Predictive Analytics cos’è e che risultati fornisce

 

Predictive Analytics cos’è ? La definizione di Predictive Analytics è molto semplice e si intuisce da quello che si vuole ottenere con lo sviluppo di un modello predittivo, ovvero associare ad un evento la probabilità che questo accada in un tempo futuro.

Rappresentano quindi quelle soluzioni di Data Intelligence in grado di attribuire la probabilità con cui un evento si verificherà.

I Predictive analytics si utilizzano tutte le volte che gli insight di un’analisi devono rispondere a obiettivi di business come:

 

  • quali sono i clienti che acquisteranno il mio prodotto?
  • quale sarà l’andamento delle vendite e del fatturato?
  • quali sono i clienti che mi abbandoneranno?
  • con quali canali devo contattare i miei clienti?
  • qual è il mix di offerta più efficace per i miei clienti?
  • chi sono i potenziali frodatori?
  • posso migliorare la previsione della domanda?

 

Grazie a queste analisi aumenta la capacità analitica, cresce la conoscenza e la capacità di gestione del business che, oltre a comprendere ciò che è avvenuto, può anche prescrivere la migliore azione da compiere.

La modellistica predittiva è sviluppata con l’utilizzo di advanced analytics e tecniche di machine learning utilizzando un modello interpretativo di Data Intelligence i cui ingredienti sono obiettivo, analytics capabilities, metodologia, dati e tecnologia.

 

predictive analytics modello di riferimento per sviluppare progetti di apprendimento automatico

Generalmente si pensa che il risultato di un modello predittivo sia una lista di clienti con agganciata una probabilità futura che un evento accada (es. 90% di probabilità di abbandono nei prossimi 3 mesi).

Gli output invece sono molteplici e la loro applicazione può essere utilizzata sia a supporto di decisioni strategiche sia a livello gestionale, calata nei processi aziendali.

I risultati della modellistica predittiva diventano una lente di ingrandimento sui clienti a maggior o minor probabilità dando evidenza dei fattori che incidono sul fenomeno stesso.

La lente di ingrandimento e la conoscenza dei fattori permettono di gestire in anticipo i clienti migliorando le performance aziendali.

Ad esempio, nello sviluppo di modellistica predittiva creata per stimare la probabilità futura di abbandono di un cliente, restituiamo come output:

 

  • analisi di contesto e trend sul fenomeno dell’abbandono
  • scoring probabilistico (indicazione per ogni cliente della probabilità di abbandono)
  • fattori che incidono sull’abbandono dei clienti
  • focus sui segmenti di clientela e relazione degli stessi con il fenomeno dell’abbandono
  • profilazione dei clienti all’interno dei segmenti di maggior o minor rischio
  • relazione del fenomeno dell’abbandono con le principali metriche (fatturato, marginalità, NPS, RFM, CLTV, potenziale cliente, etc.)
  • indicatori di qualità e rischio potenziale dei clienti declinato nel loro ciclo di vita, fin dal momento dell’adesione
  • semaforo gestionale per simulazione delle campagne di marketing
  • strumento gestionale costituito da una maschera utente attraverso la quale selezionare l’elenco di clienti da gestire nelle campagne di marketing

 

I predictive analytics e i risultati forniti rappresentano quindi per le aziende un’opportunità reale per trasformare dati in informazioni, informazioni in conoscenza e conoscenza in valore.

 

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