Che cos'è l'analisi predittiva? Sfatare alcuni miti comuni

Ogni imprenditore spera di guardare al futuro e capire i modi migliori per investire capitali e risorse mentre lavora per il successo a lungo termine della propria azienda. Ciò ha portato alla nascita di tecniche avanzate come l'analisi predittiva nel settore.

L'analisi predittiva può essere applicata all'enorme quantità di dati che le aziende raccolgono ogni giorno per fare previsioni preziose sulle loro azioni attuali o future.

Utilizza analisi sofisticate per valutare il successo di un progetto. Ti aiuta inoltre a prendere decisioni fornendo consigli intelligenti per potenziali azioni future, tutte basate sui tuoi dati.

In questo articolo, discuteremo i miti comuni che circondano l'analisi predittiva, ma prima di approfondire, vediamo cos'è l'analisi predittiva e quali sono i suoi vantaggi per la tua azienda.

Che cos'è l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva è l'uso di dati storici, tecniche di apprendimento automatico e algoritmi statistici per identificare la probabilità di eventi futuri. Ciò potrebbe aiutare ad anticipare le esigenze dei clienti, prevedere tendenze di mercato più ampie o gestire i rischi, il che offre un vantaggio competitivo e, in definitiva, aumenta i ricavi.

Secondo un rapporto di Research and Markets, si dice che la dimensione del mercato globale dell'analisi predittiva crescerà a 21,5 miliardi di dollari entro il 2025 da 7,2 miliardi di dollari nel 2020, con un CAGR del 24,5%.

Si prevede che vari fattori come l'uso crescente dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale , le acquisizioni e il lancio di prodotti in questo mercato guideranno l'adozione di software e servizi di analisi predittiva.

Ora diamo un'occhiata a un esempio per vedere come funziona l'analisi predittiva.

Le aziende devono affrontare ogni giorno una serie di decisioni e le loro scelte hanno un grande impatto sul successo dell'azienda. Quindi, iniziamo con una tipica decisione affrontata dalla maggior parte delle aziende: prevedere le vendite.

Per la pianificazione finanziaria, una previsione di vendita è il primo passo importante. Ha un impatto su quasi ogni aspetto della tua attività, come l'assunzione di dipendenti, l'acquisto di materie prime per la produzione di prodotti, la gestione della domanda e altro ancora.

La previsione delle vendite non implica solo la previsione della quantità di prodotto che venderai in un periodo imminente, ma implica anche la previsione di chi acquisterà, perché acquisterà, ecc. Ma tutte queste attività richiedono una notevole quantità di tempo, rendendo difficile la definizione delle priorità risorse. Ma non è il caso se utilizzi uno strumento di analisi predittiva.

Uno strumento di analisi predittiva può essere utilizzato per previsioni di vendita accurate . Prevede il comportamento futuro in base a comportamenti passati e combina dati storici e attuali per aiutarti a capire di cosa hanno bisogno i tuoi clienti e perché ne hanno bisogno. Questo, a sua volta, porta a migliori esperienze utente.

Ora che abbiamo visto cos'è l'analisi predittiva , entriamo nei principali vantaggi dell'analisi predittiva per la tua azienda .

Perché l'analisi predittiva è importante?

L'analisi predittiva aiuta le organizzazioni a rilevare i rischi e scoprire opportunità generando informazioni utili che possono essere utilizzate per raggiungere i propri obiettivi di business. Quindi, ecco alcuni vantaggi chiave dell'analisi predittiva per la tua azienda:

1. Rilevamento delle frodi: la combinazione di più metodi di analisi può identificare comportamenti sospetti e migliorare il rilevamento dei modelli. Poiché la sicurezza informatica diventa una preoccupazione crescente, l'analisi predittiva ad alte prestazioni esamina tutte le azioni su una rete in tempo reale per individuare anomalie che potrebbero indicare frodi, vulnerabilità zero-day e minacce persistenti avanzate.

2. Miglioramento delle operazioni: molte organizzazioni utilizzano modelli predittivi per prevedere l'inventario e gestire le risorse. Ad esempio, gli hotel cercano di prevedere il numero di ospiti per ogni notte per massimizzare l'occupazione e aumentare le entrate. Questo aiuta a migliorare in modo proattivo i loro processi di produzione e ad intraprendere le azioni appropriate quando necessario.

3. Previsione dell'abbandono dei clienti: fare una previsione dell'abbandono implica rilevare i segnali che precedono le richieste di annullamento dei clienti e valutare la probabilità in ciascun caso.

Puoi utilizzare modelli predittivi per confrontare dati come la soddisfazione dei clienti, la qualità del servizio e il tasso di abbandono per identificare quali aspetti portano alla cancellazione.

L'idea principale è capire cosa sta causando la perdita del cliente e quindi invertire il processo.

4. Ottimizzazione delle campagne di mercato: utilizzando l'analisi predittiva , puoi vedere l'intera cronologia delle campagne di marketing per prevedere risultati futuri migliori.

Puoi determinare la lingua più efficace per ciascun gruppo demografico target, i canali utilizzati per le campagne di marketing e altri fattori che influenzano l'accettabilità dei consumatori. Di conseguenza, quando interagisci e conquisti il ​​tuo pubblico, spari esattamente all'obiettivo.

5. Gestione delle relazioni con i clienti (CRM): i modelli predittivi possono essere utilizzati per la gestione delle relazioni con i clienti per comprendere i clienti in ogni fase del loro percorso di acquisto.

Con l'aiuto dei dati disponibili, puoi costruire modelli multivariati e valutare la più ampia gamma di possibili collegamenti tra storie di acquisto, comportamenti, profili, interazioni e percezioni dei consumatori.

Puoi costruire relazioni a lungo termine con i clienti utilizzando contenuti personalizzati, promozioni e offerte se disponi di queste informazioni chiave.

Ora che abbiamo esaminato l'importanza dell'analisi predittiva, vediamo alcune delle sue applicazioni in diversi settori.

Casi d'uso dell'analisi predittiva

Le industrie possono utilizzare l'analisi predittiva per ottimizzare le operazioni, ridurre i rischi e aumentare i ricavi. Ecco alcune applicazioni dell'analisi predittiva in scenari di vita reale.

Sanità: l'analisi predittiva viene incorporata nel settore sanitario per tre motivi cruciali: stima del rischio, mappatura geografica e pianificazione degli scenari ipotetici in termini di chirurgia e afflusso di pazienti in ospedale.

L'utilizzo dell'analisi porta a migliori risultati per i pazienti, trattamenti più efficaci e risparmi sui costi in più reparti.

Ad esempio, un dispositivo per pazienti asmatici che utilizza l'analisi predittiva può registrare e analizzare i suoni respiratori dei pazienti e fornire feedback in tempo reale utilizzando un'app per smartphone per aiutare i pazienti a gestire meglio i loro sintomi ed essere preparati per un attacco.

E-commerce: l'analisi predittiva nelle aziende aiuta i venditori a comprendere il prezzo più alto che un cliente è pronto a pagare per i propri prodotti, ad analizzare il comportamento dell'acquirente e a creare consigli personalizzati sui prodotti.

Ad esempio, i giganti dell'e-commerce come Amazon ed eBay sono l'esempio perfetto di aziende che utilizzano l'analisi predittiva per le loro attività . Lo usano per monitorare il comportamento dei clienti e le attuali tendenze del mercato per prevedere i cambiamenti e prendere decisioni in tempo reale e basate sui dati.

[Leggi anche: Quanto costa creare un'app di mercato come Amazon? ]

Servizi on-demand: nell'economia on-demand specifica per trasporti e comunicazioni, l'analisi predittiva è utile in termini di stima delle aree che richiederanno la massima domanda della flotta, il prezzo che è più probabile che gli utenti paghino per una mancia , la fase in cui stanno annullando la corsa, ecc.

Assistenti virtuali: insieme alla potenza del deep learning, l'analisi predittiva fa miracoli se utilizzata per gli assistenti virtuali. Siri, Ok Google e Alexa sono esempi reali di utilizzo della tecnica innovativa negli assistenti virtuali. Questi assistenti imparano dal comportamento dell'utente e quindi forniscono risultati accurati.

Gestione della supply chain: una supply chain poco ottimizzata può avere un effetto deterrente su ogni area della tua attività. Pertanto, diventa fondamentale per le aziende utilizzare tecnologie avanzate come l'analisi predittiva.

Le informazioni raccolte utilizzando l'analisi predittiva saranno il più aggiornate possibile in quanto possono incorporare dati in tempo reale. Puoi anche essere più agile nel tuo processo decisionale poiché il modello indicherà l'impatto di diverse variabili sull'efficienza della tua catena di approvvigionamento.

Servizi bancari e finanziari: il settore finanziario ha adottato da tempo l'analisi predittiva per la prevenzione e il rilevamento delle frodi, la misurazione del rischio di credito, la massimizzazione delle opportunità di cross-sell/up-sell e la fidelizzazione di clienti preziosi.

Ad esempio, Commonwealth Bank utilizza l'analisi predittiva per prevedere attività di frode o comportamenti sospetti per una determinata transazione prima che venga autorizzata, entro 40 millisecondi dall'avvio della transazione.

Miti comuni sull'analisi predittiva

Un modello di analisi predittiva di prim'ordine richiede molti meno dati, esperienza e impegno di quanto si pensi e presenta molti più vantaggi. In questa sezione, sfatiamo alcuni dei suoi miti più comuni in modo che renda più chiaro il tuo percorso verso il processo decisionale basato sui dati.

1. L'analisi predittiva è solo per le grandi aziende: potresti pensare che l'analisi predittiva sia destinata all'uso solo da parte delle grandi aziende. Ma il fatto è che può e deve essere utilizzato sia dalle grandi che dalle piccole imprese, in particolare quelle che cercano di crescere.

Le aziende che incorporano l'analisi predittiva nella loro attività tendono ad avere più successo nel lungo periodo.

Le informazioni analitiche possono aiutare a identificare le aree problematiche nella tua organizzazione fornendo anche un'idea precisa delle aspettative dei clienti. Ciò offre alla tua azienda il vantaggio competitivo tanto necessario sul mercato.

Ad esempio, l'analisi dei modelli di fidelizzazione dei clienti può fornire una base preziosa per la progettazione di offerte promozionali mirate. Pertanto, questi strumenti di analisi predittiva sono utili e rilevanti in tutti i settori.

2. Ci vuole un esperto per utilizzare l'analisi predittiva: un altro mito comune dell'analisi predittiva è che è solo per gli esperti più esperti. Tuttavia, preziosi strumenti di analisi predittiva sono ora disponibili per chiunque e per tutti. Potrebbe comunque essere necessario un po' di coinvolgimento da parte dei membri del personale IT più esperti della tua azienda per assicurarsi che funzioni correttamente.

3. L'analisi predittiva è un vantaggio, non una necessità: coloro che non hanno familiarità o non conoscono l'analisi predittiva potrebbero considerarla un vantaggio, piuttosto che qualcosa che dovrebbe essere standard in ogni strategia per i big data. La realtà non potrebbe essere più lontana dalla verità.

Secondo un recente studio evidenziato su Forbes , l'86% dei dirigenti che hanno utilizzato l'analisi predittiva dichiara di vedere un notevole ritorno sul proprio investimento. Inoltre, solo il 13% di queste aziende considera l'uso della tecnologia di analisi predittiva altamente avanzato.

In altre parole, queste tecnologie predittive stanno producendo risultati molto prima che le aziende abbiano il tempo e l'esperienza per sfruttarle appieno. Non sorprende che l'80% degli intervistati abbia in programma di aumentare la spesa per le tecnologie di marketing. Pertanto, l'analisi predittiva è necessaria per ogni azienda se desidera crescere e aumentare la propria produttività.

4. L'analisi predittiva richiede un budget di un miliardo di dollari: anni fa, questo era vero. L'implementazione di modelli di analisi predittiva in passato era difficile e costosa. Ma le cose hanno iniziato a cambiare. Ad oggi, non tutte le attività di analisi dei dati richiedono un investimento enorme. La spesa, infatti, dipende dal tipo di soluzione scelta dall'azienda.

E parlando di ottenere un vantaggio tangibile, l'analisi predittiva consente alle aziende di prendere decisioni più informate, massimizzando così il ROI.

Inoltre, effettuando scelte infrastrutturali più intelligenti, le aziende possono evitare che i costi dell'analisi predittiva aumentino. Un modo per limitare i costi dell'infrastruttura consiste nell'utilizzare una piattaforma cloud pubblica per eseguire e archiviare le analisi. Ciò limita i costi logistici e di archiviazione solitamente sostenuti a causa della frammentazione delle unità di archiviazione dei dati.

5. I modelli predittivi sostituiscono il giudizio umano: i modelli predittivi non sono mai stati pensati per sostituire o respingere il giudizio umano. In effetti, il 99% delle volte, la modellazione predittiva mira ad espandere e migliorare le competenze umane nell'analisi dei dati.

Dopotutto, ci vuole un essere umano per decidere quali set di dati considerare. Usano report basati sui dati per prendere decisioni più intelligenti sulla base di tali dati.

6. L'analisi predittiva offre garanzie: l' analisi predittiva dovrebbe far parte di ogni strategia per i big data, ma ciò non significa che siano un indovino. Sebbene sia vero che l'analisi predittiva può prevedere molto più da vicino il comportamento futuro, nessuna piattaforma di analisi può eliminare completamente il rischio di cambiamenti imprevedibili.

In un pezzo per l' Harvard Business Review , Tom Davenport sottolinea che ci sono molte precauzioni da prendere quando si utilizzano queste tecnologie.

Davenport consiglia di conoscere le fonti dei dati e la rappresentatività dei dati per la popolazione in questione. Inoltre, controlla quanti valori anomali influiscono sulla distribuzione e, soprattutto, controlla le ipotesi alla base della tua analisi. Inoltre, dovresti essere consapevole di tutte le variabili chiave nel tuo modello.

7. I modelli predittivi non rivelano nulla di nuovo: anche se si conoscono i propri dati, la modellazione predittiva può comunque aiutare. Un modello predittivo può fare una di queste due cose: confermare ciò in cui hai sempre creduto o portare alla luce nuove intuizioni. Un modello predittivo trasformerà o confermerà le cose che pensavi fossero vere.

Il più delle volte, i modelli predittivi si gireranno e confermeranno. Convaliderai tutte le prove aneddotiche che potresti avere e imparerai nuove variabili o connessioni che non avevi raccolto prima.

Conclusione

L'analisi predittiva è un approccio di analisi avanzato per sbirciare nel futuro della tua azienda, consentendoti di prendere decisioni migliori e superare i tuoi concorrenti.

Le organizzazioni possono utilizzare l'analisi predittiva per intraprendere azioni preventive in un'ampia gamma di aree. La tecnica rende anche possibile il rilevamento delle frodi nel settore bancario, la protezione dai disastri per i governi e magnifiche campagne di marketing, motivo per cui sarà una risorsa tangibile in futuro.

Se vuoi saperne di più su cos'è l'analisi predittiva e stabilire con successo il tuo prodotto e la tua attività, dovresti consultare e assumere una società di software esperta come Appinventiv .

Dovresti anche cercare nuove soluzioni di analisi dei dati sul mercato. Puoi apportare miglioramenti continui ed espandere gradualmente la tua applicazione in un prodotto più nuovo e migliore con le ultime funzionalità.