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Ecco come l’analisi predittiva può prevedere il futuro del business

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Ai giorni nostri viviamo immersi nei dati e in questo contesto le imprese, per capire meglio i consumatori, devono tenere conto di 2,5 quintilioni di byte di dati, che gli umani generano per identificare pattern nei comportamenti e prendere decisioni strategiche più efficienti. La possibilità di prevedere l’andamento futuro del business e del mercato è un grande vantaggio competitivo per le aziende e, oggi, anche le più piccole hanno l’opportunità di sfruttare il potenziale dell’analisi predittiva.

I software previsionali sono, infatti, oggi diventati più standardizzati e accessibili che mai, grazie a una costante riduzione dei costi conseguente all’avanzare della tecnologia. L’analisi predittiva permette di realizzare previsioni più accurate rispetto agli strumenti di analisi tradizionali, come i fogli di calcolo o la semplice business intelligence.

Questi ultimi si basano sull’analisi del comportamento dell’andamento aziendale del passato accumulando i dati storici, senza tener conto dei dinamici cambiamenti del mercato.  L’analisi predittiva, invece, è in grado di trasformare i dati in insight e li utilizza per prevedere i trend e le metriche del futuro, come l’andamento delle vendite.

Cos’è l’analisi predittiva?

Possiamo definire l’analisi predittiva come una forma di analisi molto avanzata che utilizza i dati, insieme a diverse tecniche di machine learning e algoritmi statistici, per identificare i risultati futuri. L’obiettivo che ci si pone con l’analisi predittiva è rispondere alla domanda “cosa succederà?” e di osservare gli sviluppi di ciò che accadrà in futuro, grazie all’utilizzo dei big data.

A differenza della business intelligence che genera report attraverso una collezione dei dati passati, l’analisi predittiva è uno strumento in continua evoluzione, in grado di pulire i dati e trarre le informazioni utili per prevedere scenari di business e creare strategie più efficaci.

I metodi di analisi tradizionali includono tecniche previsionali basate sulle serie temporali che sono limitate quando vengono applicate in sistemi complessi e quando devono rispondere a cambiamenti del mercato. L’analisi predittiva, invece, utilizza i dati aziendali e le variabili del mercato per identificarne pattern e prevedere eventi futuri, suggerendo misure da adottare per ottenere risultati ottimali.

I vantaggi dell’analisi predittiva

Ogni imprenditore, quando deve prendere una decisione, cerca di capire quali sono i migliori modi per investire capitale e risorse, tenendo conto degli obiettivi a lungo termine. L’analisi predittiva è vantaggiosa perché, tramite la previsione dell’andamento dei trend e degli eventi, consente alle aziende di adattarsi ai cambiamenti del mercato, così da rimanere competitive. Prendiamo in esame alcune delle scelte che un decision maker deve compiere e dei vantaggi offerti dall’analisi predittiva:

● Prevedere le vendite: i modelli possono unire l’analisi dei dati di vendita storici, insieme ai trend e ai comportamenti dei consumatori, per prevedere quale sarà la domanda di un prodotto, come si comporteranno le vendite future e quale sarà il prezzo ideale per massimizzare i margini.

● Gestire l’inventario preventivamente: prevedere l’andamento delle materie prime assicura un’ottimizzazione delle risorse della supply chain e una migliore gestione dell’inventario e del magazzino.

● Prevenire guasti produttivi: l’analisi predittiva, attraverso l’utilizzo di dati in tempo reale, può anticipare eventuali guasti degli impianti aziendali che potrebbero compromettere l’intera produzione.

L’analisi predittiva è un approccio avanzato dell’analitica necessario per dare uno sguardo al futuro dell’azienda, permettendo di prendere decisioni più consapevoli e rimanere competitivi nel mercato. Queste soluzioni sono offerte da varie aziende nel mondo e, in Italia, da Vedrai SpA che realizza Agenti Virtuali che permettono alle Piccole e Medie e Imprese di compiere analisi predittive.

Questi software sono capaci di prevedere l’andamento del prossimo comportamento, attraverso la combinazione dei dati correnti con variabili di mercato, permettendo agli imprenditori di vedere in anticipo le simulazioni di scenari futuri e di diminuire il margine di errore.

 

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