Analisi predittiva per aumentare le vendite, ecco tutte le strategie

L’analisi predittiva ha guadagnato popolarità per la sua capacità di modellare i risultati aziendali, di prevedere le tendenze e di aumentare i ricavi. Del resto, i dati costituiscono, nelle organizzazioni contemporanee, la forza trainante dei  processi decisionali efficienti. Di fatto, tutti i settori – dall’assistenza sanitaria alla finanza, alla consulenza e alla vendita al dettaglio – utilizzano vari tipologie di analisi dei dati per prendere decisioni critiche.

Cos’è l’analisi predittiva e come funziona

L’analisi predittiva utilizza set di dati attuali e storici per anticipare tendenze e risultati futuri. Essa consente alle organizzazioni di utilizzare il pieno potenziale dei loro grandi set di dati, anticipando possibili comportamenti dei clienti e tendenze di mercato prima che si verifichino. Le organizzazioni, invece di usare strumenti di analisi per fornire statistiche riassuntive per risultati passati, possono impiegare modelli predittivi per identificare e creare una strategia di crescita a lungo termine.

L’analisi predittiva, di fatto,  sta rapidamente diventando una parte necessaria della strategia organizzativa e si prevede -secondo quanto si evince da un recente report della società di ricerca indiana Fortune Business Insight – che il mercato globale dell’analisi predittiva raggiungerà i 95 miliardi di dollari entro il 2032.

È doveroso evidenziare che l’analisi predittiva è la seconda delle quattro fasi della capacità analitica che l’organizzazione deve implementare, considerando che, per prevedere efficacemente il futuro, deve comprendere il passato, secondo la sequenza di seguito:

• Analisi descrittiva : identificazione di ciò che è accaduto in passato
• Analisi diagnostica : capire perché è successo
• Analisi predittiva : prevedere cosa accadrà dopo
• Analisi prescrittiva: ottimizzazione e sperimentazione del modo migliore per realizzarla

Le organizzazioni, seguendo questo ordine, passano dalla comprensione di cosa è successo e perché è successo alla previsione di cosa accadrà dopo. Un’ulteriore fase finale di analisi coinvolge sistemi analitici completamente ottimizzati e autonomi che apprendono continuamente nel tempo e sono, di fatto, “intelligenti”.

Gli algoritmi impiegati

È doveroso evidenziare che la modellazione predittiva coinvolge due tipi di algoritmi di apprendimento automatico:

• Modelli supervisionati – sono normalmente utilizzati per prevedere un risultato target e sono gli strumenti principali per l’analisi predittiva. Esistono due tipi principali di algoritmi di apprendimento automatico supervisionato, quali:
  • Modelli di classificazione – sono utilizzati per prevedere se le osservazioni rientreranno in una particolare categoria o classe. Ad esempio, prevedere se un cliente abbandonerà o meno il servizio. Le tecniche di classificazione comuni includono alberi decisionali e modelli di regressione logistica .
  • Modelli di regressione – utilizzati per prevedere un valore. Ad esempio, prevedere il tasso di clic di un annuncio.

• Modelli non supervisionati – gli algoritmi di apprendimento automatico non supervisionato non fanno previsioni, piuttosto, cercano di identificare modelli nei dati che possono essere utilizzati successivamente per etichettare o per raggruppare insieme punti dati simili.

Vantaggi dell’analisi predittiva

Le organizzazioni possono trarre molti benefici incorporando l’analisi predittiva nel loro processo di analisi dei dati. le organizzazioni, ad esempio, considerando che gli interessi e i modelli comportamentali dei clienti cambiano costantemente nel corso del tempo, possono utilizzare tecniche matematiche per anticipare questi cambiamenti prima che si verifichino e, ove necessario, cambiare strategia. Inoltre, i modelli predittivi possono aiutare le organizzazioni a scoprire le lacune nelle loro operazioni e contribuire a colmare queste lacune per migliorare i servizi. Di seguito alcuni dei vantaggi scaturiti dall’analisi predittiva.

Identificazione dei rischi per la sicurezza

La conservazione dei dati degli utenti – Indipendentemente dal settore e dalla natura del prodotto o servizio – è fondamentale per costruire la fiducia dei clienti. L’analisi predittiva può avvantaggiare ampiamente le organizzazioni rafforzando anche gli aspetti di sicurezza in base all’analisi del comportamento dei clienti. Di fatto, studiando i dati precedenti delle violazioni della sicurezza, le organizzazioni possono identificare i modelli di comportamento che precedono i rischi per la sicurezza ed elaborare strategie per mitigare queste sfide prima che si verifichino.

Miglioramento del processo decisionale

Il processo decisionale strategico richiede di prendere in considerazione i risultati a breve e a lungo termine. L’analisi predittiva fornisce agli stakeholder una panoramica sulle tendenze future del mercato, considerando che tali informazioni possono plasmare la loro decisione e garantire prodotti o servizi ben congegnati.

Poiché la maggior parte delle organizzazioni dispone di risorse finanziarie e umane limitate, deve dipendere da informazioni basate sui dati per identificarne l’uso più efficace delle stesse. L’analisi predittiva consente al top management di avere prospettive più ampie sui problemi aziendali e di ideare interventi e politiche in base ai trend attuali e futuri del loro settore.

Riduzione dei tassi di abbandono dei clienti

La fidelizzazione dei clienti è molto impegnativa per le organizzazioni moderne che operano sia off-line sia on-line. Di fatto, molte organizzazioni, spesso, segnalano alti tassi di abbandono a causa di diversi fattori, tra cui prezzi scadenti, assistenza clienti inefficace o mancanza di incentivi.

Le organizzazioni possono utilizzare l’analisi dei dati per individuare le cause specifiche della scarsa fidelizzazione dei clienti. Tuttavia, i modelli predittivi possono aiutare ulteriormente le organizzazioni a individuare gli utenti che potrebbero passare a un altro prodotto o servizio. Il top management, grazie a queste informazioni, può creare programmi e incentivi mirati per mantenere i clienti e ridurre i loro tassi di abbandono.

Miglioramento della soddisfazione del cliente

Le organizzazioni che rimangono rilevanti, indipendentemente dalla concorrenza e da altri fattori, devono essere in grado di anticipare e soddisfare le aspettative dei clienti, oltre a continuare a studiarli e modificare le offerte in base a questi fattori mutevoli, considerando che gli interessi, le abitudini e il reddito dei clienti non sono mai statici.

Le organizzazioni sono consapevoli della necessità di flessibilità, ma riscontrano difficoltà senza fare affidamento su modelli predittivi. Le modifiche a un prodotto o a un servizio possono essere rischiose e portare a perdite di entrate se non eseguite correttamente. Di fatto, l’analisi predittiva consente alle organizzazioni di prevedere le esigenze dei clienti in modo relativamente accurato sulla base delle azioni passate e permettere di mantenere gli utenti soddisfatti, oltre a generare una crescita organica.

Esempi di casi d’uso dell’analisi predittiva

L’analisi predittiva può offrire spunti di riflessione alle organizzazioni in tutti i settori e persino per la sicurezza pubblica.  Di seguito alcuni esempi.

Industria automobilistica

L’analisi predittiva e altre forme di intelligenza artificiale aprono la strada ai veicoli a guida autonoma, prevedendo cosa accadrà nell’immediato futuro mentre si guida un’auto su strada. Tale processo deve avvenire ininterrottamente quando un veicolo è in movimento, ricavando informazioni da più sensori e prendendo decisioni su quali potenziali azioni potrebbero rappresentare un rischio per la sicurezza.

La casa automobilistica Tesla, ad esempio, utilizza analisi predittive sotto forma di acceleratori di reti neurali per i propri veicoli a guida autonoma. Un modello di rete neurale simula il modo in cui i cervelli umani utilizzano le informazioni per prendere decisioni.

Oltre ai veicoli autonomi, produttori e rivenditori possono anche utilizzare l’analisi predittiva a loro vantaggio. L’analisi predittiva, ad esempio, aiuta le fabbriche a creare veicoli più velocemente utilizzando meno risorse. Le concessionarie possono utilizzare l’analisi predittiva per le operazioni di vendita al dettaglio e di marketing, impostando i prezzi di vendita in base ai dati di tendenza.

Per quanto riguarda la manutenzione e le riparazioni di routine, l’analisi predittiva può identificare le tendenze nella manutenzione dei veicoli, consentendo alle concessionarie di incoraggiare i clienti a eseguire la manutenzione preventiva.

Servizi finanziari e riduzione del rischio

Oggigiorno, riceviamo spesso un avviso di attività sospetta sul nostro conto bancario, grazie all’analisi predittiva che ha rilevato che qualcosa non sembra giusto in base alle deviazioni dalla nostra routine, quali una transazione in una città diversa. Gli istituti finanziari e altre organizzazioni utilizzano l’analisi predittiva per ridurre il rischio di credito, combattere le frodi, per prevedere il flusso di cassa futuro,  oltre a ricercare nuove opportunità di business. Le organizzazioni utilizzano, altresì, l’analisi predittiva per determinare la probabilità che una persona o un’organizzazioni sia in grado di pagare i propri debiti o non rispetti i propri obblighi.  Inoltre, l’analisi predittiva, nel settore del trading di titoli, è in grado di prevedere le variazioni delle quotazioni, analizzando i dati storici e le tendenze di mercato e consentire agli investitori di prendere decisioni informate, ottimizzando i rendimenti.

Settore assicurativo

Le compagnie assicurative possono utilizzare analisi predittive per offrire polizze più personalizzate e competitive, garantendo – al contempo – la stabilità e la redditività dei loro portafogli. L’approccio meticoloso alla valutazione del rischio avvantaggia – in ultima analisi – sia l’assicuratore sia il contraente, promuovendo un ambiente assicurativo più equilibrato e sostenibile. Le compagnie assicurative utilizzano, ad esempio, modelli analitici avanzati per esaminare meticolosamente le richieste di polizza. Di fatto, gli assicuratori, valutando le caratteristiche e i profili dei contraenti con una copertura simile, possono stimare con precisione la probabilità di potenziali reclami futuri. Tale processo consente loro di prendere decisioni basate sui dati in merito a termini di copertura, premi e strategie di gestione del rischio.

Produzione e automazione industriale

L’analisi predittiva, in un contesto di produzione, può anticipare i guasti significativi delle apparecchiature che possono essere costosi e potenzialmente pericolosi per i dipendenti. Le organizzazioni, grazie a questa forma di intelligenza artificiale in grado di analizzare i guasti passati delle apparecchiature, possono determinare guasti imminenti e avvisare un dipendente quando le condizioni iniziano a sembrare pericolose. Inoltre, esistono metodi di analisi predittiva che possono rilevare situazioni che rappresentano un rischio per la salute e la sicurezza dei dipendenti, riducendo gli infortuni sul posto di lavoro e, potenzialmente, in grado di aumentare anche il morale dell’ambiente lavorativo.

È interessante, il caso di Ford Motor Company che, nel 2020, ha utilizzato l’analisi predittiva per anticipare la manutenzione nel suo stabilimento di Valencia, in Spagna ed è riuscita a riparare le attrezzature prima che si rompessero e causassero tempi di fermo non pianificati, risparmiando più di 1 milione di dollari in tempi di fermo non pianificati.

Settore sanitario

L’analisi predittiva avvantaggia il settore sanitario prevedendo come si verificano condizioni croniche o pericolose. I pazienti con asma o broncopneumopatia cronica ostruttiva possono utilizzare un dispositivo di analisi predittiva indossabile per individuare cambiamenti nei loro schemi respiratori che potrebbero segnalare un problema. Allo stesso modo, un dispositivo indossabile potrebbe rilevare le reazioni allergiche mentre si verificano e somministrare automaticamente al paziente epinefrina in risposta.

Il sistema ospedaliero Northern Light Health, nel Maine, ha implementato  un sistema di analisi predittiva durante la pandemia di COVID-19 – quando risultava particolarmente critico anticipare le esigenze future e mantenere la consapevolezza della situazione – in grado di prevedere il  censimento o popolazione di pazienti, in blocchi di tempo di quattro, otto e 12 ore, oltre a una serie di altre funzionalità. In questo modo è stato possibile ottenere risultati positivi nel decorso della malattia dei pazienti, che hanno ricevuto cure più velocemente.

L’analisi predittiva può prevedere, altresì, gli esiti di infezioni come la sepsi in base alle cartelle cliniche dei pazienti passati per determinare il percorso terapeutico migliore. I professionisti sanitari utilizzano anche l’analisi predittiva per ottenere informazioni sui tassi di riammissione, proteggersi da ransomware e altri attacchi informatici ed elaborare le richieste di risarcimento assicurativo sanitario più rapidamente e con meno errori.

Marketing e vendita al dettaglio

I professionisti del marketing utilizzano l’analisi predittiva in molti modi diversi: per adattare il marketing a segmenti specifici del loro pubblico di riferimento; per le previsioni di vendita stagionali; per migliorare le relazioni con i clienti; per coinvolgerli ulteriormente. Un’organizzazione, ad esempio, potrebbe utilizzare l’analisi predittiva per alimentare un motore di raccomandazione che suggerisce nuovi prodotti ai clienti in base ai prodotti che hanno già visualizzato o acquistato. Inoltre, il comportamento precedente dei clienti può aiutare a prevedere come i clienti progrediscono e a posizionare punti di contatto mirati per coinvolgere proattivamente i clienti.

La catena fast-food americana Subway ha utilizzato l’analisi predittiva per decidere se aumentare il prezzo del suo panino Footlong da 5 $. I dati a disposizione hanno mostrato che il prezzo basso non contribuiva a vendere abbastanza panini per compensare un aumento di prezzo. Pertanto, utilizzando un programma di analisi predittiva – offerto da Mastercard – Subway ha scoperto che i clienti che acquistavano panini Footlong aggiungevano altri articoli ai loro ordini, i.e. un contorno di patatine o una bibita. Subway, grazie ad informazioni migliori, è stata in grado di prendere una decisione informata sulla sua strategia di prezzo.

Petrolio, gas e servizi pubblici

L’analisi predittiva, quando si tratta di petrolio e gas, è in grado di prevedere la domanda di energia in base all’uso storico e agli eventi stagionali scaturiti dai modelli meteorologici. È interessante notare che l’analisi predittiva può anche creare condizioni più affidabili e sicure per i lavoratori in impianti di produzione di energia potenzialmente pericolosi. Ad esempio, ExxonMobil utilizza analisi predittive per alimentare stazioni di perforazione autonome in Guyana. La società petrolifera, utilizzando l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, è in grado di prevedere le condizioni ideali per la perforazione subacquea e abilita un sistema di automazione a circuito chiuso per ridurre al minimo la necessità di intervento del personale.

Produzione e catena di fornitura

L’analisi predittiva consente alle operazioni di produzione e di supply chain di operare con maggiore precisione, migliorando – in ultima analisi – la soddisfazione del cliente, oltre a ridurre i costi. Le organizzazioni, analizzando i dati storici e considerando varie variabili come tendenze di mercato, stagionalità e comportamento dei consumatori, possono prevedere con precisione la domanda. Tale approccio proattivo consente loro di ottimizzare la gestione dell’inventario, assicurando che i prodotti siano prontamente disponibili per soddisfare le esigenze dei clienti e riducendo al minimo le scorte in eccesso.

Settore pubblico

L’analisi predittiva consente al settore pubblico di pianificare e implementare progetti infrastrutturali che si allineano alle esigenze e alle dinamiche in evoluzione della comunità, promuovendo una crescita sostenibile e migliorando la qualità della vita. Le entità governative, esaminando attentamente gli ampi set di dati su dati demografici della popolazione, i modelli di crescita e di migrazione urbana, ottengono informazioni cruciali che vengono sfruttate per prendere decisioni informate in merito agli investimenti infrastrutturali e ai vari progetti di lavori pubblici. Ne consegue che, ad esempio, prevedere gli spostamenti della popolazione consente un’allocazione strategica delle risorse verso la costruzione di alloggi, reti di trasporto e servizi essenziali. Inoltre, anticipare le future richieste di servizi come assistenza sanitaria, istruzione e servizi pubblici garantisce che le risorse pubbliche siano utilizzate in modo efficiente ed efficace.

I passi per implementare l’analisi predittiva in azienda

Le organizzazioni devono seguire una serie di passi chiave per implementare efficacemente l’analisi predittiva.

Scegliere i giusti strumenti e tecnologie

Sono disponibili molti strumenti e tecnologie di analisi predittiva diversi. Lo strumento si sceglie in base allo scopo dell’analisi, quali Tableau e Power BI oppure strumenti per linguaggi di programmazione complessi quali R Programming e Python.

È doveroso sottolineare che ogni progetto di analisi predittiva dovrebbe iniziare con la comprensione dell’obiettivo, l’identificazione del problema e la scelta della soluzione migliore, considerando che i progetti di analisi predittiva mirano ad assistere l’organizzazione nel raggiungimento dei propri obiettivi strategici.

Preparare i dati e costruire modelli predittivi

Prima di procedere nella modellazione predittiva, è necessario assicurarsi che i  dati siano pronti per l’analisi. È doveroso evidenziare che la preparazione dei dati è una fase critica nel processo di analisi predittiva, poiché la loro qualità e struttura influenzano direttamente l’accuratezza delle previsioni.
Pertanto, l’organizzazione deve procedere nel:

• Raccogliere i dati – necessario assicurarsi di avere i dati rilevanti necessari per l’analisi predittiva. I dati possono essere di varia natura ed è importante raccogliere dati completi e pertinenti che siano in linea con propri obiettivi predittivi.
• Effettuare la pulizia dei dati – dopo aver raccolto i dati, il passo successivo è la pulizia. Ciò comporta la rimozione dei duplicati, la correzione degli errori e la gestione dei valori mancanti. I dati puliti sono essenziali per una modellazione predittiva accurata.
• Integrare i dati – doveroso evidenziare che, spesso, i dati necessari per l’analisi predittiva sono distribuiti su diverse fonti – i.e.: fogli di calcolo Excel, database SQL o servizi cloud e, quindi, è necessario integrarli per avere una visione olistica degli stessi, essenziale e per un’analisi predittiva efficace.
• Trasformare i dati – dopo aver integrato i dati, si potrebbe manifestare l’esigenza di trasformarli per assicurarsi di averli nel formato corretto per l’analisi. Ciò potrebbe includere la normalizzazione di intervalli di dati, la creazione di colonne calcolate o la conversione di tipi di dati.
• Visualizzazione dei dati – si tratta dell’ultima fase prima della modellazione predittiva. Di fatto, la visualizzazione dei dati può fornire informazioni su tendenze, modelli e anomalie.

Le organizzazioni, dopo avere attuato le azioni sopra descritte, procedono a creare i modelli predittivi su una base di dati affidabili, accurati e pertinenti. Di seguito si fornisce il processo che le organizzazioni devono considerare per creare i modelli predittivi:

• Dividere i dati in due set di dati: dati di training e dati di test – i dati di training sono dati che corrispondono a risultati noti; essi vengono immessi nell’algoritmo di apprendimento automatico in modo che possa essere valutato e possa fare previsioni basate su nuovi dati. I dati di test saranno utilizzati per convalidare che il modello possa fare previsioni accurate.
• Eseguire uno o più algoritmi sul set di dati – una volta decisi il tipo di modello e gli algoritmi appropriati, il modello predittivo viene creato e distribuito.

La modellazione predittiva è un processo iterativo. Di fatto, dopo aver creato e distribuito un modello di apprendimento se ne devono monitorare le prestazioni e, all’occorrenza migliorarle. Ciò significa che un modello predittivo deve essere continuamente aggiornato con nuovi dati, addestrato, valutato e altrimenti gestito per rimanere aggiornato.

Le tecniche di modellazione predittiva

È doveroso evidenziare che esistono diverse tecniche comuni di modellazione predittiva, quali :

• Analisi di regressione – esamina una variabile dipendente (l’azione) e diverse variabili indipendenti (risultati) e valuta la forza della relazione tra di esse. Può essere utilizzata per prevedere tendenze o l’impatto di una particolare azione o determinare se un’azione e i suoi risultati sono correlati. Le organizzazioni, in termini di analisi di regressione, possono scegliere tra diversi tipi, tra cui i più comuni sono:
• Analisi di Regressione lineare semplice – la forma più elementare di analisi di regressione, la regressione lineare stabilisce la relazione tra due variabili. Per usare un semplice esempio, un negozio potrebbe usare la regressione lineare per determinare la relazione tra il numero di venditori che impiega e quanto fatturato genera.
• Analisi di Regressione lineare multipla – la regressione lineare multipla può essere utilizzata per stabilire la relazione tra la variabile dipendente e ciascuna delle variabili indipendenti. Un ricercatore sanitario può utilizzare questa tecnica per determinare l’impatto di fattori come fumo, dieta ed esercizio fisico sullo sviluppo di malattie cardiache, ad esempio.
• Regressione logistica – si tratta di un tipo di analisi di regressione che viene utilizzato per determinare la probabilità che un insieme di fattori determini il verificarsi o il non verificarsi di un evento. Un uso comune della regressione logistica è utilizzato nel settore finanziario, quando una banca cerca di prevedere se un richiedente sarà inadempiente o meno su un prestito.
• Regressione Ridge –  questa tecnica viene utilizzata per analizzare più set di dati di regressione lineare che presentano un elevato grado di correlazione tra variabili indipendenti.

• Analisi di classificazione – ordina i dati in categorie per un’analisi più accurata. Utilizza alcune tecniche matematiche diverse, tra cui:

• Alberi decisionali – si tratta di una tecnica che riproduce il processo decisionale, partendo da una singola domanda o idea ed esplorando diversi corsi d’azione e i loro possibili effetti attraverso un processo di “ramificazione” per arrivare a una decisione.
• Reti neurali – si tratta di una tecnica modellata sul cervello umano e che aiuta a raggruppare e classificare i dati per riconoscere schemi e identificare tendenze troppo complesse per altre tecniche. A titolo di esempio, un sito di vendita al dettaglio usa le reti neurali per consigliare prodotti in base agli acquisti passati di un utente.

Inoltre, esistono diversi tipi di modelli di analisi predittiva e la maggior parte è progettata per applicazioni specifiche, oppure, alcuni possono essere utilizzati in una varietà di situazioni. Di seguito alcuni tipi di modelli di analisi predittiva:

• Modelli di previsione – i tipi più comuni di modelli di analisi predittiva, che imparano dai dati storici per stimare i valori dei nuovi dati. Di fatto, i modelli di previsione possono essere utilizzati per determinare, ad esempio, quante chiamate un agente del servizio clienti può gestire in un giorno, o quante copie di un best-seller un rivenditore dovrebbe ordinare per il prossimo periodo di vendita.
• Modelli di classificazione – modelli che utilizzano dati storici per categorizzare le informazioni per query e per risposte, fornendo un’ampia analisi atta ad aiutare ad intraprendere azioni decisive. Essi sono diffusi in un’ampia gamma di settori dove sono utilizzati al meglio per rispondere a domande sì/no.
• Modelli di clustering – modelli che ordinano i dati in base ad attributi comuni. Un’applicazione popolare è la segmentazione dei clienti, in cui il modello può raggruppare i dati dei clienti di un’azienda attorno ad attributi e comportamenti condivisi. I modelli di clustering utilizzano due tipi di clustering,
  • clustering hard, i.e. i punti dati appartengono a una categoria o non appartengono a una categoria
  • clustering soft, i.e. non inserisce ogni punto dati in un cluster separato, ma assegna piuttosto una probabilità che un punto appartenga a ogni cluster.
• Modelli anomali – modelli che identificano e analizzano voci anomale all’interno di un set di dati e sono solitamente utilizzati nel settore finanziario o nella vendita al dettaglio, i.e. quando anomalie non riconosciute possono essere costose. Ad esempio, un modello anomalo potrebbe identificare una transazione fraudolenta, valutando l’importo, l’ora, la posizione, la cronologia degli acquisti e la natura dell’acquisto.
• Modelli di serie temporali – modello che utilizza il tempo come parametro di input per prevedere le tendenze in un periodo specifico. Il modello in questione, ad esempio, potrebbe essere utilizzato in un call center per determinare quante chiamate di supporto può aspettarsi nel mese successivo in base a quante ne ha ricevute nei tre mesi precedenti.

Quali aspetti considerare nella scelta del modello

Tuttavia, ci sono alcuni aspetti da considerare quando si sceglie un modello predittivo, ovvero le organizzazioni devono considerare i seguenti aspetti:

• Cosa si sta cercando di realizzare – modelli di previsione sono ottimi per prevedere eventi futuri in base a quelli passati; mentre i modelli di classificazione sono una buona scelta quando vuoi esplorare possibili risultati per aiutarti a prendere una decisione importante. Il modello giusto dipenderà in gran parte da cosa stai cercando di imparare dai tuoi dati.
• Quantità di dati di training – in generale, più dati di training raccogli, più affidabili saranno le previsioni. Dati limitati, oppure, poche occorrenze di ciò che si sta cercando di misurare all’interno di un set di dati, possono richiedere l’uso di algoritmi diversi, rispetto a un set di dati enorme con molte variabili.
• Accuratezza e interpretabilità dell’output – L’accuratezza si riferisce all’affidabilità delle previsioni del modello, mentre l’interpretabilità è la facilità con cui vengono comprese. Idealmente, il modello deve essere costruito garantendo un buon equilibrio di entrambe le caratteristiche.
• Tempo di training – più dati di training si hanno a disposizione, più tempo sarà necessario per addestrare l’algoritmo. Di fatto, una maggiore accuratezza richiede anche un tempo di training più lungo. Pertanto, si consiglia alle organizzazioni di valutare attentamente questi due fattori nella scelta di un modello.
• Linearità dei dati – non tutte le relazioni sono perfettamente lineari. Pertanto, strutture dati più complesse potrebbero restringere le opzioni a tecniche specifiche, quali le reti neurali.
• Numero di variabili – dati con molte variabili rallentano alcuni algoritmi e prolungano i tempi di addestramento. Pertanto, prima di scegliere un modello, si consiglia alle organizzazioni di tenere in considerazione questo aspetto.

Da quanto si evince sopra, la selezione e la gestione dei modelli di analisi predittiva sono piene di complessità che possono avere un impatto significativo sulla loro efficacia.

Pertanto, la scelta dell’algoritmo più adatto, o su misura, per lo specifico dominio del problema e le caratteristiche del set di dati, è fondamentale. Di fatto, le organizzazioni devono considerare che diversi algoritmi hanno diversi punti di forza e di debolezza, che influenzano le capacità predittive del modello stesso. Inoltre, la natura iterativa del perfezionamento del modello pone una serie di ostacoli, considerando che, man mano che i modelli vengono addestrati, testati e valutati, si acquisiscono informazioni, il che porta alla necessità di continui aggiustamenti per migliorare l’accuratezza del modello nelle iterazioni successive.

Integrare l’analisi predittiva nei processi aziendali

Il percorso per integrare l’analisi predittiva nei processi aziendali è irto di sfide e prevede, in primis, i passaggi fondamentali appena descritti, in modo tale che le organizzazioni possano realizzare appieno i vantaggi delle informazioni predittive.

È doveroso ribadire che l’integrazione dell’analisi predittiva nel processo decisionale strategico dipende dal suo allineamento con gli obiettivi aziendali. Ovvero, le strategie di analisi predittiva e di business intelligence non riguardano solo l’analisi dei dati, ma anche  la traduzione di insight in azioni che guidano l’efficienza operativa e contribuiscono direttamente al raggiungimento degli obiettivi strategici.

Inoltre, è doveroso evidenziare che, per integrare efficacemente l’analisi predittiva nelle operazioni aziendali, è essenziale allinearla ai processi di business intelligence esistenti.. Ciò comporta l’identificazione dei processi critici che trarranno il massimo vantaggio dalle informazioni predittive e la garanzia che i requisiti dei dati siano soddisfatti.

Strumenti e tecnologie avanzati svolgono un ruolo fondamentale in questa integrazione, fornendo le capacità necessarie per analizzare e interpretare grandi set di dati. Di fatto, l’integrazione senza soluzione di continuità non riguarda solo la tecnologia, ma anche le persone e i processi. Pertanto, si consiglia alle organizzazioni di considerare i seguenti passaggi che possono aiutare a garantire una transizione senza intoppi. Precisamente:

• Creare un team interfunzionale che comprenda data scientist, specialisti IT e analisti aziendali.
• Definire ruoli e responsabilità chiari per la gestione e la manutenzione dei modelli predittivi.
• Sviluppare un piano di implementazione graduale per integrare l’analisi senza interrompere le operazioni in corso.
• Fornire formazione e supporto al personale interessato per garantire sia in grado di utilizzare i nuovi strumenti in modo efficace.

Misurare il successo dell’analisi predittiva

Le organizzazioni devono avere obiettivi chiari e specifici che risulteranno strategici nel scegliere i criteri di valutazione appropriati per il modello.

Definire metriche di successo

Essenziale scegliere metriche che, non solo riflettano lo stato attuale del business, ma che siano anche in linea con gli obiettivi a lungo termine. Di fatto, le metriche servono come parametri di riferimento quantificabili che misurano l’efficacia dei modelli predittivi, consentendo alle organizzazioni di misurare i progressi rispetto ai loro obiettivi strategici, oltre ad assicurare che ogni sforzo analitico contribuisca alla visione aziendale sovraordinata. Ecco un semplice framework per guidare la selezione delle metriche:

• Identificare gli obiettivi aziendali chiave
• Determinare metriche rilevanti che supportino questi obiettivi
• Stabilire una linea di base per ogni metrica
• Stabilire obiettivi ambiziosi ma raggiungibili

Di fatto, le organizzazioni, allineando meticolosamente le metriche agli obiettivi aziendali, possono creare una strategia di analisi mirata che ha un impatto diretto sulla crescita e sulle prestazioni.

Monitorare le prestazioni dei modelli predittivi

Il percorso dell’analisi predittiva è in continua evoluzione. Ne consegue che la natura iterativa del perfezionamento del modello pone una serie di ostacoli, richiedendo continui aggiustamenti per migliorare l’accuratezza del modello nelle iterazioni successive. Questo processo non riguarda solo il mantenimento della pertinenza del modello, ma anche l’adattamento ai modelli di dati in evoluzione, il che può essere tecnicamente impegnativo.

Pertanto, la scelta dell’algoritmo più adatto è fondamentale per le capacità predittive del modello, considerando che diversi algoritmi hanno sia punti di forza sia di debolezza variabili che influenzano le prestazioni del modello stesso. Ne consegue che è essenziale allineare la selezione dell’algoritmo con il dominio specifico del problema e le caratteristiche del set di dati.

È doveroso sottolineare che il ciclo di analisi dei dati passati, la previsione degli scenari futuri e l’adozione di misure mirate crea un ciclo di feedback continuo che alimenta il miglioramento continuo. Pertanto, le organizzazioni, imparando costantemente dall’esperienza e adattandosi proattivamente ai risultati previsti, possono ottimizzare i loro processi, identificare nuove opportunità e, in ultima analisi, ottenere un vantaggio competitivo.

Ottimizzare i modelli predittivi nel tempo

In passato, lo sviluppo di modelli predittivi tradizionali richiedeva così tanto tempo e impegno che, una volta implementati, venivano spesso utilizzati per anni prima di essere aggiornati con il rischio dell’accuratezza predittiva dato che, man mano che le condizioni cambiavano, il divario tra i modelli di dati addestrati e i dati che stavano analizzando nel mondo reale continuava ad ampliarsi.

Oggigiorno, i modelli, grazie all’apprendimento automatico e alle piattaforme di analisi incorporate, possono essere aggiornati molto più frequentemente, i.e. i nuovi test e gli aggiornamenti avvengono mensilmente o addirittura settimanalmente.

Aggiornamento del modello

Le organizzazioni possono determinare quando avviare il nuovo test e l’aggiornamento del modello, considerando quanto segue, a titolo di esempio.

• Aggiornamento stagionale – imolti settori, come il commercio al dettaglio e l’ospitalità, il comportamento dei clienti cambia stagionalmente. Pertanto, ha senso aggiornare i modelli predittivi appena prima che questi modelli ciclici inizino a cambiare.
• Aggiornamento basato sulla misurazione – misurando l’accuratezza del modello in punti frequenti e casuali nel tempo, è possibile rilevare i primi segnali di un calo predittivo. Ovvero, se il modello funzionava, all’inizio, con un’accuratezza dell’80%, mentre ora è solo al 70%,ciò deve essere considerato come un segnale sicuro che il comportamento del modello (in base ai dati su cui è stato addestrato) non è più rispondente al contesto attuale a fronte di condizioni aziendali che si stanno trasformando o di una nuova tendenza comportamentale dei clienti.
• Aggiornamento basato sulle attività – le organizzazioni possono anticipare i cambiamenti comportamentali derivanti da tali azioni, includendo un aggiornamento proattivo del modello,  come parte dei nuovi piani di commercializzazione del prodotto o delle strategie di campagna marketing.

Gli aggiornamenti evitano che l’accuratezza peggiori e, al contempo, contribuiscono ad aumentare le prestazioni future. Inoltre, grazie al machine learning, man mano che gli algoritmi analizzano sempre più dati dei clienti nel tempo, è possibile generare modelli predittivi sempre più intelligenti a fronte di ogni aggiornamento. Ancora, a seconda dell’applicazione, si consiglia di misurare ulteriori dimensioni delle prestazioni del modello per individuare ulteriori margini di miglioramento.

• Sensibilità del modello – la sensibilità misura il numero di previsioni “sì” corrette come percentuale di risultati “sì” effettivi. Ciò può rivelarsi una misura importante per un’applicazione sanitaria, in cui il modello potrebbe, ad esempio, prevedere pazienti ad alto rischio di cancro. Un tasso di errore del 15%, in cui il modello non prevede l’insorgere del cancro per alcun paziente – che poi effettivamente si ammalano – potrebbe impedire screening cruciali e trattamenti di intervento precoce.
• Specificità del modello – la specificità misura il numero di previsioni “no” corrette come percentuale di risultati “no” effettivi. Di solito c’è un compromesso tra sensibilità e specificità. Ovvero, se la sensibilità è più importante per l’organizzazione, essa può essere incrementata abbassando la soglia per la specificità e viceversa.

Per mantenere e migliorare le prestazioni del modello, si dovrebbe considerare  un riaddestramento periodico. Inoltre, ogni volta che si vuole utilizzare il modello in un modo nuovo – ad esempio in un mercato in cui il comportamento dei clienti è probabile che sia diverso dai dati che sono stati usati originariamente per l’addestramento e la convalida – si dovrà riaddestrarlo.

Di fatto, l’analisi predittiva non è un report statico che descrive il passato, bensì utilizza l’apprendimento automatico per prevedere i risultati futuri in base a ciò che può imparare dal passato. Pertanto, l’analisi predittiva è valida solo quanto il modello sottostante e i dati più recenti  – che vengono generati da persone con scelte e abitudini in evoluzione – cambiano frequentemente. Si consiglia alle organizzazioni di monitorare costantemente le proprie analisi predittive per migliorarle e ottimizzare le prestazioni della propria organizzazione.

Sfide e opportunità dell’analisi predittiva

Una delle sfide centrali nell’uso dell’analisi predittiva è garantire la qualità dei dati . La presenza di “rumore”, valori mancanti e incongruenze nei set di dati può compromettere significativamente le prestazioni di un modello. È fondamentale impegnarsi in una pulizia approfondita dei dati, pre-elaborazione e convalida prima di utilizzare i dati per la modellazione predittiva.

La preparazione dei dati non riguarda solo la pulizia ma anche la trasformazione dei dati grezzi in un formato pronto per l’analisi. Ciò spesso comporta: la normalizzazione dei dati, la gestione dei valori anomali e la garanzia che i dati siano rappresentativi dello spazio del problema. I seguenti punti evidenziano l’importanza della preparazione dei dati:

• Garantire l’uso etico dei dati e la conformità alle normative
• Promuovere l’alfabetizzazione dei dati in tutta l’organizzazione
• Affrontare il volume e la varietà dei dati per migliorare l’accuratezza del modello

Affrontare le sfide etiche e legali dell’analisi predittiva

L’impiego solleva numerose sfide legali ed etiche significative. Di seguito, alcune di queste sfide e le possibili soluzioni.

Sfide etiche dell’analisi predittiva in termini di:

• Autonomia e Consenso Informato
  • Decisioni automatizzate – Le persone hanno il diritto di sapere quando le decisioni che le riguardano sono prese da algoritmi. Le organizzazioni devono informare chiaramente gli utenti quando vengono utilizzati modelli predittivi e garantire loro il diritto di contestare tali decisioni o richiedere l’intervento umano.
  • Manipolazione e influenza – L’analisi predittiva può essere usata per influenzare in modo sottile i comportamenti e le decisioni delle persone. Ad esempio, può essere utilizzata per personalizzare offerte commerciali in modo da massimizzare le vendite, manipolando potenzialmente i consumatori verso scelte che potrebbero non essere nel loro migliore interesse.
• Equità e giustizia sociale
  • Accesso ed equità – L’uso di modelli predittivi può accentuare le disuguaglianze esistenti se i gruppi emarginati sono sistematicamente svantaggiati. Ne consegue che assicurare che gli algoritmi siano equi e non penalizzino ingiustamente nessun gruppo sociale è una sfida complessa che richiede un monitoraggio continuo e una correzione attiva.
  • Rappresentanza nei dati – I dati utilizzati per addestrare i modelli devono rappresentare adeguatamente la diversità della popolazione. La mancanza di rappresentanza può portare a previsioni inaccurate e ingiuste per determinati gruppi.
• Uso responsabile della tecnologia
  • Sovrasfruttamento e dipendenza – Fare eccessivo affidamento sulle previsioni algoritmiche può ridurre la capacità degli esseri umani di prendere decisioni informate. Pertanto, la tecnologia dovrebbe essere utilizzata come uno strumento a supporto del giudizio umano, non come sostituto completo.
  • Rispetto dell’umana dignità – Gli algoritmi predittivi non dovrebbero mai essere usati in modo tale da compromettere la dignità o i diritti fondamentali delle persone. Pertanto, le decisioni prese da algoritmi devono sempre rispettare i valori etici e i diritti degli individui.

Sfide legali nell’analisi predittiva in termini di:

• Privacy dei dati
  • Raccolta dei dati – Le normative sulla privacy, come il GDPR in Europa, stabiliscono rigide restrizioni su come i dati personali possono essere raccolti, utilizzati e conservati. Le organizzazioni devono ottenere il consenso esplicito degli utenti e informare chiaramente su come verranno utilizzati i loro dati. Ciò include la raccolta di dati per fini di analisi predittiva, dove deve essere assicurato che gli utenti comprendano e accettino l’uso che verrà fatto dei loro dati.
  • Utilizzo dei dati – L’analisi predittiva, anche con un consenso adeguato, può violare le aspettative di privacy. Di fatto, i modelli predittivi possono rivelare informazioni sensibili o comportamenti privati degli individui che non erano evidenti nei dati originali. Ad esempio, predizioni su problemi di salute basate su dati di acquisto possono essere considerate una violazione della privacy.

• Discriminazione e bias:
  • Bias algoritmico – Gli algoritmi predittivi, spesso, riflettono i bias presenti nei dati storici con cui sono addestrati. Pertanto, se i dati storici sono distorti o discriminanti, anche le previsioni potrebbero risultare tali. Ad esempio, un algoritmo utilizzato per le assunzioni potrebbe preferire candidati di un certo genere o etnia se nei dati storici questi gruppi sono stati sistematicamente preferiti.
  • Discriminazione indiretta – Gli algoritmi, anche in assenza di bias espliciti, possono creare disparità. Ad esempio, un algoritmo che utilizza il codice postale come fattore predittivo per l’approvazione di prestiti potrebbe discriminare indirettamente gruppi etnici o sociali specifici se questi sono concentrati in determinate aree.

• Trasparenza ed accountability:
  • “Black Box” dei modelli – Molti algoritmi avanzati, come quelli basati su reti neurali profonde, sono noti per la loro opacità. Ciò rende difficile spiegare come vengono prese le decisioni predittive, sia ai clienti sia alle autorità di regolamentazione. Di fatto, la mancanza di trasparenza può ostacolare la fiducia e la capacità di contestare decisioni potenzialmente ingiuste e imparziali.
  • Responsabilità – È doveroso evidenziare che è alquanto complesso determinare chi è responsabile per le azioni derivanti dall’uso di un algoritmo predittivo. Di fatto, se un’azienda utilizza un modello predittivo per prendere decisioni che causano danni, è difficile stabilire se la colpa risieda nello sviluppatore dell’algoritmo, nell’azienda che lo utilizza o in chi ha fornito i dati.

• Proprietà intellettuale e diritto d’autore:
  • Dati – La proprietà dei dati utilizzati per l’analisi predittiva può essere controversa, soprattutto quando i dati provengono da diverse fonti, o quando i clienti forniscono i loro dati personali e, di conseguenza risulta complicato stabilire chi possiede i diritti su tali dati.
  • Modelli algoritmici – I modelli predittivi stessi possono essere soggetti a protezione attraverso brevetti o segreti commerciali. Tuttavia, l’applicazione di tali protezioni è complessa, soprattutto a causa della rapida evoluzione e dell’innovazione nel campo dell’apprendimento automatico.

Misure e soluzioni alle sfide etiche e legali dell’analisi predittiva

Per affrontare queste sfide, è essenziale che le organizzazioni adottino una combinazione di misure tecniche, legali ed etiche, quali:

• Compliance e regolamentazione – Le organizzazioni devono rimanere aggiornate e conformarsi alle normative sulla privacy e sulla protezione dei dati. Inoltre, esse devono sviluppare politiche chiare per la gestione dei dati e l’uso dell’analisi predittiva, garantendo che tutte le pratiche siano trasparenti e conformi alla legge vigente.
• Auditing e monitoraggio – Lo svolgimento di audit regolari degli algoritmi può aiutare a identificare e correggere bias e discriminazioni. Pertanto, le organizzazioni dovrebbero monitorare continuamente le performance dei loro modelli predittivi per assicurare che operino in modo equo e responsabile.
• Trasparenza – Si tratta di creare meccanismi atti a spiegare in modo chiaro e comprensibile come vengono prese le decisioni algoritmiche. Inoltre, le organizzazioni devono essere in grado di comunicare efficacemente agli utenti e alle autorità di regolamentazione come funzionano i loro modelli e su quali dati si basano.
• Formazione e consapevolezza – Le organizzazioni devono formare i loro dipendenti sui rischi legali ed etici legati all’analisi predittiva. Di fatto, promuovere una cultura aziendale che valorizzi la responsabilità, l’equità e la trasparenza è fondamentale per l’uso responsabile di queste tecnologie.

Sfruttare le opportunità future dell’analisi predittiva

L’integrazione di algoritmi di apprendimento automatico nei modelli di analisi predittiva è una tendenza chiave. Ciò non solo migliora l’accuratezza delle previsioni, ma consente anche ai sistemi di apprendere e adattarsi continuamente.

Inoltre, la domanda di insight in tempo reale sta guidando l’evoluzione dell’analisi predittiva, considerando che le organizzazioni si affidano sempre di più a strumenti che forniscono analisi di dati istantanee per informare il processo decisionale immediato.

Ancora, man mano che i modelli predittivi diventano più complessi, la necessità di un’Intelligenza Artificiale spiegabile sta guadagnando importanza. Di fatto, comprendere come i modelli giungono a previsioni specifiche è fondamentale per creare fiducia e garantire un uso etico.

Si ritiene che in futuro una maggiore diffusione del quantum computing garantirà un potenziale immenso per l’analisi predittiva, considerando la capacità di elaborare grandi quantità di dati simultaneamente e, al contempo, rivoluzionare la velocità e l’accuratezza delle previsioni.

Conclusione

L’analisi predittiva, guardando al futuro, continuerà a evolversi e a espandere le sue capacità.

Le organizzazioni devono investire nella creazione di competenze tecniche, nell’acquisizione di dati di alta qualità e nell’implementazione di pratiche trasparenti ed etiche. Inoltre, è essenziale mantenere un dialogo aperto con le autorità di regolamentazione e con le parti interessate per assicurare che le tecnologie predittive siano utilizzate in modo equo e conforme alle leggi.

Concludendo, l’analisi predittiva rappresenta un potente strumento per la trasformazione organizzativa, la mitigazione dei rischi e la costruzione di resilienza. Abbracciando le sue opportunità e affrontando le sue sfide con saggezza e integrità, le organizzazioni possono navigare verso un futuro più prevedibile e prospero.