Ogni giorno, i leader aziendali devono fare scelte difficili. Dovrebbero assumere più personale? Lanciare un nuovo prodotto? Aprire una nuova sede? In passato, si affidavano principalmente all'esperienza e all'intuito per prendere queste decisioni. Ma oggi c’è un modo migliore per farlo: l’analisi prescrittiva.
Probabilmente avrai già sentito parlare di aziende che usano i dati per prendere decisioni. Forse anche la tua azienda utilizza report e strumenti di analisi per esaminare i dati di vendita o il traffico del sito web e capire cosa è successo in passato. Tutto ciò è utile, ma è solo l'inizio. Alcune aziende sono andate oltre la semplice osservazione dei dati passati: ora li utilizzano per prevedere le tendenze future. Ma anche questo non basta più.
L’analisi prescrittiva è un modo per utilizzare i dati analitici dell'azienda per ottenere suggerimenti specifici sui passi successivi da compiere. Invece di limitarsi a mostrare le tendenze o a fare previsioni, consiglia le azioni migliori da intraprendere. Ad esempio, potrebbe dirti esattamente quando ordinare nuovi prodotti, su quali clienti concentrarti o come modificare i prezzi per guadagnare di più.
Continua a leggere per saperne di più sull'analisi prescrittiva e su come può aiutare a prendere decisioni aziendali più intelligenti.
Che cos'è l'analisi prescrittiva?
L’analisi prescrittiva è un metodo di analisi dei dati che indica alle aziende esattamente quali azioni intraprendere per ottenere risultati migliori. Elabora i dati aziendali e fornisce raccomandazioni specifiche e attuabili per migliorare le operazioni e aumentare i profitti. Le raccomandazioni derivano dall'analisi dei dati storici e delle informazioni in tempo reale sulle operazioni aziendali.
Il sistema utilizza due metodi fondamentali per generare questi suggerimenti. Il primo metodo, l'ottimizzazione, analizza i dati per trovare la soluzione ottimale a problemi aziendali complessi.
Ad esempio, un'azienda manifatturiera potrebbe utilizzare l'ottimizzazione per determinare il numero esatto di pezzi da produrre, tenendo conto della capacità delle macchine, dei costi delle materie prime e degli ordini dei clienti.
Il secondo metodo, la simulazione, esegue migliaia di scenari possibili per prevedere i risultati. Un'azienda manifatturiera potrebbe anche utilizzare la simulazione per verificare come diversi programmi di produzione potrebbero influire sui tempi di consegna e sui costi, prima di apportare modifiche concrete alle proprie operazioni.
L’analisi prescrittiva segue un processo trasparente e sistematico per trasformare i dati non elaborati in raccomandazioni aziendali attuabili.
La maggior parte delle aziende raccoglie enormi quantità di dati dalle proprie operazioni quotidiane, inclusi dati di vendita, comportamento dei clienti, pianificazione di produzione e prestazioni delle apparecchiature. Ma disporre dei dati non è sufficiente.
L'analisi prescrittiva elabora queste informazioni attraverso diversi passaggi per creare raccomandazioni che aiutino i leader aziendali a migliorare le loro attività e ad aumentare i profitti.
Raccolta e integrazione dei dati
È necessario raccogliere dati da più fonti ,come registri di vendita, database dei clienti, sensori delle macchine e dati analitici dei siti web. In questo modo, è possibile tracciare un quadro completo delle operazioni aziendali.
I sistemi moderni si collegano a fonti di dati in tempo reale che forniscono continuamente nuove informazioni sulle vendite, sulle prestazioni delle attività di marketing, sul comportamento dei clienti e sulle operazioni.
I sistemi di analisi combinano sia i dati strutturati (come i numeri delle vendite) che i dati non strutturati (come le recensioni dei clienti).
Pulizia e preparazione dei dati
I dati errati o duplicati vengono eliminati, gli errori corretti e le informazioni mancanti gestite in modo adeguato per garantire precisione. Tutti i dati vengono convertiti in formati coerenti affinché il sistema possa elaborare tutto insieme in modo efficace. Inoltre, vengono aggiunti contesto e tag aggiuntivi per aiutare il sistema a comprendere e categorizzare meglio le informazioni.
Riconoscimento e analisi di schemi
Gli algoritmi di machine learning analizzano i dati per individuare schemi e relazioni significative che possono influenzare le decisioni aziendali.
L'analisi avanzata determina quali fattori influenzano maggiormente i risultati aziendali e come questi fattori interagiscono tra loro. Il sistema segnala schemi insoliti o deviazioni che potrebbero richiedere un'attenzione immediata o rappresentare nuove opportunità.
Sviluppo degli scenari
Vengono create soluzioni specifiche e attuabili sulla base dei dati analitici e degli obiettivi aziendali. Ogni raccomandazione include proiezioni dettagliate dei risultati probabili e dei potenziali rischi. Le soluzioni vengono quindi classificate in base al loro impatto previsto, alla fattibilità e all'allineamento con gli obiettivi aziendali.
Apprendimento e adeguamento continui
Il software di analisi prescrittiva monitora l'efficacia delle sue raccomandazioni quando vengono implementate nel mondo reale. Gli algoritmi si adattano automaticamente in base ai risultati effettivi per migliorare le raccomandazioni future. Aggiornamenti regolari incorporano nuovi dati e approfondimenti per mantenere il sistema preciso e rilevante.
Analisi prescrittiva e analisi predittiva
Diversi tipi di analisi aiutano le aziende a interpretare i dati e ad agire di conseguenza. Per capire come funziona l'analisi prescrittiva, dobbiamo esaminare come si distingue da altri tipi di analisi dei dati.
L'analisi predittiva e quella prescrittiva vengono spesso messe a confronto perché possono sembrare simili ed entrambe prendono in considerazione cosa potrebbe accadere. L'analisi predittiva si concentra sulla previsione di risultati futuri basandosi su dati attuali e storici. Utilizza modelli statistici e machine learning per fare ipotesi plausibili su ciò che potrebbe verificarsi dopo.
Ad esempio, potrebbe prevedere che la domanda dei clienti aumenterà del 20% nel trimestre seguente in base ai modelli stagionali e alle condizioni di mercato, oppure potrebbe prevedere quali clienti potrebbero smettere di acquistare.
L'analisi prescrittiva parte da queste previsioni e va molto oltre. Invece di limitarsi a dire cosa potrebbe accadere, analizza diverse possibili risposte e raccomanda azioni specifiche per ottenere i migliori risultati.
Se l'analisi predittiva indica che le vendite aumenteranno del 20%, l'analisi prescrittiva dice esattamente quanti nuovi dipendenti assumere, quanta merce ordinare e come adattare il budget del marketing per gestire al meglio tale crescita.
Le aziende utilizzano anche l'analisi descrittiva per comprendere le prestazioni passate e l'analisi diagnostica per capire le cause degli eventi, ma l'analisi prescrittiva è unica perché si concentra sulle azioni future.
L’analisi descrittiva e diagnostica guardano al passato, l’analisi predittiva fa previsioni, ma solo l’analisi prescrittiva fornisce raccomandazioni specifiche su cosa fare dopo. Ciò la rende particolarmente utile per le aziende che devono prendere rapidamente decisioni complesse in un mercato in evoluzione.
Le organizzazioni che utilizzano l'analisi prescrittiva vedono miglioramenti in tutti gli aspetti dell'attività. Poter contare su raccomandazioni basate sui dati per ogni decisione importante consente alle aziende di agire più rapidamente e con maggiore sicurezza, riducendo rischi e costi. Ecco i principali vantaggi che le aziende ottengono:
Efficienza operativa
Le aziende che adottano l'analisi prescrittiva solitamente riducono i costi operativi. Il sistema individua i colli di bottiglia nei processi produttivi e propone modifiche specifiche per ottimizzare il flusso di lavoro. Ad esempio, un'azienda potrebbe utilizzare l'analisi prescrittiva per ridurre gli sprechi e aumentare l'utilizzo delle macchine.
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Riduzione dei costi
L’analisi prescrittiva aiuta le aziende a risparmiare denaro ottimizzando l'allocazione e l'uso delle risorse e prevedendo la necessità di attività di manutenzione. Ad esempio, le compagnie aeree possono utilizzarla per determinare il carico ottimale di carburante per ogni volo, risparmiando milioni sui costi del carburante. I sistemi sanitari, invece, potrebbero utilizzarla per ottimizzare la pianificazione del personale, riducendo i costi degli straordinari.
Ottimizzazione della catena di fornitura
Il sistema monitora i livelli di inventario, le prestazioni dei fornitori e i percorsi di consegna per suggerire miglioramenti. Le aziende possono ridurre i costi di gestione dell'inventario mantenendo una migliore disponibilità dei prodotti. Il sistema aiuta inoltre a prevedere e prevenire le interruzioni della catena di approvvigionamento prima che abbiano ripercussioni sulle operazioni.
Miglioramenti dell'esperienza del cliente
L'analisi prescrittiva aiuta le aziende a capire esattamente quando e come interagire con i clienti. Le banche la impiegano per determinare il momento ottimale per proporre prodotti finanziari specifici ai clienti, migliorando i tassi di accettazione. Le aziende di vendita al dettaglio, invece, possono utilizzare l'analisi sulla fedeltà dei clienti per personalizzare le promozioni, aumentando i tassi di risposta dei clienti.
Gestione del rischio
I software di analisi prescrittiva identificano i potenziali rischi prima che diventino problemi e suggerisce azioni preventive. Ad esempio, le aziende manifatturiere possono usarli per prevedere i guasti delle apparecchiature o pianificare la manutenzione nel momento giusto.
Processo decisionale basato sui dati
L’analisi prescrittiva elimina le congetture dalla pianificazione strategica fornendo prove concrete per le decisioni aziendali. Le organizzazioni possono testare diversi scenari prima di stanziare risorse, il che aiuta i dirigenti a difendere le loro scelte di fronte agli stakeholder e ai membri del consiglio.
Ad esempio, le catene di vendita al dettaglio possono utilizzarla per valutare l'ubicazione di nuovi potenziali negozi analizzando dati demografici, concorrenza e condizioni di mercato per prevedere i tassi di successo.
Anche se l'analisi prescrittiva è potente, non è perfetta. Una delle maggiori sfide è ottenere dati di alta qualità. Se le informazioni inserite non sono accurate, nemmeno le raccomandazioni lo saranno. Molte aziende hanno difficoltà perché i loro dati importanti sono distribuiti su diversi sistemi che non si integrano bene tra loro.
Configurare un sistema di analisi prescrittiva può essere costoso e piuttosto complicato. Necessita di software specializzati e di persone che sappiano come usarli.
Purtroppo, a volte i dipendenti si oppongono all'utilizzo del sistema perché non si fidano dei suggerimenti generati dal computer o li trovano difficili da comprendere.
Tuttavia, questi problemi possono essere risolti. Le aziende possono iniziare in piccolo, utilizzando l'analisi prescrittiva in un solo dipartimento per dimostrare che funziona. Possono investire nel miglioramento dei propri dati e nella formazione del personale. La chiave è procedere con cautela e assicurarsi che ogni fase funzioni prima di passare alla successiva.
Come implementare l'analisi prescrittiva nella propria organizzazione
Adottare l'analisi prescrittiva in modo errato può costare caro alla tua azienda. Hai bisogno di un piano solido prima di acquistare qualsiasi software o assumere data scientist. Vediamo in dettaglio come implementare l'analisi prescrittiva per ottenere risultati tangibili per la tua azienda:
1. Definisci obiettivi aziendali chiari
Il primo passo è individuare esattamente cosa si vuole ottenere con l'analisi prescrittiva. Puoi iniziare esaminando le attuali sfide aziendali e i punti critici.
Stai avendo difficoltà con la gestione dell'inventario? La fidelizzazione dei clienti? La pianificazione della produzione? Documenta questi problemi nel dettaglio, incluso il loro impatto finanziario sulla tua attività.
Collabora con gli stakeholder di diversi dipartimenti per comprendere le loro esigenze e sfide specifiche. I team di vendita potrebbero voler ottimizzare le strategie di prezzo, mentre il reparto operativo potrebbe concentrarsi sulla riduzione dei tempi di inattività delle apparecchiature. Gli obiettivi di ogni dipartimento dovrebbero collegarsi direttamente agli obiettivi più generali dell'organizzazione.
Dai priorità a questi obiettivi in base al potenziale impatto e alla fattibilità. Punta su piccoli successi facili da ottenere che possano dimostrare il valore della soluzione nelle prime fasi del processo di implementazione. Ad esempio, migliorare la gestione dell'inventario potrebbe essere più facile da implementare e mostrare risultati più rapidamente rispetto all'ottimizzazione di un intero programma di produzione.
2. Valuta la disponibilità dei tuoi dati
Prima di implementare un sistema di analisi prescrittiva, devi conoscere la situazione attuale dei dati. Esegui un audit dei dati esistenti e delle relative fonti. Quali dati stai raccogliendo attualmente? Dove vengono memorizzati? Con quale frequenza vengono aggiornati? Questa verifica deve riguardare sia i dati strutturati che quelli non strutturati.
Valuta la qualità dei tuoi dati. Ci sono delle lacune nella raccolta dei dati? Quanto sono precisi i dati attuali? Ci sono incoerenze tra i vari sistemi? Documenta eventuali problemi e crea un piano per affrontarli. Potresti dover implementare nuovi processi di raccolta dati o ripulire i database esistenti.
Valuta le esigenze della tua infrastruttura di dati. Disponi dei sistemi necessari per raccogliere, archiviare ed elaborare i dati richiesti? Ciò potrebbe richiedere l'acquisto di nuovi sistemi di analisi e database, la configurazione di data warehouse o l'implementazione di strumenti di integrazione dei dati.
3. Scegli gli strumenti e la tecnologia giusti
Selezionare gli strumenti di analisi dei dati appropriati è fondamentale per il successo. Valuta varie piattaforme di analisi prescrittiva in base alle tue esigenze specifiche. Considera fattori come la scalabilità, la facilità d'uso, le capacità di integrazione e il supporto del fornitore. Non concentrarti solo sui requisiti attuali: pensa a come potrebbero evolvere le esigenze nei prossimi anni.
Cerca strumenti e tecnologie che possano integrarsi con i sistemi esistenti. La migliore soluzione di analisi prescrittiva non ti sarà d'aiuto se non puoi accedere ai tuoi dati o se le relative raccomandazioni non possono essere facilmente implementate tramite i tuoi sistemi attuali. Assicurati di valutare sia la compatibilità tecnica che l'usabilità pratica.
Considera i costi per l'implementazione, la formazione, la manutenzione e gli eventuali aggiornamenti necessari all'infrastruttura. Valuta anche l'esperienza del fornitore e le sue capacità di supporto. Potrebbe valere la pena optare per una soluzione leggermente più costosa se il fornitore fornisce un supporto migliore e aggiornamenti regolari.
4. Crea e forma il tuo team
Un'implementazione di successo richiede il giusto mix di competenza ed esperienza. Identifica i ruoli di cui avrai bisogno, ad esempio data scientist in grado di creare e gestire modelli, analisti aziendali in grado di interpretare i risultati e comunicare con gli stakeholder e professionisti IT in grado di gestire l'infrastruttura tecnica.
Valuta le capacità del tuo attuale team e individua eventuali lacune nelle competenze. Potresti dover assumere nuovo personale, formare i dipendenti attuali o collaborare con consulenti esterni. È sempre una buona idea sviluppare un programma di formazione per i dipendenti che comprenda sia le competenze tecniche che la comprensione delle dinamiche aziendali.
Tutti i soggetti coinvolti dovrebbero comprendere sia le capacità sia i limiti dell'analisi prescrittiva.
Dovresti anche definire responsabilità chiare per i membri del team. Chi si occuperà di gestire i dati? Chi creerà e aggiornerà i modelli? Chi convaliderà le raccomandazioni? Chi comunicherà con gli stakeholder? Avere una chiara responsabilità su diversi aspetti del sistema può aiutare a garantire che nulla venga trascurato.
5. Inizia con un progetto pilota
Prima di implementare l'analisi prescrittiva in tutta l'organizzazione, inizia con un progetto pilota scelto con cura. Scegli un progetto sufficientemente significativo da dimostrare valore ma sufficientemente piccolo da essere gestibile. Il progetto pilota dovrebbe risolvere un problema aziendale con risultati chiari e misurabili.
Definisci metriche di successo specifiche per il progetto pilota. Queste potrebbero includere misure quantitative come risparmi sui costi o miglioramenti dell'efficienza e fattori qualitativi come l'adozione e la soddisfazione degli utenti. Documenta tutto durante il periodo di prova, compresi i successi e le sfide. Queste informazioni saranno preziose quando amplierai l'implementazione.
Utilizza il progetto pilota per testare le tue ipotesi sulla qualità dei dati, sull'integrazione del sistema e sulle capacità del team. È meglio individuare e affrontare i problemi durante una fase pilota limitata piuttosto che durante un'implementazione su larga scala. Preparati a modificare il processo in base a ciò che impari durante la fase pilota.
6. Espandi e ottimizza
Una volta che il progetto pilota si è dimostrato efficace, sviluppa un piano per adottare l'analisi prescrittiva in modo più ampio. Potresti estenderla inizialmente a processi simili, per poi affrontare gradualmente sfide più complesse. Crea una roadmap che bilanci piccoli traguardi più semplici con iniziative strategiche a lungo termine.
Definisci un processo per monitorare e migliorare costantemente il tuo sistema di analisi prescrittiva. Dovresti attuare revisioni regolari per esaminare le prestazioni tecniche (accuratezza del modello, affidabilità del sistema) e l'impatto aziendale (ROI, adozione da parte degli utenti). Utilizza queste informazioni per perfezionare i modelli e adattare la strategia di implementazione in base alle esigenze.
Mantieni informati e coinvolti gli stakeholder durante l'intero processo di scalabilità. Una comunicazione regolare sui successi, le sfide e le lezioni apprese aiuta a mantenere il supporto per l'iniziativa e garantisce che l'analisi prescrittiva si integri senza problemi nei processi decisionali dell'organizzazione.
Prendi decisioni più intelligenti con l'analisi prescrittiva
L’analisi prescrittiva trasforma i dati non elaborati in piani d’azione chiari per la tua impresa. Invece di fare affidamento sui report di base, ricevi suggerimenti specifici supportati da un'analisi approfondita dei dati.
Le aziende che utilizzano questi strumenti insieme alle analisi di vendita, operazioni e CRM stanno ottenendo risultati concreti, dalla riduzione dei costi operativi al miglioramento dei tassi di fidelizzazione dei clienti. Anche la tecnologia continua a migliorare, con nuove funzionalità di intelligenza artificiale che rendono i suggerimenti ogni anno più accurati e utili.
Mailchimp offre un punto di ingresso pratico attraverso la sua piattaforma di marketing automation per le aziende che desiderano iniziare con l'analisi prescrittiva.
I nostri strumenti di analisi integrati aiutano le aziende a comprendere i modelli di comportamento dei clienti e suggeriscono automaticamente i momenti migliori per inviare e-mail, a quali clienti rivolgersi e come ottimizzare le campagne di marketing per ottenere i migliori risultati. Questi strumenti rendono più semplice per le aziende di qualsiasi dimensione iniziare a utilizzare l'analisi prescrittiva senza grandi investimenti iniziali in soluzioni personalizzate.
Punti chiave da ricordare
- L’analisi prescrittiva trasforma i dati aziendali in raccomandazioni specifiche sulle azioni, andando oltre l'analisi e le previsioni tradizionali per indicare alle aziende esattamente quali passi intraprendere.
- Il sistema utilizza metodi di ottimizzazione e simulazione per analizzare i dati provenienti da più fonti, testare migliaia di scenari e consigliare le migliori soluzioni per problemi aziendali complessi.
- Le aziende che utilizzano l'analisi prescrittiva osservano generalmente una riduzione dei costi operativi, una gestione dell'inventario più efficiente, una maggiore fidelizzazione dei clienti e meno interruzioni nella catena di fornitura.
- Un'implementazione di successo richiede obiettivi aziendali chiari, dati di qualità, gli strumenti tecnologici giusti e un team ben formato per gestire il sistema in modo efficiente.