Le attività moderne di successo sono sempre più guidate dai dati. Ad esempio, grandi banche come JPMorgan Chase utilizzano l'analisi prescrittiva nei propri modelli di rilevamento delle frodi per ridurre i falsi positivi (ovvero, transazioni legittime segnalate come fraudolente) fino al 30%. Le attività di tutte le dimensioni traggono vantaggio da un uso efficace dei dati, ma i leader devono sapere di che tipo di dati hanno bisogno e cosa intendono farne, che si tratti di prevedere la domanda, anticipare i rischi o orientare una decisione futura.

L'analisi predittiva e quella prescrittiva svolgono ciascuna un ruolo diverso nell'aiutare le attività ad affrontare l'incertezza. Tuttavia, se non comprendi come funzionano o quando utilizzarle, potresti ritrovarti con una previsione su cui non puoi agire o con una strategia priva di un contesto importante. Di seguito, spiegheremo in cosa differiscono queste due forme di analisi, quando utilizzare ciascuna di esse e in che modo consentono di prendere decisioni più intelligenti in scenari reali delle attività.

Contenuto dell'articolo

• Che cos'è l'analisi predittiva?
  
• Che cos'è l'analisi prescrittiva?
  
• Analogie e differenze tra analisi prescrittiva e predittiva
  
• Come le attività utilizzano l'analisi predittiva rispetto a quella prescrittiva
  
• Quando dovresti utilizzare l'analisi predittiva rispetto a quella prescrittiva?
  
• Casi d'uso dell'analisi predittiva rispetto a quella prescrittiva
  
• Come Stripe Data Pipeline può essere d'aiuto
  

Cos'è l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva utilizza i dati storici per prevedere i risultati. Individua modelli nei dati passati, quindi applica modelli statistici e intelligenza artificiale per stimare cosa è probabile che accada. Il risultato è una probabilità piuttosto che una certezza, ma può essere sufficiente per aiutare i dirigenti a prendere decisioni aziendali migliori.

Esempi di analisi predittiva includono:

• Un venditore al dettaglio che proietta le vendite per le festività

• Una banca che segnala le transazioni che potrebbero essere fraudolente

• Una piattaforma in abbonamento che prevede quali utenti potrebbero annullare l'iscrizione

Cos'è l'analisi prescrittiva?

Mentre l'analisi predittiva prevede i risultati probabili, l'analisi prescrittiva si spinge oltre per consigliare azioni specifiche basate su tali previsioni. Questo di solito comporta la ponderazione di molteplici scenari possibili, l'esecuzione di simulazioni e il perfezionamento per risultati specifici in presenza di vincoli (ad es. budget, tempo, risorse).

Ad esempio, immagina che il tuo modello preveda una carenza di liquidità per il prossimo trimestre. Un sistema prescrittivo potrebbe consigliare di tagliare alcune spese, modificare il tuo budget di marketing o rinegoziare i termini con i fornitori, ovvero azioni specifiche per il tuo contesto e i tuoi dati.

Analogie e differenze tra analisi prescrittiva e predittiva

L'analisi predittiva e prescrittiva rappresentano i due livelli più lungimiranti dell'analisi aziendale. Sebbene siano spesso discusse insieme, svolgono funzioni distinte, si basano su diverse tecniche matematiche e producono risultati fondamentalmente diversi.

Somiglianze

Nonostante le differenze funzionali, l'analisi predittiva e prescrittiva condividono un nucleo fondamentale:

• Basate su dati di alta qualità
  Entrambe si affidano fortemente a dati storici strutturati e non strutturati, feed di dati in tempo reale e solide pipeline di ingegneria dei dati (ETL/ELT) per produrre risultati accurati.

• Fondamento algoritmico avanzato
  Entrambe vanno oltre l'analisi descrittiva ("cosa è successo") e l'analisi diagnostica ("perché è successo") utilizzando matematica avanzata, modellazione statistica e machine learning.

• Obiettivo condiviso di ottimizzare i risultati
  Entrambe riducono l'incertezza operativa, migliorano la qualità delle decisioni e generano un valore aziendale tangibile, come l'aumento dei ricavi, la riduzione dei costi o la mitigazione dei rischi aziendali.

• Sovrapposizione dello stack tecnologico di base
  Entrambe si basano su strumenti di data science e linguaggi di programmazione fondamentali. I team di dati utilizzano Python, R e SQL per pulire, manipolare e strutturare i dati per modelli predittivi e prescrittivi. Inoltre, entrambe forniscono informazioni a strumenti di Business Intelligence (BI) come Tableau, Power BI o Looker per la reportistica visiva e le dashboard direzionali.

Differenze

L'analisi prescrittiva e predittiva differiscono nettamente per il loro focus principale, per la metodologia tecnica, per i set di strumenti e per le applicazioni aziendali pratiche. L'analisi predittiva risponde a "Cosa è probabile che accada?", mentre l'analisi prescrittiva risponde a "Qual è la migliore linea d'azione da intraprendere?".

Come le attività utilizzano l'analisi predittiva rispetto a quella prescrittiva

Capire come questi modelli operano in scenari aziendali reali evidenzia le loro funzioni complementari ma distinte:

Processo decisionale strategico e operativo

• Predittiva
  Mitiga l'incertezza offrendo chiarezza direzionale. Ad esempio, un modello predittivo potrebbe prevedere un aumento del 25% nella domanda stagionale di prodotti o identificare potenziali mercati target di espansione.

• Prescrittiva
  Elimina la paralisi decisionale valutando i vincoli di capacità, budget e fornitura per fornire passaggi esatti. Calcola con precisione quanto inventario ordinare, dove allocare la spesa di marketing o come riorganizzare la logistica per soddisfare tale domanda con costi e interruzioni minimi.

Gestione dei rischi e avvisi di inadempienza

• Predittiva
  Segnala segnali di allarme precoce prima che i problemi si aggravino. I prestatori la usano per identificare i mutuatari con un'alta probabilità statistica di insolvenza, mentre i team di sicurezza informatica la usano per individuare anomalie di rete indicative di un attacco.

• Prescrittiva
  Consiglia protocolli esatti di mitigazione del rischio in base ai punteggi di probabilità. Per i richiedenti di prestiti ad alto rischio, un motore prescrittivo potrebbe suggerire strutture di credito alternative o tassi di interesse adeguati. Per le minacce alla sicurezza, può attivare automaticamente passaggi specifici di autenticazione avanzata o isolare i nodi di rete compromessi.

Efficienza operativa e allocazione delle risorse

• Predittiva
  Anticipa le interruzioni operative prima che si verifichino, ad esempio prevedendo quando è probabile che le parti dei veicoli per le consegne si guastino, stimando l'affluenza nei negozi al dettaglio o prevedendo i volumi di produzione regionali.

• Prescrittiva
  Ottimizza la pianificazione e la distribuzione delle risorse per massimizzare il margine e ridurre al minimo gli sprechi. Indica ai gestori delle flotte finestre di manutenzione esatte per prevenire tempi di inattività senza eccessiva manutenzione, distribuisce l'inventario del magazzino tra gli hub regionali per ridurre al minimo i ritardi di spedizione e pianifica i turni del personale in base al turno e al livello di competenza.

Coinvolgimento dei clienti e iperpersonalizzazione

• Predittiva
  Classifica il comportamento dei clienti per scoprire intenti futuri, ad esempio individuando quali abbonati hanno il 70% di probabilità di abbandono il mese prossimo o identificando quali acquirenti sono pronti per un aggiornamento.

• Prescrittiva
  Determina la singola azione migliore (Next Best Action) per ogni singolo cliente in tempo reale. Invece di inviare un'email promozionale generica, valuta i margini di profitto e il valore nel tempo (LTV) dei clienti per consigliare se offrire uno sconto specifico, programmare una chiamata di controllo con un success manager o attivare un consiglio di prodotto su misura.

Quando è opportuno utilizzare l'analisi predittiva rispetto a quella prescrittiva?

L'analisi predittiva e quella prescrittiva sono pensate per tipi di domande diverse. La scelta più adatta a ogni situazione dipende dal tipo di informazioni che vuoi ottenere e dal grado di maturità delle tue capacità di gestione dei dati.

Casi d'uso dell'analisi predittiva rispetto all'analisi prescrittiva

Mentre l'analisi predittiva fornisce una visione a lungo termine calcolando le probabilità e prevedendo le tendenze, l'analisi prescrittiva trasforma queste informazioni in azioni immediate e ottimizzate. Ecco come si traduce in diversi settori:

Commercio al dettaglio ed e-commerce

• Predittiva
  Identifica i picchi stagionali della domanda dei prodotti e prevede quali abbonati di alto valore potrebbero annullare l'abbonamento
  

• Prescrittiva
  Calcola le percentuali di sconto ottimali, adegua i prezzi web in tempo reale e attiva offerte di fidelizzazione personalizzate

• Impatto sull'attività
  Aumenta la fidelizzazione, riduce al minimo le svalutazioni dell'inventario e massimizza i margini di profitto

Settore sanitario e scienze biologiche

• Predittiva
  Anticipa i picchi di ricoveri al pronto soccorso durante la stagione influenzale e identifica i pazienti ad alto rischio di riammissione in ospedale

• Prescrittiva:
  Consiglia livelli precisi di personale per i turni e genera protocolli di trattamento dinamici in base alle metriche dei pazienti

• Impatto sull'attività
  Riduce i tempi di attesa, previene il burnout clinico e migliora i risultati per i pazienti

Servizi finanziari e bancari

• Predittiva
  Segnala i richiedenti prestiti che potrebbero risultare insolventi e rileva modelli sospetti di transazione con carta di credito in tempo reale

• Prescrittiva
  Consiglia strutture di prestito alternative (ad es. requisiti di garanzia più elevati) e attiva automaticamente l'autenticazione step-up

• Impatto sull'attività
  Mitiga il rischio di credito, riduce le perdite per frode e ottimizza i rendimenti del portafoglio

Catena di approvvigionamento e produzione

• Predittiva
  Prevede le finestre di guasto delle apparecchiature di fabbrica e stima i ritardi dei trasporti regionali
  

• Prescrittiva
  Reindirizza i veicoli della flotta in tempo reale e riprogramma le finestre di manutenzione dei macchinari per evitare colli di bottiglia

• Impatto sull'attività
  Elimina i tempi di inattività non pianificati, riduce le spese di trasporto e migliora le tempistiche di consegna

Energia e servizi pubblici

• Predittiva
  Stima i picchi di domanda di energia durante condizioni meteorologiche estreme e prevede i rendimenti della produzione di energia solare ed eolica

• Prescrittiva
  Reindirizza automaticamente l'energia tra le microreti e determina le ore ottimali per immagazzinare o rilasciare l'energia delle batterie

• Impatto sull'attività
  Previene i blackout, riduce i costi di generazione e accelera l'integrazione delle energie rinnovabili

Telecomunicazioni e media

• Predittiva
  Identifica i colli di bottiglia della larghezza di banda durante gli eventi in live streaming e modella i tassi di abbandono degli abbonati

• Prescrittiva
  Assegna dinamicamente la capacità di rete alle celle ad alto traffico e consiglia pacchetti di contenuti su misura

• Impatto sull'attività
  Garantisce la qualità del servizio, ottimizza la larghezza di banda della rete e aumenta il valore nel tempo degli abbonati

Viaggi, ospitalità e aviazione

• Predittiva
  Stima le interruzioni dei voli dovute al maltempo e prevede i picchi di prenotazioni alberghiere durante gli eventi regionali

• Prescrittiva
  Adegua dinamicamente i prezzi dei biglietti e delle camere in tempo reale e riassegna gli equipaggi dei voli aeroportuali per ridurre al minimo i ritardi a catena

• Impatto sull'attività
  Massimizza il RevPAR (Revenue Per Available Room), migliora l'utilizzo della flotta e aumenta la soddisfazione del cliente

Risorse umane e gestione del personale

• Predittiva
  Individua i dipendenti chiave ad alto rischio di dimissioni e prevede le future carenze di competenze della forza lavoro

• Prescrittiva
  Genera pacchetti retributivi e di crescita personalizzati e crea percorsi di formazione su misura per i dipendenti

• Impatto sull'attività
  Riduce il costoso turnover dei dipendenti, diminuisce le spese di reclutamento e crea pipeline interne di talenti

Come può essere utile Stripe Data Pipeline

Stripe Data Pipeline consente alle attività di sincronizzare senza sforzo i dati dell'account Stripe direttamente con data warehouse o provider di archiviazione cloud. Data Pipeline semplifica la visualizzazione dei dati Stripe in combinazione con altri set di dati.

Data Pipeline può aiutarti a:

• Automatizza la distribuzione dei dati su scala: configura Data Pipeline in pochi minuti in modalità no-code e ricevi automaticamente tutti i dati e i report Stripe in Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks e nelle soluzioni di archiviazione cloud più diffuse su base continuativa.

• Evita ritardi e interruzioni dei dati: riduci i costi di manutenzione continua con una pipeline integrata in Stripe. Inoltre, Data Pipeline non ha limiti di frequenza delle API. Indipendentemente dalla quantità di dati di cui disponi, saranno sempre completi e precisi.

• Chiudi i libri contabili e ottieni informazioni più rapidamente: centralizza i dati Stripe con altri dati di prodotti, clienti e marketing per riconciliare i ricavi più rapidamente e analizzare i segmenti di maggior valore, le frodi e i costi dei pagamenti in un unico posto. Inoltre, accedi a set di dati predefiniti e arricchiti, esclusivi per Data Pipeline, per iniziare ad analizzare l'RMR, le regole personalizzate per le frodi, le prestazioni di recupero dei ricavi e altro ancora, senza alcuna complessa modellazione finanziaria.

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