WHOOP migliora le previsioni finanziarie tramite AI/ML e ottimizza l’esperienza degli utenti
Con Snowflake e Apache Iceberg, WHOOP dispone di un accesso centralizzato ai dati, riduce la complessità, abbassa i costi e migliora i processi critici.
Analisi predittiva: modelli, strumenti e impatto aziendale
L’analisi predittiva utilizza i dati storici per fare inferenze sui risultati futuri. Ottieni insight su come i leader aziendali possono utilizzare l’analisi predittiva per prendere decisioni informate e fare la differenza per il business.
- Presentazione
- Che cos’è l’analisi predittiva?
- Come funziona l’analisi predittiva?
- Tipi di modelli di analisi predittiva
- Perché utilizzare l’analisi predittiva?
- Tecniche di analisi predittiva
- Casi d’uso per l’analisi predittiva
- Vantaggi dell’analisi predittiva per il successo aziendale
- Come iniziare con l’analisi predittiva
- Conclusione
- FAQ sull’analisi predittiva
- Clienti che utilizzano Snowflake
- Risorse di analytics
Presentazione
Non è sufficiente affidarsi esclusivamente ai dati in tempo reale per prendere decisioni informate. Le organizzazioni devono comprendere le dinamiche del proprio business e utilizzare gli insight di oggi per pianificare il domani. Devono anche analizzare le prestazioni passate per anticipare i risultati futuri. È qui che entra in gioco l’analisi predittiva.
L’analisi predittiva è un sottoinsieme dell’analisi dei dati. Si concentra su previsioni, mitigazione del rischio e definizione di customer journey personalizzati ed è una componente chiave della pianificazione strategica complessiva per le aziende.
In questo articolo analizziamo che cos’è l’analisi predittiva, come funziona e in che modo il suo utilizzo efficace può avere un impatto positivo sulle organizzazioni, tra funzioni aziendali e settori.
Che cos’è l’analisi predittiva?
L’analisi predittiva utilizza i dati storici per sviluppare scenari probabili, anticipare le tendenze future e prendere decisioni strategiche realmente informate. Aiuta le organizzazioni ad avere una visione più chiara dei risultati futuri attesi.
L’analisi predittiva è un elemento del più ampio insieme dell’analisi dei dati, che comprende anche altre tre componenti: analisi descrittiva, diagnostica e prescrittiva. L’analisi predittiva si concentra su ciò che potrebbe accadere in futuro. L’analisi descrittiva si concentra su ciò che è accaduto, l’analisi diagnostica sul perché sia accaduto e l’analisi prescrittiva su cosa fare in seguito.
Utilizzando i dati storici, l’analisi predittiva si basa sia su processi manuali sia su strumenti di AI e machine learning per sviluppare ipotesi sul futuro. I principi alla base includono diversi strumenti statistici, come machine learning, modellazione predittiva e data mining.
Come funziona l’analisi predittiva?
L’analisi predittiva offre alle organizzazioni una lettura più consapevole di ciò che potrebbe accadere in seguito. Trasforma dati storici finanziari di un’organizzazione, comportamento dei clienti e altro in proiezioni orientate al futuro.
I componenti chiave necessari per iniziare con la modellazione predittiva sono: Prima definire il problema da risolvere; poi raccogliere i dati pertinenti associati a quel problema; quindi organizzare i dati in modo significativo e informativo. A questo punto, le organizzazioni possono sviluppare modelli predittivi per ottenere insight su ciò che con maggiore probabilità accadrà in seguito.
Nel processo, i data scientist utilizzano i modelli per determinare le correlazioni tra i diversi data point all’interno di un data set. Utilizzando AI, ML, data mining e statistica, cercano schemi verificatisi in passato e valutano la probabilità che gli stessi eventi si ripetano in futuro. Traggono conclusioni sulle variabili che con maggiore probabilità influenzano i risultati aziendali e da lì generano le previsioni più plausibili.
Tipi di modelli di analisi predittiva
Nell’analisi predittiva rientrano cinque principali tipi di modelli o metodi. Sono modelli di classificazione, modelli di clustering, modelli di serie temporali, modelli di regressione e metodi di ensemble. Qui di seguito li analizziamo più nel dettaglio.
Modelli di classificazione
Questi modelli categorizzano i dati sulla base di informazioni storiche e descrivono le relazioni all’interno di un data set. Utilizzando il machine learning, un modello di classificazione apprende la relazione tra i dati e le etichette corrispondenti, così da poter classificare nuovi dati man mano che vengono aggiunti.
Modelli di clustering
Questi modelli raggruppano i data point in base a caratteristiche simili. Utilizzando una matrice di dati, collegano data point simili e individuano schemi che potrebbero non essere emersi con altre tecniche di modellazione.
Modelli di serie temporali
Questi modelli utilizzano data point acquisiti nel corso di un determinato periodo di tempo, che si tratti di dati giornalieri, settimanali, mensili o annuali. Questo tipo di modellazione è la forma di analisi predittiva più comunemente utilizzata. Valuta cambiamenti stagionali, comportamenti ciclici dei clienti e tendenze nel tempo.
Modelli di regressione
Questi modelli servono a decifrare la relazione tra due variabili nel tempo. Possono analizzare i dati dei clienti e prevedere quanti ricavi genererà un cliente nel corso del suo ciclo di vita. Questi modelli mostrano come azioni specifiche possono influire sui risultati aziendali complessivi.
Metodi di ensemble
I metodi di ensemble combinano questi modelli per creare un insieme di insight più completo e informativo. Aiutano a gestire la complessità e a fornire informazioni più coerenti a supporto del processo decisionale dei leader aziendali.
Perché utilizzare l’analisi predittiva?
L’analisi predittiva può aiutare le organizzazioni a valutare lo stato del proprio business e a disporre di informazioni pertinenti per procedere. Le organizzazioni possono analizzare i pattern nei dati per prevedere le prestazioni future e prendere decisioni migliori.
Con l’analisi predittiva possono anche migliorare il customer journey sviluppando percorsi personalizzati che rispondono meglio alle esigenze dei clienti. Può inoltre rilevare anomalie, come schemi di frode, e intervenire prima che la situazione degeneri.
Nel complesso, le organizzazioni possono migliorare l’efficienza operativa. L’analisi predittiva riduce l’incertezza nella scelta di quali campagne o programmi lanciare, sulla base delle prestazioni passate.
Tecniche di analisi predittiva
Esistono alcune tecniche comunemente utilizzate nell’analisi predittiva. Di seguito le analizziamo.
Analisi di regressione
Questa forma di analisi si concentra sulla previsione della relazione tra variabili. Nei data set viene utilizzata per individuare schemi e correlazioni tra data point. Definendo una formula sul data set, è possibile misurare la correlazione.
Alberi decisionali
Questa tecnica aiuta a mappare una serie di decisioni, suddividendo i dati in varie categorie in base alle variabili. Può essere utilizzata per indicare i diversi esiti possibili a seconda delle scelte effettuate. Poiché questi modelli sono facili da rivedere e comprendere, possono accelerare il processo decisionale.
Reti neurali
Questa tecnica è stata creata per identificare relazioni non lineari all’interno dei data set. Utilizzando strumenti di AI e di pattern recognition, imita il modo in cui opera la mente umana, associando data point apparentemente scollegati. Può analizzare più forme di dati, tra cui testo, immagini, audio e altro ancora.
Previsione delle serie temporali
La previsione delle serie temporali è una tecnica fondamentale perché le organizzazioni spesso analizzano i dati su un periodo di tempo. Questo tipo di previsione si concentra su iterazioni giornaliere, settimanali o mensili dei dati. Concentrandosi sulle tendenze comportamentali nel tempo, consente di prevedere i risultati.
Algoritmi di clustering
Il clustering collega data point simili. Attraverso il clustering, le organizzazioni possono utilizzare dati come un acquisto passato per prevedere quale prodotto è più probabile che venga acquistato successivamente.
Casi d’uso per l’analisi predittiva
In tutti i settori e nelle diverse funzioni aziendali, l’analisi predittiva può essere una risorsa. Di seguito presentiamo alcuni casi d’uso comuni nei principali settori.
Finanza
Esaminando la storia creditizia di un cliente, un’organizzazione finanziaria può prevedere meglio la probabilità che un cliente rimborsi un prestito. L’analisi predittiva può anche aiutare a mitigare le frodi. Gli istituti finanziari possono individuare irregolarità nelle transazioni, segnalare criticità in tempo reale e definire misure di protezione.
Sanità
L’analisi predittiva può avere un impatto significativo sui pazienti. Le organizzazioni sanitarie possono utilizzare l’analisi per gestire l’assistenza ai pazienti monitorando data point che segnalano l’inizio di un problema più grave, come la sepsi nei pazienti ricoverati a lungo. Le organizzazioni possono anche esaminare le cartelle cliniche e proporre interventi preventivi, ad esempio raccomandando di migliorare l’alimentazione in presenza di una storia familiare di diabete.
Marketing
L’analisi predittiva può valutare con maggiore precisione il successo delle future campagne di marketing. I marketer possono utilizzare i dati storici per determinare quali tipi di campagne coinvolgono maggiormente i target e adattare le strategie di conseguenza.
Supply chain
L’analisi predittiva può aiutare le aziende manifatturiere a gestire e distribuire meglio l’inventario. Utilizzando i dati storici, i fornitori possono anticipare quali clienti avranno bisogno di quali forniture e quando, e gestire meglio il proprio inventario. Possono anche suggerire in modo proattivo nuovi ordini ai clienti sulla base dei dati storici relativi a esigenze e domanda.
Vantaggi dell’analisi predittiva per il successo aziendale
Le aziende possono trarre molti vantaggi dall’implementazione dell’analisi predittiva. I principali vantaggi includono:
1. Miglioramento di previsioni e pianificazione
Per rimanere competitive, le organizzazioni devono essere lungimiranti: prevedere gli esiti, cogliere le opportunità e proteggersi da potenziali perdite.
2. Targeting e fidelizzazione dei clienti migliorati
Utilizzando l’analisi predittiva, i leader aziendali possono comprendere i comportamenti dei clienti. Analizzando la base clienti e applicando l’analisi predittiva ai profili dei clienti, le organizzazioni possono personalizzare le campagne di marketing per audience specifiche e ottenere insight più approfonditi sulla maggiore probabilità di engagement.
3. Riduzione del rischio operativo
Le organizzazioni possono individuare meglio frodi e rischi finanziari utilizzando l’analisi predittiva. Le aziende possono segnalare prima acquisti discutibili o anomali quando non rientrano nei comportamenti tipici. Inoltre, le organizzazioni possono analizzare più facilmente data point come punteggi di credito e richieste di risarcimento assicurativo per prevedere la probabilità che un cliente non onori un pagamento.
4. Maggiore ROI ed efficienza
Nel complesso, l’analisi predittiva può migliorare l’efficienza di un’organizzazione e aumentare il ritorno sull’investimento. L’analisi predittiva aiuta le aziende a prevedere i fabbisogni di inventario e a gestire meglio le risorse interne. Inoltre, aiuta le organizzazioni a prevedere le prestazioni di un prodotto in sviluppo analizzando i dati relativi a bisogni e desideri dei clienti. Le organizzazioni possono anche anticipare ritardi di produzione monitorando la manutenzione ordinaria delle attrezzature.
5. Decisioni migliori grazie a insight data-driven
Utilizzando l’analisi predittiva, le organizzazioni dispongono di più informazioni per prendere decisioni migliori. Possono adottare un approccio proattivo, analizzando tendenze storiche a supporto dei processi decisionali futuri. Questo può includere decisioni su quanta scorta mantenere di un determinato prodotto, quali campagne di marketing sviluppare e come migliorare la produttività operativa.
Come iniziare con l’analisi predittiva
Introdurre l’analisi predittiva come parte essenziale del business può sembrare complesso. Di seguito presentiamo i passaggi chiave per iniziare.
1. Identifica un problema aziendale chiaro
Per prima cosa, definisci chiaramente l’obiettivo quando inizi a lavorare con l’analisi predittiva. A quale domanda vuoi rispondere? Quali sono le maggiori priorità della tua azienda? Crea un elenco di domande che ti aiuti ad arrivare alla radice del problema.
2. Crea un team interfunzionale
Assicurati dell’allineamento del team. Definisci canali di comunicazione, sincronizzazioni regolari e piani d’azione con le funzioni aziendali che possono beneficiare — e agire — sulle previsioni. Senza la possibilità di agire, gli insight non hanno valore.
3. Scegli dati e strumenti accessibili
Servono tecnologie efficaci per archiviare e analizzare i dati. Disporre di strumenti accessibili ai dipendenti per tutte le funzioni aziendali e i livelli di leadership è utile per trasparenza e reporting rapido. Strumenti che i dipendenti non tecnici possono usare per porre domande significative possono generare insight predittivi più solidi, eliminando l’attrito di dover far passare ogni richiesta da un team di data science.
4. Inizia con un piccolo progetto pilota
Avviare le iniziative con un piccolo progetto pilota, gestibile, aiuta nel percorso verso progetti predittivi più ampi. Partire da un problema circoscritto che richiede un data set più piccolo è un ottimo modo per dimostrare l’impatto iniziale dell’analisi predittiva.
5. Misura il ROI e scala gradualmente
Inizia con progetti ben definiti e misurabili e calcola il ritorno sull’investimento prima di scalare o avviare iniziative aggiuntive per altre funzioni aziendali. Man mano che cresci, collegare l’analisi predittiva tra più funzioni può aiutare ad automatizzare workflow più ampi e ad aumentare i benefici economici dell’iniziativa di analytics.
Conclusione
L’analisi predittiva è essenziale per qualsiasi organizzazione che desideri prendere decisioni informate sulla base di dati storici. Analizzando pattern associati alle prestazioni passate, le organizzazioni possono adattare le strategie per prendere decisioni più consapevoli e, auspicabilmente, ottenere risultati migliori.
FAQ sull’analisi predittiva
Quali sono alcuni strumenti di analisi predittiva?
Gli strumenti di analisi predittiva includono piattaforme complete che supportano preparazione dei dati e creazione dei modelli. Includono anche piattaforme low-code, che offrono workflow visivi per creare modelli, spesso utilizzati da chi ha meno esperienza di programmazione. Le persone con meno esperienza di programmazione tipicamente utilizzano questi strumenti. Inoltre, esistono strumenti open source, più flessibili per gli utenti avanzati.
ChatGPT è un modello predittivo?
LLM, come ChatGPT, creano risposte in linguaggio naturale prevedendo la parola successiva più probabile in una sequenza. I large language model possono aiutare nella preparazione dei dati e in altre attività legate all’analisi predittiva e, con un po’ di lavoro, possono essere utilizzati per eseguire analisi predittive sui dati caricati. ChatGPT può elaborare grandi quantità di dati in tempi relativamente brevi e, se guidato dall’utente con prompt adeguati, può individuare pattern chiave e fare previsioni su possibili esiti.
Qual è la differenza tra analisi predittiva e machine learning?
Il machine learning è uno strumento utilizzato nell’analisi predittiva. Viene impiegato per identificare pattern nei dati che poi informano gli insight dell’analisi predittiva.
Quanto sono accurati gli strumenti di analisi predittiva?
L’analisi predittiva è, appunto, una previsione. Si basa sulla composizione dei punti dati pertinenti raccolti. Pur supportando le decisioni aziendali, è solo una parte del quadro complessivo. Più alta è la qualità dei dati e più accuratamente vengono formulate le domande da analizzare, più è probabile che le previsioni risultino affidabili.
