L’analisi predittiva in quasi tutti gli ambiti di un’organizzazione aziendale non è più un orizzonte lontano, anzi.
Mai come adesso le aziende hanno avuto così tanti dati sui propri clienti, sulle loro preferenze, abitudini di consumo e i loro bisogni, anche quelli non ancora completamente esplicitati.
Ma avere tanti dati a disposizione non vuol dire automaticamente ricavarne utilità, soprattutto se non si sa come analizzarli correttamente.
Eppure, quando si riesce a tirarne fuori il valore nascosto, i dati diventano preziosissimi per il business.
Nel tempo, l’implementazione dei sistemi storage e calcolo distribuito su Cloud è diventata sempre più semplice e in particolare nei settori dei Big Data e del Machine Learning, si è passati da una misurazione minima dei fenomeni ad una nuova possibile comprensione (data mining) e, addirittura, alla predizione di eventi futuri (analisi predittiva).
L’analisi predittiva si basa sulla comprensione di serie di dati che descrivono l’evoluzione passata di un determinato fenomeno per ottenere delle stime statistiche con alti livelli di confidenza dell’evoluzione futura della serie temporale.
Per effettuare queste previsioni è necessario utilizzare i dati del passato e costruire un modello matematico in grado di riprodurre le caratteristiche storiche del fenomeno oggetto dell’analisi, che si evolve nel tempo per ottenere le stime degli eventi futuri di interesse.
Perché l’analisi predittiva è importante per le aziende
La modellazione predittiva è utile perché fornisce insight precisi a qualsiasi domanda e consente agli utenti di creare previsioni.
Per mantenere un vantaggio competitivo nel proprio settore, infatti, per le aziende è importante avere informazioni dettagliate su risultati ed eventi futuri che mettono in discussione le principali ipotesi prese in considerazione.
Le aziende prendono sempre di più decisioni basate su dati acquisiti da più fonti: i dati relativi alle transazioni, i risultati delle vendite, i reclami dei clienti, informazioni di marketing, discussioni su social network, immagini, video, audio, sensori di posizione e altro.
Questa è una delle principali attività che svolgiamo in Linkalab: aiutare le aziende a trasformare i dati a loro disposizione in modelli data driven.
I modelli predittivi basati sull’utilizzo combinato di questi dati possono rispondere a tantissimi quesiti di business e risolvere le problematiche aziendali in modo sorprendente.
L’analisi predittiva, quindi, è in grado di migliorare la comprensione del business e contribuisce, ad esempio, a prevedere il comportamento degli utenti e le performance dell’organizzazione.
Nel marketing digitale è ampiamente utilizzata per rendere competitive le strategie, per far emergere nuove opportunità di business e per ottimizzare le campagne.
Questo è possibile grazie alla raccolta, all’analisi e alla modellazione dei dati sul comportamento dei clienti e sullo storico delle performance di campagna.
In sostanza, l’analisi predittiva riduce in modo sensibile il costo necessario alle aziende per fare previsioni accurate sulle condizioni di mercato e i risultati aziendali.
Come funziona l’analisi predittiva
Effettuare un’analisi predittiva significa applicare tecniche statistiche o di Machine Learning per realizzare una previsione misurabile sull’evoluzione di un determinato fenomeno.
In questo modo è possibile stimare, ad esempio, quando potrebbe accadere un determinato evento o quale è la probabilità che si presentino determinate situazioni.
Il processo di analisi predittiva sfrutta grandi set di dati, in genere eterogenei e provenienti da diverse fonti offline e online, interne ed esterne, strutturate e non strutturate.
Per permettere la corretta generazione delle previsioni è necessario che i dataset siano sufficientemente grandi e completi, pre-processati e memorizzati secondo tecniche e con tecnologie che permettano di sfruttare al meglio le opportunità offerte dai sistemi di Cloud Computing.
Una volta che i dati soddisfano questi requisiti, vengono identificate le variabili chiave che permettono di predire gli eventi di interesse ed è quindi possibile pensare a sviluppare il modello.
Per fare questo è possibile, ad esempio, applicare una tra le tecniche più conosciute in questo campo, quali la regressione logistica, le foreste casuali, gli alberi decisionali, le reti neurali e altre ancora.
Se vuoi comprendere meglio in che modo questo approccio possa essere utile al tuo business, prenota una call gratuita con noi.
Ciascuno di questi tipi ha un uso particolare e risponde a una domanda specifica o utilizza un determinato tipo di dataset.
La creazione del modello giusto, con le giuste variabili predittive, richiede la maggior parte del tempo e delle risorse.
Ha bisogno di tanta esperienza quanto di creatività, poiché non esiste una soluzione esatta o migliore rispetto alle altre: scegliere il modello più opportuno è un compito iterativo e per arrivare all’optimum è necessario far evolvere il modello di previsione più e più volte.
Durante questa fase viene definito un set di dati di training e un set di dati di test per stabilirne l’accuratezza in fase di previsione.