Analisi prescrittiva vs. predittiva: una guida completa
Molte aziende stanno abbracciando la crescita dei megadati, con studi che dimostrano che alcune organizzazioni prevedono di raddoppiare anno dopo anno gli investimenti nell'archiviazione dei dati, nell'estrazione dei dati e nelle infrastrutture. Tuttavia, le informazioni ricavate da tali dati costituiscono un potente strumento aziendale solo se vengono combinate con indicazioni pratiche e innovative. Ecco l'analisi predittiva e prescrittiva.
Insieme, entrambi i metodi di analisi sono un elemento fondamentale del marketing predittivo B2B e, se applicati correttamente, possono sostenere una crescita aziendale ottimale. In questo articolo analizzeremo le differenze tra analisi prescrittiva e predittiva, i vantaggi e le difficoltà 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. 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 di un'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 di guadagno in numerosi scenari. Ad esempio, l'analisi predittiva può aiutare un rivenditore a comprendere le tendenze relative ai periodi in cui si sono verificate in passato le vendite con i volumi più elevati, così da elaborare previsioni di vendita e orientare il processo decisionale per aspetti quali il personale e l'inventario.
Che cos'è l'analisi prescrittiva?
Spesso considerata il futuro dell'analisi dei dati aziendali, l'analisi prescrittiva va oltre i dati predittivi facendo ricorso 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 a raccomandare strategie future ottimali per raggiungere gli obiettivi dell'organizzazione, descrivendo i potenziali risultati di ciascuna azione.
L'analisi prescrittiva funziona tenendo conto di tutte le variabili e 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 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 raggiungerà 23,4 miliardi di dollari entro il 2030. L'analisi prescrittiva e quella predittiva sono entrambe importanti strumenti per i dati aziendali e, sebbene le loro funzioni talvolta si sovrappongano, presentano differenze e finalità fondamentali.
L'analisi predittiva e quella prescrittiva mirano entrambe a fornire indicazioni 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 diversi 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 indicazioni 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 prende in considerazione 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. Se abbinate all'analisi prescrittiva, tuttavia, queste tecnologie possono informarsi a vicenda e fornire i prossimi passi ottimali per la tua azienda. Ad esempio, un'organizzazione che utilizza entrambi gli strumenti può usare l'analisi predittiva per elaborare previsioni dei ricavi per l'anno successivo. Successivamente, 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:
- Esigenze di personale: Determina la copertura e le esigenze di assunzione in base a vari fattori, come le stagioni, l'ora del giorno e altri dettagli, per ottimizzare l'efficienza e l'esperienza del cliente.
- 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 i malfunzionamenti tecnologici, riducendo i problemi e risparmiando sui costi.
- Strategia e successo dei contenuti: Verifica 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, qualcosa come un blog aziendale o diversi account sui social media può diventare un notevole dispendio di risorse se non porta contatti.
Altri tipi di analisi per le aziende
L'analisi predittiva e prescrittiva non è l'unico strumento per interpretare i dati aziendali. Se combinati con strumenti come l'analisi descrittiva e l'analisi diagnostica, questi metodi ti aiutano a ottenere una visione completa della tua azienda e degli scenari e delle strategie future.
Analisi descrittiva
In termini semplici, 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 i dati degli utenti o dei 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 strategie aziendali successive.
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 correlazioni 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 del marchio e della strategia di 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 sfruttare al meglio l'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 essere opprimente e distogliere l'attenzione dalle informazioni significative. Per mantenere i dati mirati e pertinenti, inizia in piccolo con analisi semplici. Una volta individuate quelle che funzionano per la tua azienda, puoi valutare l'aggiunta di analisi dei dati più complesse, in grado di perfezionare e potenziare le tue strategie.
2. Crea insiemi di dati ricchi
Poiché l'analisi predittiva spesso costituisce la 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 degli utenti dei videogiochi, i dati demografici relativi alla posizione geografica o la disponibilità nella catena di approvvigionamento, puoi ottenere informazioni più ricche e risultati migliori dai suggerimenti dell'analisi prescrittiva.
3. Mantieni aggiornati i sistemi
Che tu stia utilizzando strumenti di analisi prescrittiva, predittiva o di altro tipo, è importante ricordare che i tuoi grafici e 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 provenienti da fonti accurate e adeguatamente mantenuti, per 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. Sviluppando 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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