Cos’è l’analisi predittiva e perché dovresti saperne di più

People Counter Occupancy Monitor

L’industria 4.0 è alle porte e, con  le tecnologie sempre più avanzate di cui disponiamo, la Business Intelligence è decisamente un futuro prossimo, a cui prima o poi si dovrà dare la giusta importanza.

Un mercato digitale famelico e uno analogico sempre più difficile sono le spinte principali alla crescita della Retail Intelligence e dell’analisi predittiva AI-Driven. Cos’è, però, questo insieme di parole di cui si sente parlare ultimamente e, soprattutto, perché dovresti saperne di più?

Cos’è l’analisi predittiva

Modellazione predittiva, machine learning… sono tanti gli elementi che riguardano e, in parte, compongono l’analisi predittiva.

Come dice la parola “predittiva”, questo processo è utile per la predizione di risultati, di eventi e persino di cambiamenti apparentemente incontrollabili come il flusso di clienti settimanale, l’incidenza dei membri dello staff, ma le potenzialità sono pressoché infinite: fluttuazione dei mercati azionistici, ripetibilità delle preferenze politiche, flussi migratori… l’analisi predittiva è uno degli strumenti di prevenzione più potenti attualmente a disposizione del genere umano e proviene da un insieme di fattori, fra cui la statistica, che riveste un ruolo di vitale importanza.

L'importanza dello Store Manager

L’AI Prediction, in marketing, viene utilizzata sia per quanto riguarda la predizione dei trend di consumo, sia per un’evoluzione sempre più affidabile della Business Intelligence. Flusso di persone, rendimento dello staff e analisi del venduto sono tutti componenti fondamentali per pianificare la tua attività con successo. Un processo così importante, la predictive analysis, da essere la base per i modelli di apprendimento automatico (machine learning) e di data mining.

Inizia a suonarti abbastanza importante la questione? 

Come si svolge un’analisi predittiva

In maniera del tutto simile ai sistemi classici di Retail Intelligence, tutto parte dal raccogliere dati, chiamati in gergo “Raw Data”. Un insieme di numeri, parametri, statistiche di vario tipo su cui costruire l’analisi delle informazioni e ricavare dettagli spesso invisibili normalmente. Fin qui stiamo parlando della “classica” Business Intelligence e Data Analytics, che ci permettono di valutare il passato, ma l’analisi predittiva è un modo, invece, per anticipare il futuro.

Sulle analisi dei dati passati, quindi, vengono poste delle domande: cosa è successo e perché? Come possiamo prepararci per eventi simili in futuro? Nello specifico, queste domande coincidono con le varie fasi dell’analisi: descrizione, diagnosi, predizione e prescrizione.

Per spiegare più facilmente questo concetto, possiamo fare un esempio: immaginiamo di avere circa 1000 persone a settimana nel nostro negozio, con un tasso di conversione (calcolato con il data analytics) del 57%, ma scopriamo che la maggior parte delle vendite avviene fra il venerdì e il sabato. Con un’analisi potremmo chiederci “come possiamo capire se anche la prossima settimana il trend sarà lo stesso?” e confrontare i dati di una settimana con quelli di un mese, poi di un anno e così via.

Store manager e le nuove sfide del retail

Mantenendoci coerenti con l’esempio, prevedendo che nel prossimo weekend di venerdì e sabato avremo il 40% di conversione in più, potremmo inserire nella vetrina dei prodotti specifici, oppure creare delle offerte limitate, fruibili solo attraverso determinati requisiti, come il possedimento di una carta fedeltà. Similarmente, potremmo decidere quanto staff mantenere in determinati giorni e orari per assicurarci uno svolgimento tranquillo della giornata lavorativa.

Il risultato finale di questi processi sarà in ogni caso una previsione. In questo modo si ottiene un’analisi predittiva e si ottimizzano i risultati

Perché l’analisi predittiva è indispensabile per crescere

Se il nostro esempio riguarda un retail di oggetti, ciò non toglie che la stessa questione possa essere applicata ad aziende di servizi, oppure persino per valutare le performance di un ufficio e valutarne punti forti e deboli.

Volendo azzardare un altro esempio, una compagnia assicurativa potrebbe utilizzare l’AI Forecast in congiunzione con la business intelligence per calcolare l’età media dei propri clienti e la durata di vita degli stessi, potendo fare scelte molto più mirate in funzione di questi dati e dei trend sociali.

L’evoluzione del machine learning e delle tecniche di analisi non hanno limitazioni al campo di applicazione: raccogliere ed elaborare i dati, leggere e pianificare le prossime azioni sono vantaggi che possono fare la differenza in ogni ambito.

La domanda con cui vogliamo lasciarti quindi è una sola: perché dovresti privarti della possibilità di avere uno strumento così potente, riducendo (e di molto) i rischi d’impresa? Il futuro è nelle mani di chi lo sa anticipare, diceva Enzo Ferrari.