Che Cos’è l’Analisi Predittiva e Perché È Importante?

Tipi di Analisi Predittiva

Esistono diversi tipi di analisi predittiva che puoi utilizzare per valutare i dati, scoprire schemi e osservare tendenze per prevedere eventi futuri. Alcuni modelli popolari per queste analisi includono clustering, classificazione e modelli a serie temporali.

Modelli di Clustering

Questo tipo di modello analitico rientra nella categoria dell’apprendimento non supervisionato che raggruppa i dati in base ad attributi simili. Puoi utilizzare questo tipo di analisi predittiva per segmentare i clienti in base a caratteristiche comuni e sviluppare strategie uniche per ciascun gruppo.

Modelli di Classificazione

Con questo modello predittivo entri nell’apprendimento automatico supervisionato. Utilizzando i modelli di classificazione puoi categorizzare i dati sulla base di informazioni storiche per descrivere le relazioni all’interno di qualsiasi set di dati. Classifica i tuoi potenziali clienti o i clienti in gruppi o rispondi a domande con risultati binari, come vero o falso.

Alcuni modelli di classificazione comuni includono alberi decisionali, regressione logistica, reti neurali e foreste casuali.

Psst! Puoi utilizzare questi tipi di modelli per calcolare le entrate future.

Modelli a Serie Temporali

Quando utilizzi modelli a serie temporali, stai sfruttando diversi input di dati con una determinata frequenza temporale — che sia mensile, settimanale o giornaliera. Puoi tracciare le variabili dipendenti nel tempo per valutare i tuoi dati in termini di tendenze, stagionalità e ciclicità, come prevedere quante chiamate il tuo call center potrebbe ricevere ogni ora durante la giornata.

L’Importanza Dell’Analisi Predittiva

Le organizzazioni si rivolgono all’analisi predittiva per aiutarle a risolvere una varietà di problemi e scoprire opportunità uniche. Alcuni degli ambiti d’uso più comuni che rendono essenziale l’analisi predittiva includono:

Rilevamento delle Frodi: Combina vari metodi di analisi per rilevare schemi che esaminano azioni su qualsiasi rete in tempo reale per individuare anomalie e comportamenti criminali.

Ottimizzare le Campagne: Determina come un cliente potrebbe rispondere a una campagna di comunicazione o quando effettuerà un acquisto per attirare nuovo business e promuovere opportunità di cross-selling.

Migliorare le Operazioni: Utilizza modelli predittivi per prevedere i fabbisogni di inventario e risorse, così da ottimizzare le operazioni. Riordinerai le scorte al momento giusto e garantirai una funzionalità efficiente. Questi modelli sono anche fondamentali per costruire una formula di previsione delle vendite che sia costantemente accurata.

Ridurre il Rischio: Valuta la probabilità che un acquirente vada in insolvenza attraverso punteggi di credito e altre metriche. Infatti, un punteggio di credito è un modello predittivo che incorpora tutte le informazioni rilevanti riguardo al rischio di una persona, fornendo così una metrica di facile comprensione.

Chi Ha Bisogno dell’Analisi Predittiva

L’analisi predittiva rappresenta una soluzione per una varietà di settori e casi d’uso, tra cui:

Banking: I servizi finanziari hanno bisogno di strumenti quantitativi e di apprendimento automatico per aiutarli a prevedere i rischi di credito e rilevare le frodi. L’analisi permette a queste istituzioni di sostenere i cambiamenti dinamici del mercato in tempo reale per ottenere migliori risultati futuri.

Risorse Umane: Le risorse umane si affidano a strumenti di analisi predittiva per abbinare i candidati potenziali all’organizzazione giusta, utilizzando una varietà di metriche derivanti da sondaggi. Grazie a dati qualitativi e quantitativi, possono ridurre il turnover e aumentare la soddisfazione dei dipendenti.

Sanità: Ospedali e cliniche possono utilizzare l’analisi predittiva per gestire le cure, monitorare i focolai e pianificare l’adeguato numero di personale. L’estrazione dei dati dalle cartelle cliniche aiuta ad apprendere di più sulle reazioni dei pazienti ai farmaci e sui volumi delle malattie in base alla stagionalità. Uno dei vantaggi dei software CRM per la sanità è che molti di questi strumenti offrono questa funzionalità.

Catena di approvvigionamento: Le industrie della logistica devono essere in grado di prevedere quando riordinare le scorte e come impostare strategie di prezzo adeguate per il mercato. L’analisi predittiva è la chiave per soddisfare la domanda dei clienti senza eccedenze e per valutare le variazioni dei costi dei prodotti nel tempo.

Vendite & Marketing: Il marketing e le vendite stanno già utilizzando l’intelligenza artificiale per il processo decisionale tramite BI e report automatizzati. Le analisi storiche e statistiche offrono semplicemente altri strumenti per seguire e comprendere il ciclo di vita del cliente.

Come funziona l’analisi predittiva?

Esistono diversi flussi di lavoro per costruire una struttura di analisi predittiva che fornisca informazioni operative, ma ecco un esempio che include cinque passaggi di base:

1. Definisci il tuo problema: Hai bisogno di una tesi e di un insieme di requisiti. Vuoi usare tecniche di modellazione per rilevare frodi? O stai cercando di determinare i livelli di inventario per lo shopping natalizio? Conoscere il tuo problema ti aiuterà a scegliere il tipo di modello predittivo che risponderà alla tua domanda.

2. Acquisisci e organizza i tuoi dati: Potresti avere a disposizione decenni di dati o solo quelli dell’ultimo anno. Indipendentemente da quante informazioni possiedi ora, dovresti identificare i flussi di dati e organizzare i set di dati in un data warehouse.

3. Prepara e processa i tuoi dati: I dati grezzi possono solo fare tanto per risolvere un problema aziendale. È necessario pulire i dati per rimuovere eventuali anomalie, colmare i punti dati mancanti ed eliminare i valori estremi che possono distorcere i risultati prima di utilizzare qualsiasi modello di analisi predittiva.

4. Sviluppa il tuo modello predittivo: I data scientist utilizzano vari strumenti e tecniche statistiche per sviluppare un modello che possa trovare una risposta al tuo problema. Hai bisogno della regressione lineare? Di un albero decisionale? Di algoritmi di apprendimento automatico?

5. Valida i tuoi risultati: Non fidarti del cloud computing per avere ogni volta la risposta perfetta. Controlla l’accuratezza del tuo modello e adattalo, se necessario, per ottenere i risultati più sensati.

Esempi di tecniche di analisi predittiva

Ecco alcuni esempi di tecniche di analisi predittiva e come questa analisi dei dati può essere applicata nel mondo reale.

Analisi di regressione

Questa tecnica stima la relazione tra variabili per individuare schemi in grandi set di dati e la correlazione tra gli input. Il caso d’uso migliore dei modelli di regressione è capire come le variabili indipendenti possano influenzarsi a vicenda, ad esempio come un aumento di prezzo influenzi le vendite.

Albero decisionale

Questo tipo di modello di classificazione della data science assegna i dati a diverse categorie in base a variabili specifiche. Si utilizza questo metodo di modellazione statistica per comprendere le scelte individuali, come il modo in cui le esperienze dei clienti influenzano le decisioni di acquisto.

Reti neurali

Questa tipologia di modello usa il machine learning per automatizzare l’analisi predittiva quando si lavora su relazioni complesse. Sono sostanzialmente dei motori di riconoscimento di pattern, ideali per individuare relazioni non lineari nei tuoi dati. Utilizza le reti neurali per validare i risultati di altri modelli.

Aumenta l’efficienza operativa

Se l’analisi prescrittiva sembra la soluzione ai tuoi problemi aziendali, è il momento di affidarti a software all’avanguardia in grado di gestire grandi set di dati e situazioni complesse. Scopri alcune delle migliori app per la data analytics per trovare gli strumenti più idonei alle tue esigenze.

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