Secondo Google Trends, l'interesse per l'analisi predittiva è costantemente aumentato negli ultimi cinque anni.
L'analisi predittiva (nota anche come analisi avanzata) è sempre più collegata alla business intelligence. Ma i due sono effettivamente correlati e, in tal caso, quali vantaggi ottengono le aziende unendo le loro attività di business intelligence con questa analisi? Qual è la differenza tra business intelligence e analisi predittiva? Rispondiamo alle domande e vediamo anche un esempio reale di analisi predittiva in questo articolo.
Che cos'è l'analisi predittiva?
L'uso di dati storici, apprendimento automatico e intelligenza artificiale per anticipare ciò che accadrà in futuro viene definito analisi predittiva. Questi dati storici vengono caricati in un modello matematico, che tiene conto delle principali tendenze e modelli nei dati. Successivamente, il modello viene applicato ai dati correnti per prevedere cosa accadrà dopo.
L'utilizzo dei dati di analisi predittiva può aiutare le aziende e le applicazioni aziendali a suggerire azioni che possono comportare modifiche operative vantaggiose. L'analisi predittiva può aiutare gli analisti a stimare se una modifica li aiuterà a ridurre i rischi, migliorare le operazioni e/o aumentare i ricavi. L'analisi predittiva, in sostanza, cerca di rispondere alla domanda: "Cosa è più probabile che accada in base ai miei dati attuali e cosa posso fare per modificare tale risultato?"
Analisi predittiva del mondo reale nell'esempio di business intelligence
L'analisi predittiva non è una novità per molte aziende. Tuttavia, viene sempre più utilizzato da una varietà di settori per migliorare i processi aziendali quotidiani e generare differenziazione competitiva.
In pratica, l'analisi predittiva può assumere una varietà di forme. Considera le seguenti possibilità.
- Determina quali clienti potrebbero abbandonare un servizio o un prodotto. Considera uno studio di yoga che ha implementato un modello di analisi predittiva. Sulla base di dati precedenti, l'algoritmo potrebbe prevedere che "Jane" non rinnoverà la sua iscrizione e consiglierà un incentivo che la attirerà a farlo. Quando Jane torna in studio, il sistema invierà un avviso al team per le relazioni con i soci, che le offrirà un incentivo o parlerà con lei del rinnovo della sua iscrizione. In questo esempio, l'analisi predittiva può essere utilizzata in tempo reale per prevenire l'abbandono dei clienti.
- Invia messaggi di marketing ai clienti che hanno maggiori probabilità di acquistare. Se la tua azienda ha solo $ 5,000 da spendere per una campagna di marketing di upsell e ha tre milioni di consumatori, non puoi permetterti di concedere a ciascuno uno sconto del 10%. L'analisi predittiva e la business intelligence possono aiutare ad anticipare i clienti che hanno maggiori probabilità di acquistare i tuoi beni e quindi distribuire il coupon solo a quelle persone per massimizzare il reddito.
- Migliorare il servizio clienti attraverso una pianificazione adeguata. Le aziende possono stimare meglio la domanda utilizzando analisi avanzate e business intelligence. Si consideri una società alberghiera che vuole prevedere quante persone soggiorneranno in una località specifica questo fine settimana in modo da poter garantire di avere abbastanza dipendenti e risorse per soddisfare la domanda.
Applicazioni di analisi predittiva
L'analisi predittiva è uno strumento decisionale utilizzato in una vasta gamma di aziende.
# 1. Previsione
La previsione è fondamentale nella produzione perché garantisce che utilizzino le risorse in una catena di approvvigionamento in modo ottimale. La gestione dell'inventario e l'officina, ad esempio, sono i raggi critici della ruota della catena di approvvigionamento che richiedono previsioni accurate per funzionare.
La modellazione predittiva viene spesso utilizzata per pulire e ottimizzare la qualità dei dati utilizzati per tali previsioni. La modellazione garantisce che dati aggiuntivi, inclusi i dati delle attività a contatto con i clienti, possano essere utilizzati dal sistema, determinando una previsione più accurata.
#2. Credito
Il rating del credito utilizza l'analisi predittiva. Quando un consumatore o un'azienda richiede un credito, le informazioni provenienti dalla storia creditizia del richiedente e dai record di credito di mutuatari con caratteristiche simili vengono utilizzate per prevedere il rischio che il richiedente non rimborsi il credito concesso.
#3. Sottoscrizione
Assunzioni dipende fortemente dai dati e dall'analisi predittiva. Le compagnie di assicurazione indagano sui richiedenti di polizza per determinare la probabilità di dover pagare un risarcimento futuro in base all'attuale pool di rischi di assicurati simili, nonché a eventi precedenti che hanno portato a pagamenti. Attuari comunemente utilizzano modelli predittivi che confrontano gli attributi con i dati relativi a precedenti assicurati e sinistri.
# 4. Marketing
Quando si pianifica una nuova campagna, le persone in questo campo considerano come i consumatori hanno reagito all'economia generale. Possono utilizzare i cambiamenti demografici per determinare se l'attuale mix di prodotti attirerà i consumatori a effettuare un acquisto.
Nel frattempo, i trader attivi considerano una varietà di parametri basati su eventi passati quando decidono se acquistare o vendere un titolo. Le medie mobili, le bande e i breakpoint si basano sui dati precedenti e vengono utilizzati per stimare le fluttuazioni dei prezzi in futuro.
I modelli predittivi più comuni sono gli alberi decisionali, le regressioni (lineari e logistiche) e le reti neurali, che fanno parte del campo emergente dei metodi e delle tecnologie di deep learning.
Tipi di modelli di analisi predittiva
L'analisi predittiva utilizza tre tecniche: alberi decisionali, reti neurali e regressione. Continua a leggere per saperne di più su ciascuno di questi.
# 1. Alberi decisionali
Se vuoi capire cosa guida le decisioni di qualcuno, gli alberi decisionali possono aiutarti. Questo modello divide i dati in parti a seconda di determinate variabili come il prezzo o la capitalizzazione di mercato. Assomiglia a un albero, come dice il nome, con rami e foglie distinti. I rami riflettono le varie opzioni in modo accessibile e le singole foglie rappresentano una selezione specifica.
Poiché sono semplici da comprendere e analizzare, gli alberi decisionali sono i modelli più basilari. Sono anche molto utili quando devi prendere una decisione rapidamente.
#2. Regressione
Questo è il modello più comune nell'analisi statistica. Quando hai bisogno di trovare schemi in grandi quantità di dati e c'è una relazione lineare tra gli input, usalo. Questo metodo funziona calcolando una formula che descrive la relazione tra tutti gli input nel set di dati. Ad esempio, puoi utilizzare la regressione per determinare in che modo il prezzo e altri fattori importanti influenzano la performance di un titolo.
#3. Reti neurali artificiali
La creazione di reti neurali come tipo di analisi predittiva avveniva imitando il modo in cui opera il cervello umano. Utilizzando l'intelligenza artificiale e il riconoscimento di schemi, questo modello può gestire complesse interazioni di dati. Usalo quando hai più ostacoli da superare, ad esempio quando hai troppi dati, non hai la formula necessaria per aiutarti a identificare una relazione tra gli input e gli output nel tuo set di dati, o quando devi fare previsioni piuttosto che dare spiegazioni.
Se hai già utilizzato alberi decisionali e regressione come modelli, puoi utilizzare le reti neurali per corroborare i tuoi risultati.
In che modo le aziende possono utilizzare l'analisi predittiva?
Come detto in precedenza, l'analisi predittiva può essere applicata in una varietà di applicazioni diverse. Le aziende possono utilizzare i modelli per far avanzare i propri obiettivi e migliorare le proprie operazioni. Le aziende utilizzano comunemente modelli predittivi per aiutarli a migliorare il servizio clienti e la sensibilizzazione.
Dirigenti e imprenditori utilizzano questo tipo di analisi statistica per determinare il comportamento dei clienti. Ad esempio, il proprietario di un'azienda può utilizzare tecniche predittive per identificare e indirizzare i consumatori abituali che potrebbero disertare e rivolgersi a un concorrente.
È importante nella pubblicità e nel marketing. I modelli possono essere utilizzati dalle aziende per prevedere quali clienti risponderanno positivamente alle attività di marketing e vendita. Invece di eseguire un marketing ampio, gli imprenditori possono risparmiare denaro prendendo di mira i clienti che risponderanno positivamente.
Vantaggi dell'analisi predittiva
L'analisi predittiva presenta numerosi vantaggi. Come affermato in precedenza, l'utilizzo di questo tipo di analisi può aiutare le entità a fare previsioni sui risultati quando non sono disponibili altre (ed ovvie) risposte.
I modelli possono aiutare gli investitori, i professionisti finanziari e i leader aziendali a ridurre i rischi. Ad esempio, un investitore e il suo consulente possono utilizzare specifici modelli di analisi predittiva per aiutare a progettare un portafoglio di investimenti con il minor rischio per l'investitore, tenendo conto di aspetti come età, capitale e ambizioni.
Quando utilizzano questi modelli, c'è un notevole impatto sul risparmio sui costi. Le aziende possono prevedere se un prodotto avrà successo o meno prima di rilasciarlo. In alternativa, possono mettere da parte fondi per il miglioramento della produzione utilizzando tecniche predittive prima dell'inizio del processo di produzione.
Critica dell'analisi predittiva
A causa delle disuguaglianze percepite nei suoi risultati, l'uso dell'analisi predittiva è stato criticato e, in alcuni casi, legalmente limitato. Più comunemente, si tratta di modelli predittivi che determinano una discriminazione statistica contro i gruppi razziali o etnici in aree quali il punteggio di credito, i prestiti per la casa, l'occupazione o il rischio di comportamenti criminali.
Un noto esempio di questa analisi predittiva è la pratica (ormai illegale) di ridimensionare i prestiti domestici da parte delle banche. Indipendentemente dal fatto che le previsioni derivate dall'uso di tali analisi siano accurate, il loro utilizzo è generalmente disapprovato e i dati che includono esplicitamente informazioni come la razza di una persona sono ora spesso esclusi dall'analisi predittiva.
Conclusione
Tutte le aziende possono trarre vantaggio dall'utilizzo dell'analisi predittiva per raccogliere dati sui clienti e prevedere i passaggi successivi in base al comportamento passato. È possibile utilizzare questi dati per prendere decisioni che influiscono sulla linea di fondo e influenzano le prestazioni.
Domande frequenti sull'analisi predittiva
Che cos'è l'analisi predittiva nell'analisi dei dati?
L'analisi predittiva è un tipo di analisi dei dati che utilizza dati storici e tecniche di analisi come la modellazione statistica e l'apprendimento automatico per prevedere i risultati futuri.
Che cos'è l'analisi predittiva nelle risorse umane?
L'analisi predittiva nelle risorse umane si riferisce alla tecnologia delle risorse umane che utilizza le statistiche e apprende dai dati esistenti per anticipare i risultati futuri. È uno strumento decisionale.
Perché l'analisi dell'analisi predittiva è il passaggio logico successivo in qualsiasi processo BA di analisi aziendale?
L'analisi predittiva dell'analisi è considerata il passaggio logico successivo in qualsiasi analisi aziendale perché ottimizza le campagne di marketing determinando le risposte o gli acquisti dei clienti, nonché promuove opportunità di vendita incrociata e quindi migliora le operazioni aziendali prevedendo l'inventario e gestendo le risorse.
- Analisi predittiva vs prescrittiva, spiegazione!!! (+ Guida dettagliata)
- Tipi di analisi: come applicarli in qualsiasi azienda
- Strumenti e tecniche di analisi prescrittiva: 9+ migliori opzioni 2021
- Analisi prescrittiva: definizione, esempi reali, come funziona
- MODELLI DI PREVISIONE: Tipi e Guida Dettagliata ai Modelli
