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Fare analisi predittiva non è più una frontiera sperimentale riservata a poche grandi aziende di livello enterprise. Anzi, è una necessità sempre più a portata di mano per ogni azienda, grazie alla diffusione dell’intelligenza artificiale.
Attraverso l’analisi predittiva le imprese usano i dati strategicamente per anticipare le tendenze del mercato, ottimizzare tutti processi, ridurre gli sprechi e cogliere le opportunità di business in vantaggio sui concorrenti.
Che cos’è l’analisi predittiva?
L’analisi dati predittiva è una metodologia avanzata di analisi dati, che utilizza dati storici, tecniche statistiche, algoritmi di machine learning e AI per prevedere scenari futuri con elevati livelli di affidabilità. Rientra nel contesto dell’analisi aumentata (Augmented Analytics) realizzata quindi con l’IA.
Più precisamente, l’analisi dei dati predittiva individua ciò che è probabile che accada, fornendo un vantaggio competitivo concreto a chi sa integrarla nei propri processi decisionali.
Quali sono le differenze tra analisi predittiva, analisi descrittiva e diagnostica?
L’analisi predittiva analizza i dati per prevedere lo scenario futuro.
L’analisi descrittiva si limita a usare i dati descrivere cosa è successo in passato. La diagnostica usa i dati storici per definire perché si è verificato un evento.
Come sfruttare l’analisi predittiva in azienda
L’analisi predittiva trova applicazione in quasi tutte le aree aziendali ed in ogni settore. Grazie alla diffusione degli strumenti AI e dell’aumento della capacità computazionale è sempre più alla portata anche di aziende medie e piccole.
Vediamo di seguito alcuni ambiti in cui l’analisi predittiva può generare valore tangibile in azienda.
Supply chain e logistica
Nella supply chain le imprese adottano gli strumenti di analisi predittiva per anticipare problemi, ritardi o interruzioni nella fornitura di materiali o componenti, ma anche fluttuazioni di prezzo.
Nella logistica, risulta utile per prevedere la domanda e gestire in modo proattivo e misurato magazzini, stock e inventari.
Vendite e marketing
Anche i team di vendita e di marketing possono sfruttare in maniera estremamente vantaggiosa l’analisi predittiva per segmentare i clienti, anticipare i comportamenti, settare campagne vendita e marketing, prevedere il tasso di abbandono (ad esempio negli e-commerce) e ottimizzare le campagne di retention.
Produzione e manutenzione preventiva
Le aziende manifatturiere possono ottenere due tipologie di vantaggi estremamente rilevanti.
La prima è l’analisi dei dati IoT per individuare in anticipo le tempistiche e il tipo di interventi di manutenzione necessari su impianti e macchinari, evitando guasti e interruzioni della produzione.
La seconda tipologia di vantaggio si basa sull’analisi previsionale di domanda e offerta, che aiuta in management a ottimizzare la produzione.
Finanza e controllo di gestione
Gli uffici finanziari ottengono beneficio dall’analisi preventiva dei dati per eseguire previsioni di cassa, identificare anomalie, frodi e scostamenti, simulando scenari realistici.
Risorse umane
Anche nei reparti HR l’analisi predittiva risulta fondamentale per anticipare i calcoli sul turnover del personale, calcolando attentamente il fabbisogno di risorse. Non solo: i dati possono essere illuminanti anche per identificare i profili ad alto potenziale per l’azienda, in fase di recruiting.
I vantaggi strategici dell’analisi predittiva
A livello strategico, integrare soluzioni predittive nella gestione aziendale porta approccio reattivo a uno proattivo, che permette al management di anticipare le richieste del mercato e affrontare con maggiore slancio le sfide del mercato.
1. Le imprese prendono decisioni più rapide e informate
I modelli predittivi alimentati da dati reali aiutano le imprese a prendere decisioni basate su evidenze, non su intuizioni. I dati aiutano a fare meno errori, avere più fiducia, e agire con maggiore tempestività.
2. Riduzione dei costi operativi
La possibilità di anticipare criticità (come rotture di stock, guasti o fluttuazioni di domanda) significa anche intervenire prima che esse si trasformino in problemi costosi, che possono danneggiare l’azienda a breve o lungo termine.
3. Ottimizzazione delle risorse
L’analisi predittiva fornisce tutte le informazioni utili al management per ottimizzare le risorse (dalle materie prime alle risorse umane), gestendo al meglio i budget, e riducendo gli sprechi.
4. Adattabilità a senari imprevedibili
I modelli predittivi essendo basati su ML e AI imparano progressivamente nel tempo. Più dati raccolgono, più diventano precisi. Le aziende che li utilizzano a lungo acquisiscono una capacità superiore ai competitor di adattarsi a mercati dinamici e imprevedibili;
5. Vantaggio competitivo
Tutto questo genera inevitabilmente un vantaggio competitivo significativo poiché chi riesce ad anticipare la domanda, prevedere i rischi e leggere in anticipo le mosse del mercato, può agire prima della concorrenza. Significa aumentare la marginalità, conquistare nuovi clienti e magari nuovi mercati.
Qual è il ruolo dell’intelligenza artificiale per l’analisi predittiva?
L’AI ha potenziato in modo decisivo l’efficacia dell’analisi predittiva, perché oggi permette di elaborare grandi volumi di dati in tempo reale, di aggiornare continuamente i modelli predittivi grazie al machine learning e di scoprire pattern nascosti nei dati che sarebbero invisibili all’occhio umano
Inoltre, gli strumenti di analisi AI-based possono integrarsi anche con ERP, CRM e piattaforme di business intelligence esistenti, diventando parte attiva nella digitalizzazione aziendale.
Come sfruttare l’analisi predittiva in azienda
L’analisi predittiva trova applicazione in quasi tutte le aree aziendali ed in ogni settore. Grazie alla diffusione degli strumenti AI e dell’aumento della capacità computazionale è sempre più alla portata anche di aziende medie e piccole.
Vediamo di seguito alcuni ambiti in cui l’analisi predittiva può generare valore tangibile in azienda.
Supply chain e logistica
Nella supply chain le imprese adottano gli strumenti di analisi predittiva per anticipare problemi, ritardi o interruzioni nella fornitura di materiali o componenti, ma anche fluttuazioni di prezzo.
Nella logistica, risulta utile per prevedere la domanda e gestire in modo proattivo e misurato magazzini, stock e inventari.
Vendite e marketing
Anche i team di vendita e di marketing possono sfruttare in maniera estremamente vantaggiosa l’analisi predittiva per segmentare i clienti, anticipare i comportamenti, settare campagne vendita e marketing, prevedere il tasso di abbandono (ad esempio negli e-commerce) e ottimizzare le campagne di retention.
Produzione e manutenzione preventiva
Le aziende manifatturiere possono ottenere due tipologie di vantaggi estremamente rilevanti.
La prima è l’analisi dei dati IoT per individuare in anticipo le tempistiche e il tipo di interventi di manutenzione necessari su impianti e macchinari, evitando guasti e interruzioni della produzione.
La seconda tipologia di vantaggio si basa sull’analisi previsionale di domanda e offerta, che aiuta in management a ottimizzare la produzione.
Finanza e controllo di gestione
Gli uffici finanziari ottengono beneficio dall’analisi preventiva dei dati per eseguire previsioni di cassa, identificare anomalie, frodi e scostamenti, simulando scenari realistici.
Risorse umane
Anche nei reparti HR l’analisi predittiva risulta fondamentale per anticipare i calcoli sul turnover del personale, calcolando attentamente il fabbisogno di risorse. Non solo: i dati possono essere illuminanti anche per identificare i profili ad alto potenziale per l’azienda, in fase di recruiting.
I vantaggi strategici dell’analisi predittiva
A livello strategico, integrare soluzioni predittive nella gestione aziendale porta approccio reattivo a uno proattivo, che permette al management di anticipare le richieste del mercato e affrontare con maggiore slancio le sfide del mercato.
1. Le imprese prendono decisioni più rapide e informate
I modelli predittivi alimentati da dati reali aiutano le imprese a prendere decisioni basate su evidenze, non su intuizioni. I dati aiutano a fare meno errori, avere più fiducia, e agire con maggiore tempestività.
2. Riduzione dei costi operativi
La possibilità di anticipare criticità (come rotture di stock, guasti o fluttuazioni di domanda) significa anche intervenire prima che esse si trasformino in problemi costosi, che possono danneggiare l’azienda a breve o lungo termine.
3. Ottimizzazione delle risorse
L’analisi predittiva fornisce tutte le informazioni utili al management per ottimizzare le risorse (dalle materie prime alle risorse umane), gestendo al meglio i budget, e riducendo gli sprechi.
4. Adattabilità a senari imprevedibili
I modelli predittivi essendo basati su ML e AI imparano progressivamente nel tempo. Più dati raccolgono, più diventano precisi. Le aziende che li utilizzano a lungo acquisiscono una capacità superiore ai competitor di adattarsi a mercati dinamici e imprevedibili;
5. Vantaggio competitivo
Tutto questo genera inevitabilmente un vantaggio competitivo significativo poiché chi riesce ad anticipare la domanda, prevedere i rischi e leggere in anticipo le mosse del mercato, può agire prima della concorrenza. Significa aumentare la marginalità, conquistare nuovi clienti e magari nuovi mercati.
Scopri come Ecoh Media ti aiuta a implementare gli strumenti giusti per portare l’analisi predittiva nella tua azienda
Il mercato è in continua evoluzione e affidarsi ai dati descrittivi non basta più. Oggi le aziende devono saperli interpretare, per prevedere gli scenari e trasformare gli insights in decisioni rapide, intelligenti e misurabili.
Per farlo occorrono tecnologie e strumenti avanzati, in linea con le esigenze della tua azienda e capaci di servire gli obiettivi di business.
Ecoh Media, grazie alla lunga expertise in Analytics e Modern BI e alle partnership con aziende tecnologiche di livello globale come Tableau, Salesforce, Snowflake e altre, ti affianca per:
- scegliere e impelementare gli strumenti di analisi più efficaci;
- sviluppare modelli predittivi su misura;
- integrare l’intelligenza artificiale nei processi aziendali
- ridurre i costi, aumentare l’efficienza e anticipare il mercato
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