Analisi prescrittiva vs. predittiva: una guida completa
Molte aziende stanno abbracciando la crescita delle grandi quantità di dati, con studi che dimostrano che alcune organizzazioni prevedono di raddoppiare anno dopo anno gli investimenti nell’archiviazione dei dati, nell’estrazione di dati e nelle infrastrutture. Tuttavia, le informazioni ricavate da tali dati sono uno strumento aziendale potente solo se vengono combinate con informazioni utili, attuabili e lungimiranti. Entrano in gioco l’analisi predittiva e l’analisi prescrittiva.
Insieme, entrambi i metodi di analisi sono un elemento fondamentale del marketing predittivo B2B e, se applicati correttamente, possono favorire una crescita aziendale ottimale. In questo articolo analizzeremo le differenze tra analisi prescrittiva e analisi predittiva, i vantaggi e le sfide di entrambe e il modo in cui possono orientare le decisioni della tua azienda e supportare strategie basate sui dati.
Che cos’è l’analisi predittiva?
L’analisi predittiva si riferisce a tecniche statistiche e di modellazione che utilizzano set di dati attuali e storici per elaborare previsioni, o “predizioni”, sulle tendenze aziendali future, sui risultati aziendali e sulle prestazioni di marketing. Ciò può includere previsioni a breve termine, come il fabbisogno di personale, o tendenze a lungo termine che mostrano il flusso di cassa o i ricavi dell’azienda.
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Utilizzando l’apprendimento automatico, gli algoritmi e l’intelligenza artificiale, l’analisi predittiva può fornire ai leader aziendali informazioni fondamentali che aiutano a valutare il rischio o il potenziale guadagno in numerosi scenari. Ad esempio, l’analisi predittiva può aiutare un rivenditore a comprendere le tendenze relative ai periodi precedenti in cui si sono verificate le vendite con i volumi più elevati, così da poter elaborare previsioni di vendita e orientare il processo decisionale per fattori quali il personale e le scorte.
Che cos’è l’analisi prescrittiva?
Spesso considerata il futuro dell’analisi dei dati aziendali, l’analisi prescrittiva va oltre i dati predittivi ricorrendo all’intelligenza artificiale, ad algoritmi matematici complessi e all’apprendimento automatico. Invece di limitarsi a prevedere le opzioni, mira a eliminare l’approccio basato sull’intuito e, al contrario, a raccomandare le strategie future ottimali per raggiungere gli obiettivi dell’organizzazione e descrivere i potenziali risultati di ogni azione.
L’analisi prescrittiva funziona tenendo conto di tutte le variabili e di tutti i fattori che influenzano le attività aziendali. Man mano che diventano disponibili set di dati più ampi, l’analisi prescrittiva può aggiornare costantemente modelli e strategie per affrontare numerosi aspetti organizzativi, tra cui la gestione del rischio e l’ottimizzazione aziendale.
Analisi prescrittiva e analisi predittiva
Con il rapido sviluppo della tecnologia e dell’intelligenza artificiale e con mercati sempre più competitivi, gli studi suggeriscono che il mercato dell’analisi predittiva raggiungerà $23.4 billion entro il 2030. Sia l’analisi prescrittiva sia quella predittiva sono strumenti importanti per i dati aziendali e, sebbene le loro funzioni a volte si sovrappongano, presentano alcune differenze e finalità fondamentali.
Sia l’analisi predittiva sia quella prescrittiva mirano a fornire informazioni utili che orientino le strategie aziendali. Mentre l’analisi predittiva prevede i potenziali risultati futuri sulla base dei dati storici, l’analisi prescrittiva utilizza i dati per sviluppare azioni specifiche basate su vari possibili risultati. In termini semplici, l’analisi predittiva considera ciò che potrebbe accadere in futuro, mentre l’analisi prescrittiva considera ciò che la tua azienda dovrebbe fare in seguito.
L’analisi predittiva ricava informazioni utili da dati e variabili strutturati, come i dati dei clienti o delle transazioni, per definire il valore di una variabile sconosciuta. Al contrario, l’analisi prescrittiva è meno vincolata dai limiti dei dati e considera una varietà di set di dati, input e altre variabili, nonché il modo in cui interagiscono tra loro. Di conseguenza, l’analisi prescrittiva può sviluppare modelli con compromessi quantificati che mirano a ottimizzare le prestazioni aziendali.
In molti casi, l’analisi predittiva non è sufficiente per mantenere competitiva la tua azienda. Tuttavia, se combinati con l’analisi prescrittiva, questi strumenti possono informarsi a vicenda e fornire alla tua azienda i passaggi successivi ottimali. Ad esempio, un’organizzazione che utilizza entrambi gli strumenti può ricorrere all’analisi predittiva per elaborare previsioni dei ricavi per l’anno successivo. In seguito, implementando l’analisi prescrittiva, l’organizzazione può modellare diversi approcci per ottimizzare le strategie di crescita dei ricavi.
Casi d’uso dell’analisi prescrittiva e predittiva
Quasi ogni azienda può trarre vantaggio dall’implementazione dell’analisi predittiva e prescrittiva. Considera i seguenti esempi:
- Fabbisogno di personale: Determina le esigenze di copertura e assunzione sulla base di vari fattori, come stagioni, momenti della giornata e altri dettagli, per ottimizzare l'efficienza e l'esperienza del cliente.
- Marketing mirato: Sfruttando i dati sui comportamenti passati dei consumatori, puoi prevedere le tendenze dei consumatori e pianificare di conseguenza le campagne di marketing.
- Modelli finanziari: Utilizzando dati storici e analisi dei dati, puoi prevedere fattori finanziari come vendite, spese e flusso di cassa per prendere decisioni basate sui dati.
- Riduzione dei malfunzionamenti delle apparecchiature: Puoi utilizzare algoritmi e intelligenza artificiale per prevedere o prevenire i malfunzionamenti tecnologici, riducendo i problemi e risparmiando sui costi.
- Strategia e successo dei contenuti: Determina se i tuoi contenuti di marketing stanno svolgendo il loro compito. Ti costano più di quanto ricavi? I clienti interagiscono positivamente con essi? Ad esempio, un blog aziendale o diversi account sui social media possono rappresentare un notevole dispendio di risorse se non generano contatti.
Altri tipi di analisi per le aziende
L'analisi predittiva e prescrittiva non è l'unico strumento per interpretare i dati aziendali. Se combinate con strumenti come l'analisi descrittiva e l'analisi diagnostica, queste metodologie ti aiutano a ottenere una visione olistica della tua azienda, degli scenari futuri e delle strategie.
Analisi descrittiva
In termini semplificati, l'analisi descrittiva risponde alla domanda: “Che cosa è successo?”
Aggregando e interpretando i dati storici, l'analisi descrittiva sviluppa informazioni accessibili che descrivono, mostrano e riassumono i punti dati relativi a vari aspetti della tua azienda. Da sola, l'analisi descrittiva può descrivere insiemi di dati come quelli relativi agli utenti o ai clienti, la crescita dei ricavi e le variazioni dei prezzi.
Se utilizzata insieme ad altri strumenti di analisi dei dati, l'analisi descrittiva può aiutarti a riconoscere diversi punti di forza e opportunità nella tua azienda e a definire le successive strategie aziendali.
Analisi diagnostica
Anziché analizzare e descrivere ciò che è successo, l'analisi diagnostica considera il motivo per cui si sono verificati determinati cambiamenti o eventi. Spesso implementata come passaggio logico successivo all'analisi descrittiva, l'analisi diagnostica utilizza i dati storici per suggerire o identificare relazioni causali e correlazionali tra le variabili.
L'analisi diagnostica può aiutarti a comprendere aspetti della tua azienda come:
- Comportamento dei clienti o degli utenti
- Problemi tecnologici
- Soddisfazione dei dipendenti
- Cultura organizzativa
- Efficacia della strategia di branding e marketing
Consigli per utilizzare l'analisi a supporto delle decisioni aziendali
L'analisi predittiva, prescrittiva e gli altri tipi di analisi dei dati sono strumenti potenti per definire le strategie aziendali e determinare la migliore linea d'azione per la tua azienda. Di seguito trovi alcuni consigli per ottenere il massimo dall'analisi aziendale.
1. Inizia con una semplice analisi dei dati
Puoi implementare innumerevoli insiemi di dati e regole, ma una quantità eccessiva di dati può risultare opprimente e distogliere l'attenzione dalle informazioni significative. Per mantenere i dati mirati e pertinenti, inizia con analisi semplici e di piccole dimensioni. Una volta individuate quelle più adatte alla tua azienda, puoi valutare l'aggiunta di analisi dei dati più complesse, in grado di perfezionare e migliorare le tue strategie.
2. Crea insiemi di dati completi
Poiché l'analisi predittiva spesso funge da base per l'analisi prescrittiva e per i modelli o le strategie aziendali, è importante che acquisisca tutti i dati pertinenti. Ampliando i dati dell'analisi predittiva e tenendo conto dei fattori variabili rilevanti, come ad esempio l'età o l'area geografica degli utenti dei videogiochi oppure la disponibilità nella catena di approvvigionamento, puoi ottenere informazioni più approfondite e risultati migliori dai suggerimenti dell'analisi prescrittiva.
3. Mantieni i sistemi aggiornati
Che tu stia utilizzando strumenti di analisi dei dati prescrittiva, predittiva o di altro tipo, è importante ricordare che i grafici e i diagrammi sono efficaci solo quanto i dati che li alimentano. In altre parole, assicurati che le tue analisi predittive e prescrittive siano supportate da dati raccolti e mantenuti accuratamente, al fine di preservare la validità dei risultati delle analisi. Ottimizza le tue informazioni e i tuoi dati mantenendo costantemente l'igiene dei dati aziendali e aggiornando gli strumenti algoritmici e di intelligenza artificiale aziendale.
Perché la tua azienda ha bisogno di entrambe
Se vuoi portare i tuoi modelli e le tue strategie aziendali a un livello superiore, valuta l'utilizzo sia dell'analisi predittiva sia di quella prescrittiva. Elaborando previsioni realistiche dei risultati e piani d'azione concreti e quantificabili su ciò che la tua azienda dovrebbe fare in seguito, puoi ottimizzare le operazioni e la crescita della tua azienda.
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