7 Esempi di Analisi Predittiva per Ispirare la Tua Prossima Mossa
Gli esseri umani potrebbero non essere mai in grado di prevedere il futuro, ma le macchine potrebbero proprio riuscirci. L’analisi predittiva sta aiutando molte aziende a risolvere i problemi di domani identificandoli oggi e offrendo insight azionabili.
Questa guida esamina cosa sono l’analisi predittiva e la data science e come puoi sfruttarle per ottenere un vantaggio competitivo con una business intelligence superiore e migliori capacità decisionali basate sui big data. Illustrerò inoltre sette esempi reali di utilizzo dell’analisi predittiva per ispirare la tua prossima mossa.
Che cos’è l’analisi predittiva?
Quando si raccolgono dati per scoprire insight azionabili, le aziende possono utilizzare quattro tipi di analisi. L’analisi predittiva si concentra su ciò che probabilmente accadrà nel prossimo futuro, così che la tua azienda possa prepararsi e rispondere di conseguenza. Uno dei più grandi motori dell’analisi predittiva oggi è l’emergere del machine learning e delle tecnologie di automazione. Questa sta diventando la base per i migliori strumenti di analisi di marketing.
Want more from The CMO?
Sign up for a free membership to complete reading this article:
Have an account? Log In
Il machine learning utilizza ciò che è accaduto in passato per trovare collegamenti tra comportamenti e decisioni delle persone, al fine di prevedere cosa faranno in futuro creando modelli predittivi e studiando set di dati in tempo reale.
In questo articolo ti mostrerò sette esempi di analisi predittiva e come hanno aiutato le aziende a trasformare completamente il loro settore. Se utilizzata correttamente, l’analisi predittiva dei dati può anche aiutarti a mantenere il vantaggio sulla concorrenza.
7 Esempi di analisi predittiva
L’analisi predittiva può risolvere numerosi problemi alle aziende in molteplici ambiti di competenza. Potresti utilizzare l’analisi predittiva per scoprire come ridurre i tuoi costi generali del 25%, aumentare il tasso di chiusura delle vendite del 15% o scalare il business per soddisfare una domanda in rapida crescita. Prevedendo gli eventi futuri, puoi posizionare la tua azienda in una condizione ideale per trarre vantaggio.
Abbiamo selezionato i seguenti case study come esempi di aziende che devono il loro successo all’analisi predittiva, a strategie di marketing guidate dai dati e alla tecnologia di machine learning.
Seebo raggiunge un tasso di consegna del 98%
La società biotech e healthcare Seebo aveva bisogno di svariate soluzioni per problemi che compromettevano la produzione e la capacità di consegna. L’azienda scoprì di impiegare troppo tempo nella pulizia e nella manutenzione degli impianti e di eliminare molte risorse per via degli scarti. Le fermate produttive riducevano i profitti di Seebo abbassando la capacità produttiva e aumentando i tempi di consegna.
Seebo si è affidata all’uso dell’analisi predittiva per identificare e risolvere le questioni centrali. I tempi di inattività sono stati ridotti di oltre l’83%, la capacità produttiva è cresciuta oltre il 5% e Seebo ha registrato il 98% nel tempo di consegna. La riduzione dell’inattività ha permesso a Seebo un notevole risparmio, con un taglio nei costi stimato del 72%. Con minori spese e una produzione più fluida, i ritorni sull’investimento si sono rivelati eccezionali.
Airbnb cresce del 43.000% in 5 anni
Una delle maggiori sfide per le nuove imprese è la capacità di scalare quando si trovano di fronte a una domanda esponenziale. Airbnb è un esempio di azienda che, praticamente da un giorno all’altro, è passata dal nulla a essere un protagonista del settore. Attribuisce un tasso di crescita del 43.000% in 5 anni all’utilizzo della tecnologia di machine learning e dell’analisi predittiva.
Il modello utilizzato da Airbnb partiva dai dati storici per individuare schemi nei comportamenti umani. Gli insight provenienti da data mining e da strumenti di analisi predittiva sono stati la base per la pianificazione successiva di Airbnb, ma l’azienda non si è fermata qui. Ha testato questi insight per verificarne la precisione e i risultati sono stati reinseriti nel sistema di analytics per generare previsioni sempre migliori.
Il brevetto di ordinazione predittiva di Amazon
Un problema comune per i rivenditori è assicurarsi di avere a magazzino i prodotti desiderati dai clienti senza però allocare spazio a articoli che non si venderanno. Amazon ha investito nella creazione di una nuova tecnologia di analisi predittiva che le permette di restare sempre un passo avanti rispetto ai clienti e riempire i suoi magazzini con i prodotti proprio nel momento in cui diventano richiesti.
Il risultato è stato che Amazon ordinava prodotti che sapeva i clienti avrebbero acquistato e li faceva arrivare nei centri di smistamento più vicini, riducendo così drasticamente i tempi di consegna. Questo processo è il motivo per cui tanti ricevono consegne così rapide da Amazon e per cui la sua supply chain è tanto efficace.
Gramener & Microsoft identificano la fauna selvatica
Le organizzazioni non profit devono assicurarsi che ogni dollaro sia investito al meglio. Per la Nisqually River Foundation è stato fondamentale allearsi con Gramener e Microsoft per risolvere uno dei suoi più grandi problemi.
Uno degli scopi principali della fondazione è monitorare le numerose specie ittiche lungo i 130 km del fiume nello stato di Washington. Far catturare, taggare e liberare i pesci alle persone richiede molto tempo ed è un’attività ripetitiva, così Microsoft e Gramener hanno creato un modello predittivo su misura per l’organizzazione. Un’intelligenza artificiale ha utilizzato video del fiume per identificare e contare con precisione le varie specie ittiche presenti.
La fondazione ha riportato che la precisione del modello di analisi predittiva ha avuto un miglioramento del 73% rispetto al monitoraggio manuale dei pesci e ha ridotto i costi correlati di circa l’80%. Ora la Nisqually River Foundation può investire quel denaro in altre iniziative più produttive.
Triaz Gruppe risparmia sui costi dei cataloghi
Triaz Gruppe ha utilizzato l’analisi predittiva per attribuire accuratamente un valore a ciascun cliente durante l’invio dei cataloghi. Questo ha anche permesso all’azienda di determinare il miglior potenziale ritorno sull’investimento per ognuno dei suoi annunci e di interrompere quelli inefficaci a favore di quelli che avrebbero attirato più attenzione da parte dei potenziali clienti.
Uno dei problemi identificati dalla Triaz Gruppe era l’invio di troppi cataloghi. Il potenziale ritorno sull’investimento veniva notevolmente ridotto a causa dei costi di stampa, quindi determinare il numero giusto da inviare era fondamentale per abbattere i costi e ottimizzare i tassi di conversione delle campagne di marketing.
Würth aumenta l’efficienza delle vendite
Sapere quali prodotti mostrare ai potenziali clienti può fare la differenza tra concludere una vendita o vedere il cliente andare via. Würth utilizza un algoritmo per studiare il comportamento dei clienti e determinare quali prodotti possano interessare loro maggiormente ancora prima di un primo contatto. Una volta che il cliente si fa avanti, l’algoritmo determina il segmento di prodotto di appartenenza.
Gli agenti di vendita ricevono nuovi clienti nei segmenti di cui sono specialisti. Con un tasso di successo di oltre l’85% nell’assegnazione dei clienti al segmento corretto, la tecnologia di apprendimento automatico ha aumentato notevolmente i tassi di chiusura di Würth e ha aiutato gli agenti di vendita a ottimizzare il tempo lavorando con clienti che hanno una probabilità elevata di acquistare. Un ulteriore vantaggio è che l’esperienza del cliente è migliorata, portando a migliori tassi di fidelizzazione.
Catena globale aumenta l’uso dei coupon fino al 15%
L’intelligenza artificiale sta aiutando i supermercati a risolvere un problema noto da anni. Molti clienti non prestano attenzione ai coupon stampati sugli scontrini, e l’aumento dei media digitali ha ridotto il numero di persone che tagliano i coupon dai giornali per risparmiare.
Nell’ultimo esempio di analisi predittiva, una grande azienda di distribuzione alimentare ha imparato come aumentare l’utilizzo dei coupon del 15% e ha usato questa conoscenza per generare tre volte più campagne promozionali. L’impatto è stato positivo su oltre 10.000 negozi, poiché i clienti hanno acquistato più prodotti per poter utilizzare i loro coupon.
Iniziare con l’analisi predittiva
La tecnologia deep learning viene implementata rapidamente nei settori dei servizi finanziari, delle risorse umane e della sanità. L’identificazione e la previsione delle tendenze future offre molteplici applicazioni potenziali per il marketing predittivo B2B.
Con i recenti sviluppi dell’intelligenza artificiale che spesso arrivano nelle cronache, potresti chiederti come sfruttare gli algoritmi di apprendimento automatico per il tuo business. Prima di tuffarti a capofitto, ci sono alcune cose che devi sapere. L’analisi predittiva non è la soluzione universale a ogni problema e conviene combinarla con altre strategie analitiche.
È importante sapere quali problemi concreti vuoi risolvere usando qualsiasi forma di analisi, raccogliere le informazioni giuste e costruire i modelli di analisi predittiva. Dopo aver ottenuto le intuizioni utili, è il momento di applicare ciò che hai imparato, così puoi ottenere i benefici.
Letture consigliate: I migliori software di analytics dei contenuti
Individua il problema che vuoi risolvere
Come mostrato negli esempi precedenti, ogni organizzazione che ha sfruttato l’analisi predittiva a proprio vantaggio aveva un insieme unico di problemi. In alcuni casi, i costi di produzione erano troppo alti o non si raggiungeva il giusto target di clientela. Altre situazioni richiedevano di studiare modi per aumentare portata e coinvolgimento dei clienti.
Esistono molti tipi di dati da valutare quando costruisci una soluzione di analisi predittiva. Prova a valutare i punti deboli della tua azienda, così avrai uno scopo per usare le analytics. Una volta identificato uno o più problemi, puoi iniziare a cercare intuizioni su come superarli.
Assicurati di avere i dati necessari
Un esperto analista sa che la tecnologia di machine learning è valida solo quanto la qualità dei dati forniti. Ad esempio, se vuoi migliorare il tasso di fidelizzazione dei clienti, raccogliere dati sul costo di produzione è solo una perdita di tempo e risorse. Sapere quali problemi vuoi risolvere ti permette anche di scegliere quali algoritmi di analisi predittiva adottare.
In molti casi le aziende cercano di ottenere insight su più problemi contemporaneamente. Non cadere nella trappola di accumulare troppi dati inutilizzati, che non producono alcun vantaggio. Devi massimizzare l’efficacia di tempo e risorse, inclusi i tuoi investimenti in software di marketing intelligence.
Costruisci Modelli di Analisi Predittiva
Non aver paura di costruire i tuoi modelli di analisi predittiva. Le aziende hanno utilizzato il machine learning in modi profondamente inimmaginabili. Ad esempio, potresti usare l’analisi predittiva per determinare quando è il momento ottimale per riparare i macchinari in uno stabilimento produttivo. Potresti programmare i turni dei dipendenti affinché i periodi di maggiore affluenza siano coperti e si riducano al minimo i tempi morti, massimizzando il valore dei salari del tuo personale.
Un altro modello utile può prevedere quanta liquidità avrai a disposizione in futuro e dove sarebbe meglio investirla. Avere una previsione accurata di quanti soldi avrai disponibili nei prossimi 6 mesi o in un anno può essere molto utile se stai cercando di espandere la tua attività o aprire nuove sedi.
Metti in Pratica i Tuoi Insight
L’ultimo passo è fare qualcosa con le informazioni che hai acquisito. Puoi passare decenni a raccogliere informazioni e ricavarne insight, ma è una perdita di tempo se non apporti alcun cambiamento. Uno dei problemi che hanno alcune aziende è che rimangono inattive nonostante abbiano insight preziosi a portata di mano.
Se non crei un piano d’azione con questi insight, potrebbe farlo uno dei tuoi concorrenti.
Come pensi di utilizzare l’analisi predittiva in futuro?
Hai idee su come utilizzare la tecnologia AI e il machine learning che non abbiamo discusso oggi? Unisciti alla conversazione e facci sapere come pensi che l’analisi predittiva plasmerà il mercato digitale nei prossimi anni. Non dimenticare di iscriverti alla nostra newsletter per restare aggiornato con le ultime notizie e storie.
