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Analisi predittiva: serve davvero?
Ciò che un tempo era importante, oggi è assolutamente necessario. Stiamo parlando dell’analisi predittiva, il modo a disposizione di ogni azienda per non ritrovarsi con le spalle al muro a causa di un improvviso cambiamento del mercato. Ma di cosa si tratta esattamente?
Analisi predittiva: che cos’è?
Per analisi predittiva dei dati si fa riferimento a un ramo dell’analitica avanzata grazie alla quale è possibile fare previsioni su eventi, comportamenti e risultati futuri.
Partendo da dati storici e correnti raccolti, tale analisi sfrutta tecniche statistiche per valutare la probabilità che un determinato evento, anche se non direttamente correlato all’azienda interessata, si verifichi.
Non si tratta solo di raccogliere un’enorme quantità di dati, ma di classificarli in varie tipologie, di combinarli in modo da ottenere delle previsioni sempre più accurate e una conoscenza iper approfondita dei clienti, dei concorrenti e dell’azienda stessa.
A cosa serve l’analisi predittiva dei dati?
L’analisi predittiva può essere sfruttata in numerose occasioni. Facciamo 3 esempi legati al mondo web::
- Indagare e contrastare il fenomeno del carrello abbandonato
- Individuare i clienti più propensi a spendere e quelli invece tendenzialmente inadempienti
- Rilevare frodi
Da non dimenticare che l’analisi predittiva oggi trova sempre maggior supporto dalle tecnologie dell’intelligenza artificiale. Il contributo dell’AI non è solo utile a giungere a previsioni più accurate, ma serve – e servirà – anche ad automatizzare i passaggi del processo di analisi predittiva stessa.
Dato il repentino aumento dell’analisi predittiva, si stima che il mercato che le ruota attorno raggiunga i 35,45 miliardi di dollari entro il 2027, con un tasso annuo di crescita del 21,9%.
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Analisi di modelli predittivi
I modelli predittivi sono quegli schemi, ormai sempre più complessi, composti non solo da numeri, ma anche da immagini, tracciati, testi, segnali. È dalla combinazione dei dati raccolti attraverso i modelli predittivi che è possibile trarre valide conclusioni sul futuro.
Come accennato, dobbiamo ricordare che il mondo del web marketing beneficia notevolmente di tali modelli. Pensiamo, ad esempio, all’importanza che hanno i dati sui feedback degli utenti. E soprattutto, chi non vorrebbe avere qualche soffiata sui futuri trend di acquisto?
A questo punto, non resta che chiedersi: come creare un modello predittivo affidabile? Innanzitutto, bisogna svilupparlo e adattarlo al contesto in cui l’azienda opera, passando necessariamente per la calibrazione degli algoritmi. Dopo una prima fase di raccolta dati, si passa alla loro elaborazione, che necessita di una forte competenza tecnica. Infatti, è necessario saper ripulire i dati e costruire le variabili che verranno utilizzate in un secondo momento per fornire la previsione. Quando anche questa fase è completata, si passa alla calibrazione degli algoritmi, in cui la scelta dei migliori parametri gioca sicuramente il ruolo principale.
