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Analisi Predittiva: come funziona?

Che cos’è l’Analisi Predittiva

L’analisi predittiva è un tipo di analisi dei dati che utilizza tecniche statistiche e di apprendimento automatico per prevedere i risultati futuri basandosi sui dati storici e attuali. Questo tipo di analisi può essere utilizzato in vari settori, come il marketing, la finanza, l’assicurazione e la sanità, per prevedere comportamenti dei clienti, tendenze di mercato, rischi finanziari e per prendere decisioni basate sui dati.

Questi modelli si basano sulle relazioni tra fattori differenti che consentono di calcolare delle variabili di rischio potenziale o di opportunità decisionale. Alla base c’è qui un’analisi ma anche una struttura per risultati e obiettivi che richiede uno studio su differenti settori e applicazioni. Questo significa interrogarsi su quelle che sono le necessità per personalizzare i modelli predittivi.

Come funziona l’Analisi Predittiva

I data scientist utilizzano modelli predittivi per identificare correlazioni tra vari elementi nei set di dati. Questi modelli statistici vengono poi addestrati e modificati per generare previsioni accurate. Il processo di creazione di un modello predittivo include la definizione del problema, l’acquisizione e l’organizzazione dei dati, la pre-elaborazione dei dati, lo sviluppo del modello e infine la convalida e il deployment dei risultati.

Analisi predittiva nei settori aziendali

L’analisi predittiva ha un’ampia gamma di applicazioni in vari settori. Alcuni dei settori più interessati all’IA e all’analisi predittiva includono anche

  1. Settore bancario e finanziario: L’analisi predittiva può essere utilizzata per prevedere la probabilità di default sui prestiti, per rilevare potenziali frodi e per ottimizzare le strategie di investimento. Quando si tratta di data management a livello finanziario, i flussi contabili insieme agli investimenti possono essere migliorati grazie decisioni strategiche più consapevoli.
  2. Marketing e vendite: Le aziende possono utilizzare l’analisi predittiva per prevedere quali clienti sono più propensi a convertire o fare un acquisto, per personalizzare le offerte di marketing e per ottimizzare le strategie di prezzo. Analizzando i dati delle campagne è possibile allocare il budget secondo scenari personalizzati e scegliendo canali più performanti.
  3. Sanità: L’analisi predittiva può essere utilizzata per prevedere l’insorgenza di malattie, per ottimizzare la pianificazione delle risorse sanitarie e per migliorare la qualità dell’assistenza. In ambito ricerca si tratta di un vero e proprio supporto alla sperimentazione e alla gestione delle strutture sanitarie.
  4. Produzione: possono utilizzare l’analisi predittiva per prevedere la domanda di prodotti, per ottimizzare la pianificazione della produzione e per prevenire i guasti delle attrezzature. Inoltre ottimizzando i processi è possibile ridurre il rischio e automatizzare alcune attività classificate come poco efficienti o a rischio di errore umano.
  5. Energia e utility: possono utilizzare l’analisi predittiva per prevedere la domanda di energia, per ottimizzare la pianificazione della manutenzione e per migliorare l’efficienza energetica. In caso di aziende o spazi cittadini è possibile avviare strategie di risparmio energetico o di energia sostenibile.
  6. Trasporti e logistica: possono utilizzare l’analisi predittiva per ottimizzare le rotte di consegna, per prevedere i ritardi e per migliorare l’efficienza del trasporto. Inoltre possono tenere sotto controllo il parco macchine andando a individuare problemi e manutenzioni.
  1. Retail: Le aziende di retail possono utilizzare l’analisi predittiva per prevedere le tendenze di acquisto dei clienti, per ottimizzare la gestione dell’inventario e per personalizzare l’esperienza del cliente. Lato e-commerce i dati forniscono un ampia panoramica delle abitudini di acquisto mappate per area geografica e finestra temporale.

Applicazioni dell’Analisi Predittiva

Rilevamento delle Frodi: per rilevare le frodi esaminando in tempo reale tutte le azioni sulla rete di un’azienda per individuare anomalie che indicano attività fraudolente. Stesso meccanismo potrebbe essere utilizzato per rilevare rischio di attacco informatico.

Previsione di Conversione e Acquisto: quali clienti sono più propensi a convertire o fare un acquisto. Questo può aiutare le aziende a ottimizzare le loro strategie di marketing e vendita.

Riduzione dei Rischi per prevedere la probabilità di default sui prestiti o le richieste di indennizzo assicurativo. La riduzione dei rischi o degli errori può essere applicata anche in ambito produttivo o di gestione del personale in una sorta di Miglioramento Operativo

L’analisi predittiva è una tecnologia potente che si presta a molteplici personalizzazioni basate su obiettivi e attività sia individuali che di gestione del business. Con la giusta implementazione e gestione, BePeople, può offrire un vantaggio competitivo significativo. Vediamo nel dettaglio quali potrebbero essere i potenziamenti AI possibili.

BePeople: Un esempio di Analisi Predittiva in azione

BePeople, come piattaforma di Digital Intelligence, può integrarsi nel modello di analisi predittiva in vari modi. Ecco alcuni esempi di come potrebbe funzionare:

  1. Raccolta e organizzazione dei dati: BePeople può elaborare una vasta gamma di dati dai clienti, dai dati demografici ai dati comportamentali. Questi dati possono essere organizzati e preparati per l’analisi predittiva.
  2. Creazione di modelli predittivi: Utilizzando algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale, BePeople può creare modelli predittivi basati sui dati raccolti. Questi modelli possono prevedere vari risultati, come il comportamento del cliente, le tendenze di vendita o l’efficacia delle campagne di marketing.
  3. Implementazione dei modelli predittivi: Una volta creati i modelli predittivi, BePeople può implementarli per fornire previsioni in tempo reale. Queste previsioni possono essere utilizzate per guidare le decisioni aziendali e ottimizzare le operazioni.
  4. Monitoraggio e aggiornamento dei modelli predittivi: BePeople può monitorare continuamente l’efficacia dei modelli predittivi e aggiornarli in base ai nuovi dati. Questo può garantire che le previsioni rimangano accurate nel tempo.
  5. Fornire insight e raccomandazioni: Basandosi sulle previsioni dei modelli predittivi, BePeople può fornire insight e raccomandazioni alle aziende. Questo può aiutare le aziende a prendere decisioni più informate e a migliorare le loro prestazioni.

BePeople può svolgere un ruolo chiave nel modello di analisi predittiva, dalla raccolta e organizzazione dei dati alla creazione, implementazione e monitoraggio dei modelli predittivi. Tuttavia, le specifiche di come BePeople utilizza l’analisi predittiva potrebbero variare a seconda delle esigenze specifiche dell’azienda e del settore ma soprattutto del ruolo aziendale.

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