Oggi le informazioni disponibili nelle aziende sono tante e aumentano sempre più il loro volume grazie alla facilità attraverso cui è possibile raccogliere dati. Uno dei problemi principali che si riscontra con un elevato numero di informazioni provenienti da fonti diverse è capire quali sono veramente importanti e come utilizzarli. Diventa complicato a volta capire quali soluzioni analytics utilizzare e quali processi automatici attivare.
In questi casi si adotta un approccio predittivo nell’analisi dei dati volto a migliorare sia la customer experience offerta ai clienti che la gestione della supply chain e la revisione dei modelli di business.
L’analisi predittiva nel marketing si serve di dati, algoritmi statistici e tecniche di apprendimento automatico che permettono di identificare con precisione quali sono le probabilità di avvenimenti futuri sulla base dell’analisi dei dati ottenuti.
Come applicare l’analisi predittiva
E’ indispensabile per un’azienda che applica una strategia di business agile, abbinare l’analisi predittiva ad un sistema di advanced analytics. Queste due tecniche permettono di semplificare ulteriormente i processi di analisi dei dati e di migliorare i risultati, offrendo la possibilità alle aziende di creare nuovi modelli di business sempre corretti.
L’analisi predittiva può essere applicata in diversi modi:
- Analisi predittiva basata sul comportamento del cliente
Il modello predittivo offre modelli basati sulla segmentazione dei clienti in funzione di diverse variabili, permette di effettuare una previsione di comportamento e raccomandano i migliori prodotti, servizi e pubblicità da offrire ai clienti.
- Analisi predittiva basata sui lead
Molte strategie di marketing per il B2B utilizzano la predittività per convertire lead, attraverso il predictive scoring o i modelli identificativi che analizzano le potenzialità di acquisto e associano attributi simili per diversi clienti.Potrebbe interessarti
- Analisi predittiva basata sugli insight
Utilizzare l’analisi predittiva per l’insight analytics è ancora più efficace: è possibile, infatti, accedere a dati strutturati interni dei social media e applicare un punteggio comportamentale basato sulle azioni dei potenziali clienti. Analizzando gli insight con il modello predittivo permette di capire su quale canale una campagna di marketing ha più successo.
Integrando soluzioni di advanced analytics all’interno dei modelli predittivi è possibile organizzare tutti i dati disponibili e identificare le informazioni più preziose per la propria azienda, ottimizzando risorse utili e tempo.
Quali sono i vantaggi delle soluzioni di Advanced Analytics
I vantaggi offerti dall’analisi predittiva dei dati e dall’integrazione dell’intelligenza artificiale inserita nelle soluzioni di advanced analytics, permettono di velocizzare i processi decisionali e migliorare la loro efficienza.
Attraverso le soluzioni innovative di Advanced Analytics è possibile utilizzare i dati in modo innovativo ed ottenere innumerevoli vantaggi, tra cui:
- Incrementare i profitti;
- Comprendere meglio le necessità dei clienti;
- Ottimizzare la customer experience;
- Aumentare l'efficacia del marketing e il ROI;
- Identificare nuove fonti di reddito;
- Accrescere la soddisfazione dei clienti;
- Migliorare l’assistenza clienti attraverso diversi canali;
- Applicare un approccio predittivo;
- Minimizzare le perdite derivanti da frodi informatiche;
- Velocizzare i processi di analisi dei dati;
- Aumentare la sicurezza dei dati.
