Le basi dell’analisi predittiva: come sfruttare i dati al meglio

Che cos’è l’analisi predittiva?

L’analisi predittiva implica l’analisi dei dati storici per prevedere i risultati futuri. Le informazioni generate dalla modellazione predittiva e dall’analisi dei dati sono generalmente accurate nel prevedere un evento futuro, ma non sono perfette. Può comunque essere applicata a una varietà di scenari che un’azienda deve affrontare quotidianamente.

L’analisi predittiva utilizza tecniche di data mining, machine learning e modellazione statistica per trovare modelli nei dati e identificare rischi e opportunità.

Quest’area della scienza dei dati è molto simile all’utilizzo di un motore di ricerca, ma le query sono più complesse e si prevede che i dati risultanti siano altamente accurati nel prevedere il futuro.

Come funziona l’analisi predittiva?

Il processo di analisi predittiva inizia con un problema e passa attraverso una serie di passaggi per ottenere il risultato desiderato.

Il problema può essere qualsiasi cosa, dal rilevamento delle frodi al garantire che gli scaffali siano riforniti per le festività natalizie. I set di dati o i database pertinenti vengono raccolti per l’esame e quindi elaborati per l’analisi. Il data scientist applica quindi lo strumento pertinente per trovare i dati desiderati e convalida i risultati per la distribuzione alle parti interessate tramite un report.

Tipi di modelli predittivi

Il software di analisi predittiva utilizza diverse tecniche di modellazione predittiva per generare dati coerenti applicati a varie situazioni.

Esistono diversi tipi di modelli predittivi che possono essere utilizzati in vari scenari, a seconda dell’azienda. I tipi più comuni di modelli predittivi includono:

Modello di classificazione

I modelli di classificazione sono i modelli predittivi più semplici in termini di domande a cui risponde.

Questo modello si basa sui dati storici per generare categorie e rispondere alle query. È consigliato per domande che richiedono una risposta sì o no e aiuta l’utente a prendere una decisione in base ai risultati.

Modello di previsione

Il modello di previsione viene utilizzato per prevedere i risultati futuri relativi al comportamento dei consumatori, alle vendite, all’offerta, alla domanda e altro ancora. Questo modello genererà risposte basate su valori numerici tratti da dati storici.

Ad esempio, un rivenditore può avere un’idea di quanto stock tenere a portata di mano durante un determinato periodo di tempo per soddisfare la domanda dei clienti ed evitare di rimanere a corto di inventario prima della fine del periodo di domanda. Il modello può anche essere utilizzato per prendere in considerazione un aumento dell’affluenza o della domanda da un evento nelle vicinanze che si prevede attirerà più persone nell’area per un certo periodo di tempo.

Modello dei valori anomali

Il modello dei valori anomali è più reattivo che proattivo, ma può realizzare entrambe le azioni prevedendo il potenziale di un evento avverso.

Ad esempio, viene rilasciato un nuovo prodotto, ma genera un volume di reclami superiore al previsto. Ciò può indicare un problema con il prodotto che può comportare un gran numero di resi a poca distanza dal suo lancio sul mercato.

Modello di clustering

Il modello di clustering combina gruppi di persone con attributi simili in un cluster. Ciò semplifica la creazione di una campagna di marketing mirata e il raggruppamento di persone in categorie ad alto o basso rischio.

Con queste informazioni, puoi raggiungere un ampio gruppo di persone con gusti simili allo stesso tempo e identificare i gruppi in base ai loro potenziali fattori di rischio. I modelli di clustering possono anche aiutare le forze dell’ordine a identificare i luoghi in cui si verificano frequentemente crimini.

Modello di serie temporali

Il modello di serie temporali utilizza il tempo come input per i dati vengono ricercati. Si basa sui dati di un periodo selezionato dell’anno precedente utilizzato per prevedere la domanda per lo stesso periodo nell’anno corrente.

Il modello viene eseguito alcune settimane prima dell’inizio del periodo dei dati storici per avere tempo sufficiente per rispondere alle informazioni generate.

Ad esempio, un’attività di ristorazione stagionale deve avere scorte sufficienti prima dell’inizio dell’alta stagione. La serie temporale utilizza le vendite dell’anno precedente per stimare quante forniture sono necessarie per soddisfare una quantità simile di vendite per l’anno successivo.

A cosa serve l’analisi predittiva?

L’analisi predittiva dei dati viene utilizzata in molti settori per prevedere i risultati futuri di un determinato scenario. Tutti i settori devono anticipare le esigenze future, con cui possono essere assistiti i modelli di analisi predittiva.

Previsioni

Alcuni degli usi più comuni delle tecniche di modellazione predittiva sono l’utilizzo di dati passati per creare previsioni accurate su inventario, domanda e necessità di servizi o forniture per il futuro.

Con le previsioni, i dati storici vengono estratti da un database per esaminare le prestazioni passate e prevedere cosa è più probabile che accada nel breve termine.

Ad esempio, un hotel ha avuto una stagione intensa l’anno precedente e vuole prepararsi adeguatamente per la stagione in arrivo. La previsione aiuta l’hotel a pianificare personale, forniture, bucato, cibo e altre esigenze, per evitare problemi quando arriverà il momento.

Marketing

Gli esperti di marketing utilizzano l’analisi predittiva per rispondere a domande sulle campagne di marketing, ad esempio su come un consumatore potrebbe reagire a un nuovo tipo di visual branding.

Un buon esempio di analisi predittiva per il marketing è il settore dei giocattoli. Un produttore di giocattoli vuole avere un’idea di come i consumatori reagiranno all’annuncio di un nuovo giocattolo che viene aggiunto a una linea esistente. Le tecniche di analisi predittiva possono aiutare il produttore di giocattoli a ottenere informazioni più approfondite sulla reazione più probabile da parte dei consumatori.

Rilevamento delle frodi

Le tecniche di analisi predittiva possono essere utilizzate per identificare i modelli di frode in un’organizzazione. Viene selezionato un modello predittivo e vengono utilizzati i dati storici per la modellazione.

Un esempio di analisi predittiva è la ricerca di frodi da parte dei clienti e la determinazione di un modello di ordini errati o di un cambiamento nei modelli di acquisto. Setacciare i dati aiuta a scoprire i problemi e impedisce che si ripetano in futuro.

Catena di fornitura

Le catene di fornitura sono costantemente sotto pressione per anticipare vari problemi, come un aumento dei costi del carburante, un minor numero di conducenti disponibili per la consegna delle merci e una carenza di merci per soddisfare un ordine.

L’utilizzo di modelli predittivi consente agli operatori della catena di fornitura di anticipare i potenziali problemi e di ridurre al minimo il loro impatto sul flusso costante delle merci.

Risorse umane

L’analisi predittiva aiuta ad anticipare il comportamento umano sul posto di lavoro.

Ad esempio, l’analisi predittiva può rilevare modelli comportamentali che indicano la probabilità che qualcuno si dimetta in un dato periodo, determinare se un candidato sarà una buona scelta per l’azienda e individuare i migliori performer.

Vantaggi dell’analisi predittiva

Dal rilevamento delle frodi al miglioramento delle operazioni aziendali, l’utilizzo dell’analisi predittiva sul posto di lavoro offre numerosi vantaggi, tra cui:

Rileva le frodi

Una frode viene generalmente rilevata cercando modelli di attività per un certo periodo di tempo. Ovvero, qualcuno che perpetra una frode ha trovato il momento o la finestra di opportunità migliore per farlo.

È difficile coprire le prove di una frode poiché il tracciamento elettronico lascia tracce nascoste utilizzando query di ricerca nei database e machine learning. Quando questi strumenti trovano degli schemi insoliti, li segnalano a un utente finale, che quindi analizza i dati per verificare la presenza di frodi.

Migliora le operazioni

Le operazioni, che si tratti del modo in cui un cassiere percepisce un importo o di come un sistema di controllo qualità va a caccia di imperfezioni, consistono in una serie di processi che possono intasarsi nel tempo.

L’analisi predittiva prende i dati da questi processi per mostrare risultati diversi a seconda dei parametri utilizzati. Può essere applicata per migliorare l’efficienza di un’operazione in tutte le divisioni e i livelli.

Alcuni esempi di come possono essere utilizzati gli strumenti di analisi predittiva includono la determinazione del costo dei prezzi del carburante in futuro per migliorare l’esperienza di pagamento di un cliente.

Riduce i rischi

La capacità di prevedere eventi futuri tramite analisi predittive significa che è più facile prevedere potenziali problemi al fine di evitarli. Ciò è noto anche come riduzione del rischio, perché i modelli possono scoprire e definire un evento che potresti non avere previsto.

I dati non definiscono quando e dove si verificherà un evento avverso, ma mostrano le probabilità che si verifichi, consentendo di pianificare e reagire in modo appropriato.

Ottimizza le campagne di marketing

Una delle funzionalità di analisi predittiva è la capacità di rendere più efficace una campagna di marketing. È possibile impostare un modello predittivo per utilizzare data point come i dati demografici e applicarli agli aspetti chiave della campagna di marketing per determinare la probabilità che un determinato tipo di acquirente risponda.

Migliora la soddisfazione dei clienti

L’analisi predittiva può essere utilizzata per ottenere informazioni utili sul comportamento dei clienti, sui problemi che vogliono risolvere quando acquistano qualcosa e su cosa li fa sentire bene riguardo ai loro acquisti.

Questi dati possono essere utilizzati per rimuovere gli ostacoli che un cliente incontra durante le sue attività di acquisto, riducendo lo stress e migliorando al contempo il suo livello di soddisfazione.

Aumenta la crescita dei ricavi

Facilitare l’acquisto di un prodotto per un cliente, assicurarsi che ci siano scorte sufficienti e rimuovere gli ostacoli per la consegna comporta meno ore di lavoro rispetto alla gestione di eventuali situazioni avverse.

Così facendo, inoltre, i clienti ottengono ciò che vogliono quando lo desiderano e in quantità sufficienti. Offrire beni e servizi in modo semplice e fluido aumenta i ricavi perché meno denaro viene deviato verso la risoluzione dei problemi.

Sfide dell’analisi predittiva

Il campo della scienza dei dati è simile a quello dei software di analisi predittiva. Non è insolito che i dati ottenuti siano distorti da bias, generino informazioni di scarsa qualità perché i dati di origine non sono affidabili e il modello produca errori a causa della mancanza di aggiornamenti.

L’analisi predittiva ha quindi anche degli svantaggi, per esempio:

Qualità dei dati

L’utilizzo di dati di scarsa qualità fornirà sempre risultati altrettanto discutibili, dato che la maggior parte dei modelli di analisi predittiva è letterale in termini di modalità di elaborazione dei dati. La qualità dei dati forniti dall’analisi predittiva dipende insomma dalla qualità dell’origine dei dati.

Bias nei dati

Le persone sono inclini a inserire i loro pregiudizi intrinseci nelle domande che fanno, a prescindere da quanto cerchino di evitarli. Questi pregiudizi diventano quindi parte del processo di modellazione e si traducono in dati che non sono più accurati.

Ad esempio, la persona che imposta il modello può preferire il colore blu, ma la persona che richiede il report desidera i dati da una varietà di colori. Il pregiudizio intrinseco verso il colore blu si traduce in un report che tende verso un’unica tonalità anziché una gamma.

Privacy e sicurezza

Privacy e sicurezza sono due dei problemi principali che le aziende devono affrontare ricorrendo all’analisi predittiva. Il processo di analisi dei dati a volte prevede l’utilizzo di account utente, qualcosa che tale soggetto accetta quando si iscrive.

Tuttavia, l’azienda è responsabile della salvaguardia della sicurezza dell’account e deve agire in modo responsabile con i dati risultanti. Le informazioni personali vengono facilmente abusate e utilizzate per attività fraudolente, e l’azienda può essere ritenuta responsabile per il mancato rispetto della privacy e della sicurezza.

Interpretabilità

L’efficacia dei dati forniti dall’analisi predittiva dipende dalla persona che li esamina.

I dati derivati dal modello possono essere eccellenti, ma se la persona che legge i risultati non sa cosa cercare, i dati sono essenzialmente inutili.

Chiunque prepari i dati deve renderli accessibili ai lettori per comprenderli anche senza essere in grado di analizzare la sintassi, in modo che abbiano senso.

Manutenzione del modello

I modelli predittivi necessitano di aggiornamenti e aggiustamenti regolari per ottenere risultati di alta qualità.

I risultati peggiorano quando la persona responsabile della manutenzione dei modelli non svolge il proprio lavoro o se il responsabile non investe nei modelli. I parametri utilizzati per la modellazione diventano obsoleti, dando luogo a report irregolari che non riescono a determinare i risultati futuri.

Strumenti utilizzati nell’analisi predittiva

Gli strumenti utilizzati per l’analisi predittiva consentono all’utente di perfezionare le proprie query per guidare l’analisi.

Ad esempio, chi desidera utilizzare il machine learning per creare più reti neurali che anticipano il comportamento umano può utilizzare un modello di analisi predittiva dedicato per raggiungere il proprio obiettivo. Il machine learning non viene generalmente utilizzato nell’analisi predittiva, ma può essere associato al fine di perfezionare i dati risultanti e risparmiare tempo.

Altri esempi di strumenti di analisi predittiva includono strumenti statistici per determinare la media in un set di dati, strumenti di machine learning per lo sviluppo di reti neurali e strumenti di visualizzazione che producono grafici, diagrammi e altri tipi di immagini che mostrano i potenziali risultati per una query specifica.

L’ampia varietà di strumenti di analisi predittiva consente a quasi tutte le aziende di trovare una risposta alle loro domande sui problemi che potrebbero presentarsi in futuro.

In che modo Mailchimp utilizza l’analisi predittiva per aiutarti

L’analisi predittiva può aiutarti a prendere decisioni aziendali e a migliorare i processi aziendali. Per fortuna Mailchimp offre vari strumenti di analisi predittiva da utilizzare. Mailchimp utilizza l’analisi predittiva per migliorare le operazioni aziendali in molti modi, per esempio:

Ottimizza le tue campagne email

Mailchimp utilizza strumenti di analisi predittiva per aiutarti a ottimizzare le tue iniziative pubblicitarie via email con idee per campagne email in sintonia con il tuo pubblico target e aumentare i tassi di apertura.

Indica quale messaggio inviare al cliente

I nostri strumenti di analisi predittive possono aiutarti a creare un messaggio efficace che i tuoi clienti apprezzeranno e a cui reagiranno positivamente. Così avrai la certezza che la campagna che crei con l’aiuto dell’analisi dei dati attirerà l’attenzione di un pool di clienti più ampio e sarà adatta al pubblico target.

Pianifica la tua strategia di campagna

Con Mailchimp, puoi pianificare la strategia della tua campagna in base ai dati forniti dalla modellazione predittiva per raggiungere il tuo cliente ideale e convertire la sua risposta e il suo interesse in un acquisto.

Identifica le prospettive di alto valore

L’analisi predittiva aiuta a identificare i potenziali clienti di valore elevato e il tipo di messaggio a cui risponderanno. Identificando questi soggetti, puoi creare un’esperienza positiva per il cliente con la tua azienda e costruire un nuovo rapporto capace di tradursi in una fidelizzazione prolungata.

Migliora il tuo processo decisionale con l’analisi predittiva

L’analisi predittiva aiuta la tua azienda a prendere decisioni migliori sulla base di dati storici e transazionali altrimenti difficili da scoprire e organizzare. Consente di risparmiare tempo, aiuta a scoprire le inefficienze e soddisfa i clienti perché puoi anticipare le loro esigenze.

In Mailchimp, vogliamo aiutarti a ottenere il massimo dalle tue attività di marketing, utilizzando l’analisi predittiva per scoprire modelli nei dati o creando contenuti email dinamici che lasceranno i tuoi clienti a bocca aperta.

La nostra libreria di risorse offre di tutto, dalle idee per campagne email ai suggerimenti per scrivere un’informativa sulla privacy per il tuo sito web. Scopri cosa offriamo e in che modo i nostri servizi possono promuovere la tua attività.