Analisi prescrittiva vs predittiva: guida completa
Molte aziende stanno adottando la crescita dei big data, con studi che mostrano come alcune organizzazioni prevedano di raddoppiare gli investimenti nell’archiviazione dei dati, nell’estrazione e nell’infrastruttura di dati anno dopo anno. Tuttavia, le informazioni provenienti da tali dati diventano uno strumento aziendale potente solo se combinate con intuizioni concrete e progressive. In questo contesto entrano in gioco l’analisi predittiva e prescrittiva.
Insieme, entrambi i metodi analitici sono un elemento fondamentale nel marketing predittivo B2B e, se correttamente applicati, possono sostenere una crescita aziendale ottimale. In questo articolo vedremo le differenze tra analisi prescrittiva e predittiva, i benefici e le sfide di entrambe e come possano guidare 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 insiemi di dati attuali e storici per effettuare previsioni—o "predizioni"—su tendenze future del business, risultati aziendali e prestazioni di marketing. Questo può includere previsioni a breve termine come le esigenze di personale o tendenze a lungo termine che riguardano il flusso di cassa o le entrate dell’azienda.
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Utilizzando machine learning, algoritmi e intelligenza artificiale, l’analisi predittiva può fornire ai leader aziendali informazioni critiche che aiutano a valutare rischi o potenziali guadagni in numerosi scenari. Ad esempio, l’analisi predittiva può aiutare un rivenditore a capire quali sono stati i periodi di vendite con il maggior volume in passato, così da poter sviluppare previsioni di vendita e informare le decisioni su elementi come personale e inventario.
Che cos’è l’analisi prescrittiva?
Spesso considerata il futuro dell’analisi dei dati aziendali, l’analisi prescrittiva va oltre i dati predittivi, utilizzando intelligenza artificiale, algoritmi matematici complessi e apprendimento automatico. Invece di limitarsi a prevedere delle ipotesi, mira a eliminare l’approccio basato sull’intuito e, al contrario, consiglia strategie ottimali future per raggiungere gli obiettivi organizzativi e descrive i potenziali risultati di ciascuna azione.
L’analisi prescrittiva funziona prendendo in considerazione tutte le variabili e i fattori che influenzano le operazioni aziendali. Con la disponibilità di insiemi di dati sempre più ampi, l’analisi prescrittiva può aggiornare costantemente modelli e strategie per affrontare molteplici aspetti organizzativi, inclusa la gestione del rischio e l’ottimizzazione aziendale.
Analisi prescrittiva vs. analisi predittiva
Con i rapidi sviluppi della tecnologia e dell’intelligenza artificiale e mercati sempre più competitivi, gli studi suggeriscono che il mercato dell’analisi predittiva è destinato a raggiungere 23,4 miliardi di dollari entro il 2030. Sia l’analisi prescrittiva che quella predittiva sono importanti strumenti di analisi dei dati aziendali e, sebbene le loro funzioni talvolta si sovrappongano, mantengono alcune differenze chiave e obiettivi specifici.
L’analisi predittiva e quella prescrittiva mirano entrambe a fornire spunti che guidino le strategie della tua azienda. Mentre l’analisi predittiva prevede possibili risultati futuri basandosi su dati storici, l’analisi prescrittiva utilizza i dati per sviluppare azioni specifiche sulla base dei molteplici risultati possibili. In termini semplici, l’analisi predittiva considera ciò che potrebbe accadere in futuro, mentre quella prescrittiva valuta ciò che la tua azienda dovrebbe fare in seguito.
L’analisi predittiva trae spunti da dati strutturati e variabili, come dati sui clienti o transazionali, per definire il valore di una variabile sconosciuta. Al contrario, l’analisi prescrittiva è meno vincolata da limiti di dati e prende in considerazione una varietà di insiemi di dati, input e altre variabili e come esse 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 da sola non è sufficiente per mantenere la competitività aziendale. Tuttavia, quando viene abbinata all’analisi prescrittiva, questi strumenti possono supportarsi a vicenda e offrire i passaggi ottimali successivi per la tua azienda. Ad esempio, un’organizzazione che utilizza entrambi gli strumenti può impiegare l’analisi predittiva per sviluppare previsioni di ricavi per l’anno successivo. Poi, applicando l’analisi prescrittiva, l’organizzazione può elaborare diversi approcci per ottimizzare le strategie di crescita dei ricavi.
Casi d’uso dell’analisi prescrittiva e predittiva
Quasi ogni azienda può trarre beneficio dall’implementazione dell’analisi predittiva e prescrittiva. Considera i seguenti esempi:
- Esigenze di personale: Determina la copertura e le necessità di assunzione in base a vari fattori come le stagioni, l'ora del giorno e altri dettagli per ottimizzare l'efficienza e l'esperienza dei clienti.
- Marketing mirato: Sfruttando i dati sul comportamento passato 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 malfunzionamenti tecnologici, minimizzando i problemi e risparmiando sui costi.
- Strategia e successo dei contenuti: Valuta se i tuoi contenuti di marketing stanno raggiungendo l'obiettivo. Ti stanno costando più di quanto ricavi? I clienti interagiscono positivamente? Ad esempio, un blog aziendale o diversi account sui social media possono essere una grande fonte di spesa se non generano contatti.
Altri tipi di analitiche per le aziende
L’analisi predittiva e prescrittiva non sono gli unici strumenti per interpretare i dati aziendali. Combinate ad altri strumenti come l’analisi descrittiva e diagnostica, queste metodologie aiutano a ottenere una visione olistica della tua impresa, dei possibili scenari futuri e delle strategie da adottare.
Analitiche Descrittive
In termini semplici, l'analisi descrittiva risponde alla domanda: "Cosa è successo?"
Aggregando e interpretando dati storici, l’analisi descrittiva sviluppa intuizioni accessibili che descrivono, mostrano e riassumono dati relativi a diversi aspetti della tua azienda. Singolarmente, l’analisi descrittiva può descrivere insiemi di dati come quelli relativi agli utenti o ai clienti, alla crescita dei ricavi e alle variazioni di prezzo.
Se impiegata insieme ad altri strumenti di analisi dati, l’analisi descrittiva può aiutarti a riconoscere diversi punti di forza e opportunità della tua azienda e a sviluppare strategie di business successive.
Analitiche Diagnostiche
Invece di analizzare e descrivere cosa è successo, l'analitica diagnostica si focalizza sul perché siano avvenuti determinati cambiamenti o eventi. Spesso utilizzata come passaggio successivo dopo l’analitica descrittiva, l’analisi diagnostica utilizza dati storici per suggerire o identificare relazioni causali e correlate tra variabili.
L’analitica diagnostica può aiutarti a comprendere aspetti della tua azienda come:
- Comportamento di clienti o utenti
- Problemi tecnologici
- Soddisfazione dei dipendenti
- Cultura organizzativa
- Efficacia della strategia di branding e marketing
Consigli per utilizzare le analitiche per informare le decisioni aziendali
L’analitica predittiva, prescrittiva e le altre tipologie di analisi dati sono strumenti potenti per orientare le strategie di business e determinare la migliore direzione da intraprendere per la tua azienda. Di seguito trovi alcuni consigli per sfruttare al meglio le analitiche aziendali.
1. Inizia con semplici analisi dei dati
Puoi implementare un numero infinito di gruppi di dati e regole, ma un’eccessiva mole di dati può disorientare e distogliere l’attenzione dagli insight realmente utili. Per mantenere i dati focalizzati e pertinenti, inizia con analisi semplici e di base. Una volta identificate quelle più efficaci per la tua attività, puoi considerare l’aggiunta di analisi più complesse che affinano e migliorano le tue strategie.
2. Crea raccolte di dati ricche
Poiché l’analitica predittiva è spesso alla base dell’analisi prescrittiva e dei modelli o strategie di business, è importante che raccolga tutti i dati rilevanti. Ampliare la gamma di dati considerata nelle analisi predittive, tenendo conto di fattori variabili come, ad esempio, l’età degli utenti nei videogiochi, la demografia della posizione o la disponibilità della supply chain, permette di ottenere indicazioni più ricche e di migliorare le raccomandazioni offerte dall’analitica prescrittiva.
3. Mantieni i sistemi aggiornati
Che tu stia utilizzando strumenti di analitica prescrittiva, predittiva o altre soluzioni di analisi dei dati, ricorda che grafici e schemi sono affidabili solo quanto lo sono i dati di partenza. In altre parole, assicurati che le tue analitiche predittive e prescrittive siano supportate da dati raccolti e mantenuti con precisione, per garantirne la validità. Ottimizza informazioni e risultati mantenendo costantemente la qualità dei dati aziendali e aggiornando strumenti algoritmici e di intelligenza artificiale d'impresa.
Perché la tua azienda ha bisogno di entrambe
Se vuoi portare i tuoi modelli e strategie di business ad un livello superiore, considera di sfruttare sia l’analitica predittiva che quella prescrittiva. Sviluppando previsioni realistiche sugli esiti e piani d’azione concreti e misurabili per i passi successivi, puoi ottimizzare le operazioni e la crescita della tua azienda.
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