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 riuscirci. L'analisi predittiva sta aiutando molte aziende a risolvere i problemi di domani identificandoli oggi e fornendo informazioni utili all'azione.
Questa guida illustra cosa sono l'analisi predittiva e la data science e come puoi sfruttarle per ottenere un vantaggio sulla concorrenza attraverso una migliore business intelligence e competenze decisionali basate sui big data. Illustrerò inoltre sette esempi reali di analisi predittiva, per ispirare la tua prossima iniziativa.
Che cos'è l'analisi predittiva?
Quando raccolgono dati per individuare informazioni utili all'azione, le aziende possono utilizzare quattro tipi di analisi. L'analisi predittiva si concentra su ciò che probabilmente accadrà nel prossimo futuro, affinché la tua azienda possa prepararsi e reagire di conseguenza. Uno dei principali fattori alla base dell'analisi predittiva oggi è l'emergere dell'apprendimento automatico e della tecnologia di automazione. Questa tecnologia sta diventando la base dei migliori strumenti di analisi del marketing.
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L'apprendimento automatico utilizza ciò che è accaduto in passato per individuare collegamenti tra i comportamenti e le decisioni delle persone, così da prevedere cosa faranno in futuro creando modelli predittivi e studiando set di dati in tempo reale.
In questo articolo analizzerò sette esempi di analisi predittiva e il modo in cui hanno aiutato le aziende a trasformare completamente il proprio settore. Se utilizzata correttamente, l'analisi predittiva dei dati può aiutarti a rimanere un passo avanti rispetto alla concorrenza.
7 esempi di analisi predittiva
L'analisi predittiva può risolvere numerosi problemi per le aziende in molteplici aree di competenza. Potresti utilizzare l'analisi predittiva per determinare come ridurre i costi generali del 25%, aumentare del 15% il tasso di chiusura delle vendite o espandere la tua attività per soddisfare una domanda in rapida crescita. Prevedendo gli eventi futuri, puoi portare la tua azienda nella posizione ideale per trarne vantaggio.
Abbiamo selezionato i seguenti casi di studio come esempi di aziende che devono il loro successo all'analisi predittiva, alle strategie di marketing basate sui dati e alla tecnologia di apprendimento automatico.
Seebo raggiunge un tasso di consegna del 98%
L'azienda biotecnologica e sanitaria Seebo aveva bisogno di diverse soluzioni per i problemi che affliggevano la sua capacità produttiva e di consegna. L'azienda si rese conto di dedicare troppo tempo alla pulizia e alla manutenzione delle apparecchiature e di smaltire una grande quantità di rifiuti. Le interruzioni della produzione stavano riducendo i profitti di Seebo, diminuendo la sua capacità produttiva e aumentando i tempi di consegna.
Seebo si è rivolta all'utilizzo dell'analisi predittiva per identificare e risolvere i problemi principali. I tempi di inattività sono stati ridotti di oltre l'83%, la capacità produttiva è aumentata di oltre il 5% e Seebo ha registrato un tasso di consegna del 98%. La riduzione dei tempi di inattività ha fatto risparmiare a Seebo molto denaro, con una stima del risparmio sui costi dei tempi di inattività pari al 72%. La diminuzione dei costi e l'ottimizzazione della produzione hanno portato a un incredibile ritorno sull'investimento.
Airbnb cresce del 43.000% in 5 anni
Una delle maggiori sfide per le nuove aziende è capire come espandersi quando devono affrontare una domanda esponenziale. Airbnb è un esempio di azienda passata dal nulla a diventare un importante protagonista del settore quasi da un giorno all'altro. Attribuisce un tasso di crescita del 43.000% in 5 anni all'utilizzo della tecnologia di apprendimento automatico e dell'analisi predittiva.
Il modello utilizzato da Airbnb è iniziato con i dati storici per stabilire schemi nel comportamento umano. Le informazioni ottenute dagli strumenti di estrazione dei dati e di analisi predittiva hanno costituito la base per la fase successiva della pianificazione di Airbnb, ma l'azienda non si è fermata lì. Ha testato queste informazioni per determinare l'accuratezza delle previsioni e i risultati sono stati reinseriti nel sistema di analisi per creare previsioni migliori.
Il brevetto di Amazon per gli ordini predittivi
Un problema comune per i rivenditori è cercare di mantenere disponibili i prodotti desiderati dai clienti senza dedicare spazio agli articoli che non verranno venduti. Amazon ha investito nella creazione di una nuova tecnologia di analisi predittiva che le consente di rimanere un passo avanti rispetto ai propri clienti e di riempire lo spazio del magazzino con i prodotti proprio quando diventano richiesti.
Il risultato è stato che Amazon ha effettuato ordini per prodotti che sapeva sarebbero stati acquistati dai clienti e li ha inviati a centri logistici sufficientemente vicini da ridurre significativamente i tempi di consegna. Questo processo spiega perché molte persone ricevono consegne così rapide da Amazon e perché Amazon gestisce la propria catena di approvvigionamento in modo tanto efficace.
Gramener e Microsoft identificano la fauna selvatica
Le organizzazioni senza scopo di lucro devono utilizzare al meglio ogni euro investito. Per la Nisqually River Foundation, collaborare con Gramener e Microsoft per risolvere uno dei suoi problemi più importanti ha portato grandi benefici.
Uno degli scopi principali della fondazione è monitorare le numerose specie di pesci lungo un tratto di 81 miglia del fiume nello Stato di Washington. Catturare, contrassegnare e rilasciare i pesci può richiedere molto tempo ed essere un'attività noiosa, così Microsoft e Gramener hanno creato un modello di analisi predittiva per l'organizzazione senza scopo di lucro. Un sistema di intelligenza artificiale ha utilizzato i video del fiume per identificare e contare efficacemente i vari tipi di pesci presenti nel fiume.
La fondazione ha riferito che l'accuratezza del modello di analisi predittiva era superiore del 73% rispetto al monitoraggio manuale dei pesci e che i costi correlati si erano ridotti 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 assegnare con precisione un valore a ciascuno dei propri clienti al momento dell'invio dei cataloghi. Ciò ha inoltre consentito all'azienda di determinare il migliore potenziale ritorno sull'investimento per ciascuna delle sue pubblicità, così da poter interrompere quelle inefficaci a favore di annunci capaci di attirare maggiormente l'attenzione dei potenziali clienti.
Uno dei problemi individuati da Triaz Gruppe era l'invio di un numero eccessivo di cataloghi. Il potenziale ritorno sull'investimento era fortemente ridotto dai costi di stampa di questi cataloghi, quindi determinare il numero corretto da inviare era fondamentale per ridurre 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 e vedere il cliente andarsene. Würth utilizza un algoritmo per studiare il comportamento dei clienti e determinare a quali prodotti ciascun cliente è più probabilmente interessato prima che abbia avuto il primo contatto. Quando il cliente si mette in contatto, l'algoritmo determina a quale segmento di prodotto appartiene.
Ai rappresentanti di vendita vengono assegnati nuovi clienti appartenenti ai segmenti in cui sono specializzati. Con un tasso di successo nell'assegnazione dei clienti al segmento corretto superiore all'85%, la tecnologia di apprendimento automatico ha aumentato notevolmente i tassi di chiusura delle vendite di Würth e ha aiutato i rappresentanti di vendita a ottimizzare il proprio tempo lavorando con clienti con un'elevata probabilità di acquisto. Un altro vantaggio è il miglioramento dell'esperienza dei clienti, che ha portato a tassi di fidelizzazione più elevati.
Una catena globale aumenta l'utilizzo dei coupon fino al 15%
L'intelligenza artificiale aiuta i rivenditori di generi alimentari a risolvere un problema di cui sono consapevoli da anni. Molti clienti non prestano attenzione ai coupon stampati sulle ricevute e la crescita dei media digitali ha ridotto il numero di persone che ritagliano i coupon dai giornali settimanali per trovare occasioni di risparmio.
Nel nostro ultimo esempio di analisi predittiva, un'azienda globale di vendita al dettaglio di prodotti alimentari ha scoperto come aumentare l'utilizzo dei coupon del 15% e ha utilizzato queste informazioni per generare un numero di campagne con coupon tre volte superiore. Ciò ha avuto un impatto positivo su oltre 10.000 negozi, poiché i clienti hanno acquistato più prodotti per poter utilizzare i propri coupon.
Iniziare con l'analisi predittiva
La tecnologia di apprendimento profondo viene implementata rapidamente nei settori dei servizi finanziari, delle risorse umane e dell'assistenza sanitaria. La capacità di identificare e prevedere le tendenze future ha molte potenziali applicazioni per il marketing predittivo B2B.
Con i progressi dell'intelligenza artificiale che recentemente fanno spesso notizia, potresti chiederti come sfruttare gli algoritmi di apprendimento automatico a vantaggio della tua azienda. Prima di tuffarti nel profondo, devi sapere alcune cose. L'analisi predittiva non è la soluzione definitiva a ogni problema e sarebbe una buona idea combinarla con altre strategie di analisi.
Quando utilizzi qualsiasi tipo di analisi, raccogli le informazioni corrette e sviluppi i tuoi modelli di analisi predittiva, dovresti essere consapevole dei problemi del mondo reale che stai cercando di risolvere. Dopo aver raccolto informazioni utili per agire, è il momento di mettere in pratica ciò che hai imparato, così da poter raccogliere i frutti.
Lettura consigliata: I migliori software di analisi dei contenuti
Identifica il problema che devi risolvere
Come abbiamo mostrato nelle storie precedenti, ogni organizzazione che ha utilizzato l'analisi predittiva a proprio vantaggio aveva una serie di problemi specifici. In alcuni casi, i costi di produzione erano troppo elevati oppure l'azienda non raggiungeva la clientela giusta. In altri casi, le aziende dovevano individuare modi per aumentare la propria portata e il coinvolgimento dei clienti.
Esistono molti tipi di dati da considerare quando si sviluppa una soluzione di analisi predittiva personalizzata. Cerca di valutare i punti deboli della tua azienda, così da avere uno scopo per l'utilizzo dell'analisi. Dopo aver identificato uno o più problemi, puoi iniziare a cercare informazioni utili su come superarli.
Assicurati di avere i dati necessari
Un analista di dati esperto sa che la tecnologia di apprendimento automatico è efficace solo quanto le informazioni che le vengono fornite. Se, ad esempio, stai cercando di determinare come aumentare i tassi di fidelizzazione dei clienti, raccogliere dati sui costi di produzione è uno spreco di tempo e risorse. Quando sai quali problemi stai cercando di risolvere, sai anche quali algoritmi di analisi predittiva utilizzare.
In molti casi, le aziende cercano di ottenere informazioni utili su molteplici problemi. Evita però di cadere nella trappola di raccogliere una quantità enorme di dati che non utilizzi o dai quali non ricavi alcuna informazione utile. Vuoi massimizzare l'efficacia del tuo tempo e delle tue risorse, compreso il tuo investimento nel software di intelligence di marketing.
Crea modelli di analisi predittiva
Non aver paura di creare i tuoi modelli di analisi predittiva. Le aziende hanno utilizzato l'apprendimento automatico in modi profondamente inimmaginabili. Ad esempio, potresti utilizzare l'analisi predittiva per determinare quando è il momento ottimale per riparare i macchinari in uno stabilimento produttivo. Potresti programmare il personale in modo da coprire i periodi di maggiore attività e ridurre al minimo i tempi di inattività, massimizzando il valore degli stipendi del tuo personale.
Un altro modello utile può prevedere quanto denaro avrai a disposizione in futuro e dove sarebbe meglio investirlo. Avere una previsione accurata della quantità di denaro che avrai a disposizione nei prossimi 6 mesi o nell'arco di un anno può essere davvero utile se stai cercando di far crescere la tua attività o aprire nuove sedi.
Trasforma le tue informazioni utili in azione
L'ultimo passaggio consiste nel fare qualcosa con le informazioni che hai acquisito. Puoi trascorrere decenni a raccogliere informazioni e a ricavarne spunti utili, ma è una perdita di tempo se non apporti alcun cambiamento. Uno dei problemi di alcune aziende è che rimangono inattive nonostante abbiano informazioni preziose a portata di mano.
Se non crei un piano d'azione basato su queste informazioni, potrebbe farlo uno dei tuoi concorrenti.
Come pensi di utilizzare l'analisi predittiva in futuro?
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