IBM ha creato la frase "analisi prescrittiva", che a volte viene definita "l'ultima frontiera" di una strategia di analisi. Questo articolo approfondirà la definizione, gli esempi, i vantaggi e gli svantaggi dell'analisi prescrittiva.
Prendere decisioni basate sui dati è fondamentale per il successo aziendale e di marketing e l'analisi prescrittiva utilizza le scienze computazionali e la matematica per aiutarti a sfruttare l'analisi descrittiva e predittiva. Va oltre le proiezioni e suggerisce come verranno implementate le tue decisioni di marketing. Fondamentalmente, non solo predice cosa accadrà e quando accadrà, ma risponde anche alla domanda "perché accadrà?", qualcosa che spesso i professionisti del marketing e le aziende si pongono.
Definizione di analisi prescrittiva
Facciamo un passo indietro per analizzare la definizione di analisi descrittiva e predittiva prima di passare all'analisi prescrittiva. L'analisi descrittiva è una branca della statistica che esamina i dati storici al fine di generare informazioni per ulteriori indagini. Puoi scoprire le ragioni alla base dei successi e dei fallimenti dell'analisi descrittiva utilizzando tecniche di data mining. L'analisi predittiva è il processo di combinazione di dati storici con algoritmi per prevedere i risultati.
L'analisi prescrittiva, d'altra parte, è una sorta di analisi dei dati in cui la tecnologia viene utilizzata per aiutare le aziende a prendere decisioni migliori analizzando i dati grezzi. L'analisi prescrittiva tiene conto delle informazioni su potenziali situazioni o scenari, risorse disponibili, prestazioni precedenti e prestazioni attuali per consigliare una linea d'azione o una strategia. Può essere utilizzato per formulare giudizi in un'ampia gamma di intervalli di tempo, dall'immediato al lungo termine.
È l'esatto opposto dell'analisi descrittiva, che analizza decisioni e risultati dopo che si sono verificati.
Il quadro più ampio per esperti di marketing e aziende
L'analisi prescrittiva aiuta gli esperti di marketing nell'ottimizzazione delle campagne in tempo reale. Consente agli esperti di marketing di prendere decisioni strategiche più informate. Gli specialisti possono prendere decisioni di ottimizzazione più rapide e determinare quale funzionerà meglio per il tuo marchio, pubblico e obiettivi della campagna perché sono disponibili dati in tempo reale.
Ti aiuta a prendere le decisioni aziendali più informate. Può anche aiutarti a raggiungere obiettivi aziendali, come aumentare le vendite o la generazione di lead o ottimizzare la logistica e le consegne dei prodotti.
Come funziona?
L'analisi prescrittiva si basa su metodi di intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico che consente l'elaborazione delle enormi quantità di dati di oggi. E quando diventano disponibili dati nuovi o extra, i programmi per computer cambiano automaticamente per trarne vantaggio. Ciò avviene in un modo molto più rapido e completo di quanto le capacità umane potrebbero sopportare.
È correlato all'analisi predittiva, che prevede l'uso di statistiche e modellismo per prevedere la performance futura sulla base di dati presenti e passati. Tuttavia, fa un passo avanti; suggerisce un percorso futuro basato sulla previsione dell'analisi predittiva di ciò che è probabile che accada.
I vantaggi e gli svantaggi dell'analisi prescrittiva
L'analisi prescrittiva taglia il rumore dell'incertezza attuale e delle circostanze mutevoli. Contribuisce inoltre alla prevenzione delle frodi, alla riduzione del rischio, all'aumento dell'efficienza, al raggiungimento degli obiettivi aziendali e allo sviluppo di clienti più fidelizzati.
Questo tipo di analisi, d'altra parte, non è privo di difetti. Le organizzazioni possono essere efficaci solo se sanno quali domande porre e come rispondere alle risposte. I risultati dell'output non saranno accurati se le ipotesi di input non sono corrette.
Se applicata correttamente, tuttavia, l'analisi prescrittiva può aiutare le organizzazioni a formulare giudizi basati su dati accuratamente studiati piuttosto che avventati basati sull'intuizione. Può anche simulare e visualizzare la probabilità di vari risultati, consentendo alle aziende di cogliere meglio il livello di rischio e incertezza che devono affrontare piuttosto che affidarsi alle medie. Inoltre, gli scenari peggiori possono essere previsti in modo più accurato, consentendo alle aziende di pianificare di conseguenza.
Altri vantaggi dell'analisi prescrittiva negli affari
Se sei un dirigente senior, stai continuamente pensando a come migliorare l'efficienza e le prestazioni delle operazioni della tua azienda. L'analisi prescrittiva è la tecnica più ovvia ed efficiente per supportare la business intelligence in qualsiasi organizzazione. I seguenti sono alcuni dei suoi vantaggi;
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# 1. Crea un percorso facile da seguire verso il successo
I modelli analitici prescrittivi vengono creati combinando dati e operazioni per creare una roadmap che ti dice esattamente cosa fare e come farlo correttamente la prima volta. L'intelligenza artificiale prende il sopravvento sulla business intelligence simulando gli eventi in una situazione e generando i passaggi necessari per evitare il fallimento o raggiungere il successo.
#2. Fornisce informazioni sulle operazioni commerciali in tempo reale ea lungo termine
I responsabili delle decisioni possono vedere contemporaneamente i dati in tempo reale e quelli previsti per prendere decisioni che supportano il successo e la crescita a lungo termine. Ciò semplifica il processo decisionale fornendo suggerimenti specifici.
#3. Riduce il tempo speso a pensare e aumenta il tempo speso a realizzare
Il tuo team impiegherebbe meno tempo a trovare problemi e più tempo a creare soluzioni eccellenti grazie alla rapida inversione di tendenza dell'analisi dei dati e della previsione dei risultati. L'intelligenza artificiale può raccogliere ed elaborare i dati in modo più rapido ed efficiente rispetto al tuo team di ingegneri dei dati.
#4. Ridurre la possibilità di errori umani o pregiudizi
L'analisi predittiva fornisce un tipo di raccolta e analisi dei dati più ampio e accurato rispetto all'analisi descrittiva, all'analisi predittiva o persino agli individui, grazie ad algoritmi e tecniche di apprendimento automatico più complessi.
Esempi di analisi prescrittive
Può assistere una varietà di organizzazioni ad alta intensità di dati e enti governativi, compresi quelli nei servizi finanziari e nel settore sanitario, dove l'errore umano è costoso.
Ad esempio, quando un incendio divampa nelle vicinanze, è possibile utilizzare analisi prescrittive per determinare il miglior invito all'azione. Potrebbe determinare se i vigili del fuoco locali debbano costringere i cittadini a evacuare una regione specifica. Potrebbe anche essere utilizzato per anticipare se un articolo su un argomento specifico sarebbe popolare tra i lettori sulla base dei dati provenienti da ricerche correlate e condivisione social. Un'altra applicazione potrebbe essere quella di modificare un programma di formazione dei lavoratori in tempo reale in base a come viene ricevuta ogni lezione.
# 1. Ospedali e cliniche
Può anche essere utilizzato da ospedali e cliniche per migliorare i risultati dei pazienti. Contestualizza i dati sanitari per valutare il rapporto costo-efficacia di vari interventi e terapie. Ciò include il lusso di valutare le metodologie cliniche ufficiali. Può anche essere utilizzato per determinare quali pazienti ospedalieri sono a più alto rischio di riammissione. Con queste informazioni, il personale sanitario può fare di più per evitare frequenti visite in ospedale o al pronto soccorso attraverso l'educazione del paziente e il follow-up del medico.
#2. Compagnie aeree
Supponi di essere l'amministratore delegato di una compagnia aerea e il tuo obiettivo è massimizzare i ricavi. L'analisi prescrittiva può aiutarti a raggiungere questo obiettivo modificando automaticamente i prezzi e la disponibilità dei biglietti in base a una varietà di criteri come; domanda dei clienti, condizioni meteorologiche e prezzi della benzina. Quando il computer rileva che le vendite dei biglietti pre-natalizi da Los Angeles a New York sono in ritardo rispetto allo scorso anno, può tagliare automaticamente i prezzi assicurandosi che non scendano troppo a causa dell'aumento dei prezzi del petrolio di quest'anno.
Allo stesso tempo, se l'algoritmo determina che la domanda di biglietti da St. Louis a Chicago è più alta del solito a causa delle condizioni della strada ghiacciata, può aumentare automaticamente i costi dei biglietti. Un software per computer può realizzare tutto questo e altro, e anche a una velocità maggiore, invece del CEO che fissa un computer tutto il giorno guardando cosa sta succedendo con la vendita dei biglietti e le circostanze del mercato e poi istruire le persone ad accedere al sistema e modificare manualmente le tariffe.
Esempi reali di analisi prescrittiva
L'analisi prescrittiva non è solo una moda passeggera o uno slogan. Inoltre, non è una risorsa inaccessibile per le organizzazioni non aziendali. Scopri alcuni esempi di aziende che utilizzano l'analisi percettiva. Secondo i sondaggi online, le società di seguito utilizzano gli approfondimenti di questa analisi per migliorare i processi e le esperienze dei clienti.
# 1. Una migliore assistenza ai pazienti è fornita da CenterLight Healthcare
Quando si tratta di assistenza e programmazione del paziente, CenterLight sfrutta l'analisi prescrittiva per eliminare l'elemento sorpresa. L'analisi prescrittiva aiuta fondamentalmente CenterLight a determinare i tempi ottimali per pianificare i trattamenti e le sessioni di controllo. Questo per evitare di sovraccaricare i loro pazienti pur mantenendo la loro sicurezza e benessere. Quando si verificano battute d'arresto o sorprese, l'analisi prescrittiva consente a CenterLight di essere proattivo quanto i suoi pazienti.
#2. SideTrade anticipa il comportamento di pagamento
Per acquisire una migliore conoscenza delle abitudini di pagamento autentiche di un cliente, SideTrade utilizza l'analisi prescrittiva. Può valutare i clienti sulla base della loro cronologia dei pagamenti utilizzando l'analisi prescrittiva. Pertanto, SideTrade e i suoi clienti saranno in grado di tenere meglio conto dei costosi ritardi di pagamento come risultato di questa maggiore trasparenza e precisione.
L'analisi prescrittiva è composta da discipline scientifiche
- Apprendimento assistito dal computer
- Elaborazione del linguaggio naturale
- Approfondimenti sul computer
- Elaborazione di segnali e immagini
- Analisi statistica e matematica
- Ricerca sulle operazioni
Ogni disciplina esiste da sola e serve a uno scopo particolare, ma l'analisi prescrittiva prende vita quando viene integrata per produrre un output (una decisione aziendale). Questo è il modo in cui risponde alla domanda su come possiamo far accadere qualcosa.
Quali sono le tecniche di analisi prescrittiva?
L'analisi prescrittiva utilizza una varietà di tecniche e strumenti, tra cui regole di business, algoritmi, machine learning (ML) e procedure di modellazione computazionale. Queste tecniche vengono utilizzate sui dati provenienti da una varietà di fonti, inclusi dati storici e transazionali, feed di dati in tempo reale e big data.
Qual è un esempio di analisi prescrittiva?
Un'azienda manifatturiera, ad esempio, potrebbe fare affidamento su qualcosa di più dei semplici dati aziendali. Potrebbe utilizzare tendenze e previsioni storiche e del settore dei clienti, nonché analisi predittive economiche generali. Ogni giorno, la potenza del cloud spinge l'analisi prescrittiva verso nuove ed entusiasmanti direzioni.
Analisi prescrittiva AI?
L'analisi prescrittiva si basa sull'intelligenza artificiale, in particolare sull'apprendimento automatico, che consiste in algoritmi e modelli che consentono ai computer di prendere decisioni basate su relazioni e modelli di dati statistici.
Che cos'è l'analisi prescrittiva e predittiva?
Sulla base dei dati raccolti, l'analisi predittiva e prescrittiva ti aiuta a pianificare le tue strategie aziendali. L'analisi predittiva ti dice cosa potrebbe accadere in futuro e l'analisi prescrittiva ti aiuta a trovare suggerimenti specifici.
Che cos'è l'analisi prescrittiva e descrittiva?
Le aziende utilizzano tre tipi di analisi per aiutarle a prendere decisioni: analisi descrittiva, che ci dice cosa è già successo, analisi predittiva, che ci mostra cosa potrebbe accadere e analisi prescrittiva, che ci dice cosa dovrebbe accadere in futuro.
In che modo Netflix utilizza l'analisi prescrittiva?
L'analisi prescrittiva esamina cosa accadrà in futuro e come influenzerà il presente. Aiuta Netflix a capire quali fattori influenzeranno le decisioni di acquisto dei clienti. Quindi, questo metodo viene utilizzato per dare suggerimenti su cosa fare.
In che modo Amazon utilizza l'analisi prescrittiva?
Amazon ha pianificato di farlo utilizzando l'apprendimento automatico (ML) per capire cosa è più probabile che un cliente acquisti e quando. Quindi spedirebbe l'articolo al cliente prima ancora che il cliente lo acquisti. Ovviamente, se inviavano a un cliente qualcosa che non aveva acquistato o che non desiderava, il cliente si limitava a rifiutare il pacco.
Conclusione
Con la definizione, gli esempi e i vantaggi dell'analisi prescrittiva fuori mano, la prossima domanda ovviamente sarebbe: come lo implementi? Come imprenditore, tutto ciò che devi fare è contattare il tuo consulente e definire una strategia per farlo accadere. Come consulente o stratega, d'altra parte, ci sono tonnellate di strumenti per iniziare in pochissimo tempo. Questo, tuttavia, sarà trattato in un altro post.
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