Quali sono le principali applicazioni dei modelli predittivi, da cui le aziende possono trarre un reale vantaggio competitivo? E come si ottengono i modelli?

A seguito dello scoppio dell’emergenza sanitaria COVID-19, le imprese oggi devono affrontare una sfida comune: come prevedere l’imprevedibile? Negli ultimi mesi molte cose sono cambiate nella nostre vite, e lo stesso vale per miliardi di persone in tutto il mondo. Questo comporta un generale clima di incertezza, che ha una ricaduta sulle aziende che si affidano all’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro che coinvolgono i clienti.

Le previsioni basate sull’ai intelligenza artificiale possono supportare i clienti, in questo periodo di incertezza, grazie ai modelli predittivi. Ma cosa sono e qual è il vantaggio di utilizzarli?

Cosa sono i modelli predittivi e quali sono i passaggi per ottenerli?

Oggi è difficile immaginare un sito Web che non personalizzi automaticamente ciò che l’utente vede, o che preveda il prodotto che desidera acquistare. Sembra che tutto il World Wide Web sappia già chi siamo. Bene, questo è ciò che la modellazione predittiva ci consente di fare!

L’analisi predittiva consiste nell’utilizzare dati, algoritmi statistici e tecniche di machine learning per individuare la probabilità di risultati futuri basandosi sui dati storici.

La modellazione predittiva è un processo che utilizza dati, algoritmi statistici e tecniche di machine learning per prevedere i risultati, basandosi su modelli di dati. Questi modelli possono essere utilizzati per prevedere qualsiasi cosa, da risultati sportivi, a progressi tecnologici, a comportamenti dei clienti e guadagni aziendali.

Ti potrebbe a tal proposito leggere il nostro articolo: Come utilizzare l’analisi predittiva per migliorare le prestazioni di marketing.

Il ciclo di vita della modellazione predittiva prevede cinque passaggi:

• Innanzitutto, è necessario raccogliere i dati da diverse fonti. Nel caso delle imprese, questi dati riguardano i clienti: acquisti passati, genere, interessi, ecc
• Il prossimo passo è pulire questi dati e strutturarli per un’analisi più semplice. Questo è di solito il passaggio più lungo in quanto richiede l’analisi di ogni colonna e la verifica della previsione.
• Con la pulizia dei dati, i data scientist possono iniziare ad analizzarli utilizzando varie tecniche per confermare o annullare le loro ipotesi. In questa fase si creano spesso diagrammi e grafici per analizzare il set di dati. Questo aiuta a comprendere i dati e scoprire a quali domande è possibile rispondere.
• Una volta che i team hanno una migliore comprensione dei dati effettivi, possono utilizzare tecniche di modellazione predittiva, per prevedere diverse azioni. Queste informazioni possono essere successivamente utilizzate nel layout del sito Web e nelle strategie di marketing per aumentarne l’efficienza.
• Solo perché viene sviluppato un modello non significa che il processo sia finito. Spesso i modelli predittivi devono essere aggiornati (automaticamente o manualmente). Ciò significa che i data scientist dovranno tenere traccia nel tempo dell’efficacia dei modelli.

5 applicazione aziendali della modellazione predittiva

Gran parte della modellazione predittiva proviene dalle previsioni meteorologiche e dalla meteorologia, in cui una parte significativa si basa proprio sulle previsioni. Nell’era moderna fornisce approfondimenti accurati che aiutano le aziende a mantenere un vantaggio competitivo, poiché ottengono in anticipo accurate previsioni dei risultati futuri, o scoprono variabili sconosciute. Queste previsioni accurate hanno un impatto enorme sia sul mondo accademico che sulle imprese per scopi diversi.

Le applicazioni aziendali dell’analisi predittiva sono innumerevoli, ne vediamo 5 tra quelle più comuni.

1.Targeting dei clienti: si divide la base dei clienti in gruppi di persone simili, rilevanti per il marketing, come età, genere, interessi e abitudini di spesa. Il targeting consente alle aziende di portare avanti azioni di marketing personalizzate rivolte ai clienti che hanno maggiori probabilità di acquistare i propri prodotti e/o servizi.

2. Previsioni di abbandono: Sfruttando la potenza dei grandi set di dati dei clienti, le aziende possono sviluppare modelli predittivi che consentono un intervento proattivo sui clienti a rischio di abbandono, prima che sia troppo tardi. Perché è importante: il costo di trattenere un cliente esistente è molto più basso di quello di acquistarne uno nuovo.

3. Previsioni di vendita: analizzano la storia precedente, la stagionalità, gli eventi in corso, ecc. per ottenere una previsione realistica della domanda di un prodotto o servizio. Possono essere previsioni a breve, medio o lungo termine. A questo proposito, l’analisi predittiva può anticipare la risposta del cliente e influenzarne le azioni future, a proprio vantaggio.

4. Miglioramento della qualità: l’analisi delle indagini di mercato aiuta le aziende a soddisfare le esigenze dei clienti, aumentandone i profitti e riducendo il tasso di abbandono.

5. Analisi del rischio: consente alle aziende di analizzare i possibili problemi associati a una determinata attività. L’obiettivo dell’analisi predittiva è costruire sistemi in grado di stimare con certezza quali sono le operazioni redditizie per l’azienda, e quali non lo sono.

In conclusione

L’analisi predittiva può essere utilizzata in molti settori e rappresenta un ottimo modo per migliorare i risultati e anticipare gli eventi futuri.

Gli algoritmi sviluppati da Namu sono in grado di identificare la tipologia di clienti a cui orientare le proprie azioni commerciali, e a suggerire le prossime mosse commerciali, per rafforzare le azioni di upselling e cross-selling.

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