l’efficacia delle imprese, poiché consente di anticipare le tendenze di mercato, ottimizzare i processi produttivi e prevenire i problemi di gestione. Tuttavia, l’analisi predittiva richiede una conoscenza avanzata di statistica e di algoritmi di machine learning o di intelligenza artificiale, oltre a una grande quantità di dati. Inoltre, la precisione delle previsioni dipende dalla qualità dei dati di input e dalla scelta degli algoritmi più adatti per la specifica applicazione.
L’importanza dell’analisi prescrittiva per l’ottimizzazione aziendale
L’analisi prescrittiva è una delle forme più avanzate di analisi dei dati e può essere utilizzata per esaminare una vasta gamma di problemi aziendali, tra cui algoritmi di negoziazione, catene di fornitura, gestione delle risorse umane. Permette di fornire raccomandazioni e suggerimenti in modo proattivo, ovvero prima che si verifichi un evento o un problema.
In sostanza, l’analisi prescrittiva si basa sull’utilizzo di algoritmi complessi che elaborano grandi quantità di dati per generare pronostici e attività consigliate. In questo modo, l’analisi prescrittiva si differenzia dalle tecniche di analisi predittiva perché va oltre i suoi dati storici, che si limitano a individuare trend e possibili scenari futuri.
L’obiettivo dell’analisi prescrittiva è quello di suggerire una serie di azioni che possono essere adottate da un’azienda o da un individuo per migliorare i propri risultati o ottimizzare le proprie performance, in modo da massimizzare il valore dell’attività svolta.
In campo aziendale, l’analisi prescrittiva può essere utilizzata per molteplici scopi, come ad esempio per soddisfare in maniera ottimale le esigenze dei clienti, aumentare l’efficienza dei processi produttivi, migliorare le strategie di marketing o individuare le opportunità di sviluppo del business.
Un esempio di analisi prescrittiva potrebbe essere quello di una catena di supermercati che, sulla base dei dati storici delle vendite, è in grado di prevedere quale prodotto verrà acquistato da un determinato cliente in un momento preciso e di suggerire offerte e promozioni personalizzate.
Tuttavia, l’analisi prescrittiva richiede una grande quantità di dati e una grande competenza nell’elaborazione delle informazioni disponibili, il che può rappresentare una sfida per le aziende che non hanno i necessari strumenti interni o le risorse per utilizzarli al meglio. È quindi fondamentale che le aziende investano in tecnologie avanzate, ma anche nella formazione del personale, per garantire una corretta applicazione dell’analisi prescrittiva e ottimizzare il valore delle informazioni acquisite.
L’analisi predittiva e prescrittiva nel marketing: come prendere decisioni aziendali informate e migliorative
L’analisi predittiva e prescrittiva sono strumenti molto utili per il marketing, in quanto permettono di identificare le tendenze del mercato e di aiutare le aziende a prendere decisioni informate.
L’analisi predittiva si basa sull’analisi dei dati storici e sulle tendenze del mercato per prevedere il comportamento futuro dei clienti e il loro livello di soddisfazione. Questo tipo di analisi può aiutare le aziende a identificare nuovi segmenti di mercato, a migliorare la fidelizzazione dei clienti esistenti e a migliorare i tassi di conversione.
L’analisi prescrittiva, invece, offre soluzioni ai problemi identificati dall’analisi predittiva, suggerendo le migliori azioni da intraprendere per raggiungere gli obiettivi di marketing. Questo tipo di analisi può essere utilizzato per scegliere la giusta strategia di prezzo, per ottimizzare le campagne pubblicitarie (gli algoritmi di ottimizzazione possono essere utilizzati per identificare la combinazione ottimale di canali di marketing per raggiungere i clienti desiderati) e per migliorare l’esperienza dei clienti.
Le aziende possono utilizzare l’analisi predittiva e prescrittiva per migliorare i loro tassi di conversione, aumentare la fedeltà dei clienti e ridurre i costi di marketing. Ad esempio, un’azienda può utilizzare l’analisi predittiva per identificare i clienti più propensi a effettuare un acquisto e utilizzare l’analisi prescrittiva per suggerire loro prodotti correlati o offrire loro coupon personalizzati.
In TSW svolgiamo spesso soprattutto analisi prescrittiva per i nostri clienti, con l’obiettivo di fornire consigli su attività strategiche e su ottimizzazioni in base ai dati raccolti, sia in fase consulenziale continuativa, sia attraverso la condivisione di report ad hoc.
Rivoluzionare la gestione della produzione attraverso l’analisi predittiva e prescrittiva
L’analisi predittiva e prescrittiva sta rivoluzionando la gestione della produzione, dando alle aziende la possibilità di anticipare le necessità del mercato e ottimizzare il processo produttivo.
L’analisi predittiva sfrutta l’elaborazione dei dati storici per identificare pattern e tendenze, che possono essere utilizzati per prevedere il comportamento futuro della produzione. Grazie all’utilizzo di algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale, le aziende possono prendere decisioni informate sulla pianificazione della produzione, la gestione delle scorte di magazzino e delle materie prime, la manutenzione degli impianti e la gestione dei flussi logistici.
L’analisi prescrittiva va oltre la semplice previsione, in quanto consente alle aziende di pianificare il futuro della produzione. Attraverso la simulazione al computer di diversi scenari, l’analisi prescrittiva aiuta a identificare il migliore approccio e la migliore sequenza di produzione, migliorando l’efficienza e riducendo le perdite di tempo e di risorse.
L’analisi predittiva e prescrittiva è particolarmente importante in settori ad alta intensità tecnologica, come l’industria manifatturiera, dove la capacità di gestire in modo preciso e tempestivo il processo produttivo può determinare la competitività dell’azienda sul mercato globale.
La capacità di prevedere e pianificare il futuro della produzione consente alle aziende di adattarsi rapidamente alle evoluzioni del mercato e ai cambiamenti del contesto economico, posizionandosi in modo vantaggioso rispetto alla concorrenza.
Pianificazione delle risorse umane: il prezioso supporto dell’analisi predittiva e prescrittiva
L’uso dell’analisi predittiva e prescrittiva nella pianificazione delle risorse umane aiuta le aziende a identificare le esigenze future del mercato del lavoro e delle proprie attività, facilitando la pianificazione a lungo termine delle risorse ed evitando decisioni affrettate o basate solo sulla conoscenza dell’ultimo minuto.
Uno dei modi più comuni per usare l’analisi predittiva nella pianificazione delle risorse umane è quello di monitorare i dati demografici e di mercato, come l’età, l’istruzione e le preferenze dei lavoratori nei confronti del lavoro flessibile. Ciò permette alle aziende di individuare e promuovere le competenze e i talenti emergenti, attirando l’attenzione dei lavoratori che più si adattano alle loro attività.
Oltre a questo, l’analisi prescrittiva aiuta le aziende a sviluppare strategie specifiche per affrontare problemi specifici come l’aumento del turnover del personale, la scarsità di lavoratori qualificati o l’alto tasso di assenteismo.
Inoltre, l’analisi prescrittiva può essere utilizzata per individuare i modelli di assunzione e di sviluppo del personale più efficaci. Ciò consente alle aziende di adottare un approccio strategico alla pianificazione delle risorse umane, alla pianificazione della formazione e alla pianificazione della rotazione del personale analizzando le prestazioni passate e le tendenze del mercato del lavoro per prendere decisioni più intelligenti e ben informate.
Il futuro dell’analisi predittiva e prescrittiva
In futuro, si prevede che l’analisi predittiva diventerà ancora più sofisticata e precisa grazie all’utilizzo di tecnologie come l’apprendimento automatico profondo (deep learning) e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP, Natural Language Processing). Ciò permetterà di predire con maggiore precisione e velocità il futuro, sia in contesti aziendali (ad esempio previsioni di vendite) che sociali (ad esempio previsioni di epidemie).
Analisi predittiva e prescrittiva stanno diventando sempre di più due processi collegati tra loro. L’elaborazione dei dati in tempo reale e l’automazione dei processi decisionali potranno fornire suggerimenti specifici per migliorare l’efficacia aziendale e le prestazioni umane.
In sintesi, l’analisi predittiva e prescrittiva sta evolvendo verso un livello di sofisticazione mai visto prima, caratterizzato dall’utilizzo di tecnologie emergenti che ampliano le possibilità di applicazione in diversi contesti aziendali e sociali, portando a cambiamenti significativi nel modo di predire e agire.