Le analisi di business: tra insight, raccomandazioni e forecast

 In Big Data, Predictive Analytics

Analisi di BusinessPer analisi di business intendiamo un sistema evoluto di data processing che permette di acquisire una visione accurata della situazione attuale, di individuare scenari futuri e di favorire e suggerire decisioni efficaci e risultati tangibili. Può essere classificata in descrittiva, diagnostica, predittiva, prescrittiva e preventiva.

L’analisi descrittiva si occupa di descrivere ciò che accade e di presentare informazioni, servendosi di strumenti di Business Intelligence e di visualizzazione. In particolare, si occupa di analizzare gli eventi passati, per riassumere e chiarire le dinamiche e le performance delle metriche di interesse e ricavarne indicazioni su come approcciarsi alle prossime attività. La categorizzazione dei clienti sulla base di caratteristiche note è un esempio di questo tipo di analisi, che guarda alle informazioni disponibili e le utilizza per ottenere una visione d’insieme o di dettaglio.

L’analisi diagnostica cerca le cause che hanno portato alla situazione attuale. Conoscere lo stato attuale del business non è sufficiente per comprendere la situazione corrente e adottare strategie mirate: analisi diagnostiche permettono di individuare i motivi di determinate tendenze o avvenimenti, per valorizzare e ripetere le azioni più efficaci e ottimizzare le attività che non hanno portato i risultati previsti.

La previsione di ciò che accadrà nel futuro è affidata all’analisi predittiva. È in grado di migliorare la comprensione del business, contribuendo a prevedere il comportamento degli utenti e le performance dell’organizzazione. È ampiamente utilizzata per rendere competitive le strategie di marketing digitale, per far emergere nuove opportunità di business e per ottimizzare le campagne, con conseguente lift delle conversioni. Ciò è possibile grazie alla raccolta, all’analisi e alla modellazione dei dati sul comportamento dei clienti e sullo storico delle performance di campagna.

L’analitica prescrittiva si spinge oltre la previsione di risultati futuri, fornendo raccomandazioni in maniera automatica sulle azioni da intraprendere. Questo è possibile grazie alla sintesi dei dati e all’utilizzo congiunto di scienze matematiche, regole di business e tecnologie Machine Learning.

Infine, l’analisi preventiva indaga le ulteriori azioni da intraprendere per evitare risultati negativi, come per esempio il churn da parte dei customer. Si occupa quindi della correzione e dell’ottimizzazione delle strategie e dei processi, per anticipare le possibili problematiche e garantire migliori performance.

L’analisi predittiva: Big Data, multi-canalità e (near) real-time

In questo primo articolo ci concentriamo sull’anello centrale della catena appena illustrata, cioè l’analisi predittiva. Oggi, in scenari Big Data, è possibile analizzare grandi volumi di dati sul comportamento dei clienti e sullo storico delle campagne. La quantità di informazioni disponibili fornisce nuove opportunità di approfondimento del mercato, del business e dei clienti.

Tuttavia, senza adeguati strumenti di analisi in grado di individuare i contenuti significativi e coglierne le relazioni, tutti questi dati rischiano di rimanere inutilizzabili. I modelli predittivi permettono non solo di scoprire i trend presenti, ma anche di prevedere comportamenti futuri dei clienti e del mercato, aiutando nello sviluppo di strategie mirate ed efficaci.

L’uso dei dati per guidare il processo decisionale non è in sé una novità e rientra nell’ambito della analitica per le aziende. La differenza rispetto al passato è che ora vengono raccolte molte più informazioni relative ad ogni elemento rilevante per prendere decisioni, grazie al continuo calo dei costi della raccolta dei dati, immagazzinamento e processing.

Negli ultimi anni la quantità e complessità dei dati a disposizione è cresciuta esponenzialmente, a causa dell’avvento dei canali digitali (web, mobile, social media…) a fianco dei tradizionali canali offline. L’unione delle diverse fonti di dati (offline e online, ma anche interne ed esterne, strutturate e non strutturate) rappresenta una sfida, resa ancora più stimolante dalla disponibilità di informazioni in tempo reale. Lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico che aggiornano continuamente la conoscenza del mondo esterno apre le porte all’elaborazione di strategie che prevedono azioni ottimali, perché basate su un’elevata conoscenza del contesto.

Gestire le enormi quantità di dati a disposizione può essere scoraggiante. I modelli predittivi rendono questo processo più conveniente, perché riassumono le informazioni e amplificano la loro significatività in relazione agli obiettivi di business, traducendoli in dati utili per azioni concrete, da usare per progettare strategie di mercato (analisi prescrittiva). È per esempio possibile pensare di personalizzare le offerte per un cliente in maniera interattiva basandosi sulle operazioni da lui appena effettuate, o modificare una strategia di mercato puntando sui canali che risultano più efficaci nel momento attuale.

Il ruolo dell’analitica predittiva

Un modello predittivo identifica automaticamente le relazioni all’interno dei dati per prevedere le future tendenze del mercato e i comportamenti dei clienti, per esempio per effettuare forecast sull’efficacia delle prossime campagne di marketing. I dati disponibili sono raggruppati seguendo criteri di rilevanza e relazioni di marketing basate su metriche condivise.

I risultati possono fornire ai marketer un visione più chiara riguardo al comportamento dei clienti e a come identificare nuove opportunità di business. Per esempio, i report delle analisi predittive possono dare informazioni su quanto è verosimile che un certo cliente effettui un acquisto, o permettono di identificare un interesse verso particolari prodotti sulla base dello storico delle ricerche e degli acquisti effettuati.

Il processo di analisi predittiva aiuta a scoprire nuove opportunità, mettendo in relazione dati apparentemente poco informativi e traducendoli in insight utili per azioni concrete, da usare per progettare strategie di mercato efficaci, per ottimizzare i processi di conversione. Ogni attività di business necessita di campagne di marketing flessibili, che rispettino i trend correnti di mercato e le esigenze dei clienti. Modelli statistici, data mining e Machine Learning, insieme, permettono di evidenziare le informazioni rilevanti contenute nei dati e sfruttarle per predire risultati e tendenze futuri, con livelli di affidabilità crescenti man mano che nuovi dati vengono incorporati nei modelli.

L’analisi predittiva può essere utilizzata per molteplici scopi ed è compito dell’analista individuare applicazioni innovative sulla base dei dati, delle tecnologie a disposizione e degli obiettivi.

Tra i principali benefici dell’applicazione dell’analisi predittiva al business troviamo:

  • Ottimizzazione delle strategie di ricerca e acquisizione dei clienti, adottando tattiche appropriate per migliorare il percorso verso la conversione, basandosi sullo storico delle azioni effettuate.
  • Identificazione dei clienti più profittevoli e dei loro ambiti di interesse. La focalizzazione delle attività sulle reali esigenze dei clienti permette l’ottimizzazione delle attività di cross-selling e up-selling, con un conseguente aumento delle Revenue.
  • Elaborazione di strategie di marketing personalizzate sui comportamenti degli utenti in (near) real-time.
  • Miglioramento della pianificazione delle campagne digitali, scegliendo i canali più rilevanti in relazione al trend corrente del mercato.
  • Identificazione delle migliori strategie di Retention e affinamento dei processi di CRM per aumentare la redditività della customer base.

L’analisi predittiva per aiutare i processi decisionali

I modelli predittivi, in contesti Enterprise, sono utilizzati per analizzare i dati storici e quelli attuali, per comprendere il comportamento di clienti e Partner nella loro interazione con Brand e prodotti e per identificare potenziali rischi e opportunità.

Attraverso i risultati forniti dalle analisi predittive diventa più semplice prendere decisioni di business guidate dei dati. I marketer possono infatti ottimizzare i processi decisionali, venendo informati in tempo reale sulle iniziative più efficaci e produttive per gli specifici obiettivi di mercato.

Le attività digitali permettono di raccogliere un’enorme quantità di dati ogni minuto. Tuttavia, tali dati rimangono semplici statistiche se non vengono trasformati in informazioni significative. Attraverso l’analitica predittiva i risultati possono essere previsti prima dell’inizio di una campagna. Si può quindi ottenere una visione completa del mercato e una previsione su come i clienti risponderanno ai servizi o alle offerte.

L’analisi predittiva, quindi, costituisce il punto di partenza per quella prescrittiva, che definisce indicazioni concrete sulle azioni da intraprendere. Un approccio strategico alle analisi predittive (e prescrittive) permette inoltre di raccogliere costantemente nuovi dati e nuove informazioni da cui ripartire per un processo di continuo miglioramento.