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 che sono state segnalate come fraudolente) fino al 30%. Le attività di tutte le dimensioni traggono vantaggio da un utilizzo efficace dei dati, ma devono sapere di che tipo di dati hanno bisogno e cosa intendono effettivamente fare con essi, che si tratti di prevedere la domanda, anticipare i rischi o informare una decisione futura.

L'analisi predittiva e quella prescrittiva svolgono ruoli diversi nell'aiutare le attività ad affrontare l'incertezza. Ma se non capisci come funzionano o quando usarli, potresti ritrovarti con una previsione su cui non puoi agire o una strategia priva di contesto. Di seguito spiegheremo in che modo queste due forme di analisi differiscono, quando utilizzarle e come consentono di prendere decisioni più intelligenti in scenari di attività reali.

Di cosa parla questo articolo?

• Cos'è l'analisi predittiva?
  
• Cos'è l'analisi prescrittiva?
  
• In cosa differiscono analisi prescrittiva e predittiva?
  
• In che modo le attività utilizzano l'analisi predittiva?
  
• In che modo le attività utilizzano l'analisi prescrittiva?
  
• Quando è opportuno utilizzare l'analisi predittiva rispetto a quella prescrittiva?
  
• Quali sono i casi d'uso più comuni per l'analisi predittiva?
  

Cos'è l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva utilizza i dati storici per prevedere i risultati. Individua modelli ricorrenti nei dati passati, quindi applica modelli statistici e intelligenza artificiale per stimare cosa potrebbe accadere. Il risultato è una probabilità anziché una certezza, ma spesso è sufficiente per prendere decisioni migliori per l'attività.

Esempi di analisi predittiva includono:

• Un venditore al dettaglio che prevede le vendite per le festività natalizie
  
• Una banca che segnala le transazioni che potrebbero essere fraudolente
  
• Una piattaforma in abbonamento che prevede quali utenti potrebbero annullare
  

Cos'è l'analisi prescrittiva?

Mentre l'analisi predittiva prevede i risultati probabili, l'analisi prescrittiva va oltre: raccomanda azioni specifiche sulla base di tali previsioni. Questo di solito comporta la valutazione di diversi scenari possibili, l'esecuzione di simulazioni e l'ottimizzazione per ottenere risultati specifici nel rispetto di determinati vincoli (ad esempio, budget, tempo, risorse).

Supponiamo che il tuo modello preveda una carenza di liquidità nel prossimo trimestre. Un sistema prescrittivo potrebbe consigliare di tagliare determinate spese, adeguare il budget di marketing o rinegoziare i termini con i fornitori, ovvero azioni specifiche per il contesto e i dati dell'azienda.

In cosa differiscono analisi prescrittiva e predittiva?

L'analisi prescrittiva e quella predittiva sono spesso collegate, poiché la prima si basa sulla seconda. Ma hanno scopi distinti e producono risultati molto diversi. Comprendere la differenza tra le due cose è importante, soprattutto quando si decide quale approccio adottare per risolvere un problema dell'attività. L'analisi predittiva ti dice cosa è più probabile che accada, mentre l'analisi prescrittiva ti dice qual è l'azione migliore da intraprendere.

Ad esempio, un modello predittivo potrebbe indicare che c'è il 70% di probabilità che un cliente abbandoni nel prossimo mese. Un modello prescrittivo prende tale previsione, valuta diverse opzioni (ad esempio, offrire uno sconto, modificare l'esperienza di onboarding) e raccomanda la linea di condotta più efficace in base ai risultati probabili, ai vincoli e ai compromessi.

In termini di funzionalità, l'analisi predittiva consiste nello stimare le probabilità utilizzando dati storici e modelli. L'analisi prescrittiva incorpora tali probabilità in un quadro decisionale più ampio. Utilizza metodi quali simulazioni, ottimizzazione e analisi di scenari per suggerire la strategia più efficace.

I modelli prescrittivi spesso coinvolgono una serie più ampia di variabili (dati in tempo reale, regole dell'attività e vincoli esterni) perché il loro scopo è quello di fornire i passi successivi da intraprendere. Mentre l’analisi predittiva può individuare una tendenza, l’analisi prescrittiva prende in considerazione il contesto, gli obiettivi e gli effetti a valle.

Potresti utilizzare l'analisi predittiva per identificare un probabile aumento della domanda di un prodotto. Ma per rispondere bene, hai bisogno di analisi prescrittive per capire come regolare l'inventario, allocare il budget o reindirizzare la logistica per soddisfare tale domanda con interruzioni o costi minimi.

In che modo le attività utilizzano l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva offre alle attività il tempo necessario per pianificare e agire con sicurezza. Quando riesci a prevedere cosa potrebbe succedere, puoi reagire prima e in modo più intelligente.

Ecco come è possibile utilizzare l'analisi predittiva nelle operazioni dell'attività.

Processo decisionale più forte

Le previsioni basate sui dati aiutano a ridurre l'incertezza. Che tu stia decidendo quanto inventario ordinare, dove aprire una nuova sede o quale mercato scegliere come target, i modelli predittivi possono offrirti una visione chiara e orientata.

Avvisi preventivi di rischio

I finanziatori utilizzano l'analisi predittiva per individuare i titolari di mutuo che potrebbero non essere in grado di rimborsare il prestito. I team di sicurezza lo utilizzano per rilevare anomalie che potrebbero segnalare frodi o attacchi informatici. Identificando i problemi prima che si intensifichino, si ottiene una finestra preziosa per l'intervento.

Efficienza operativa

Sapere cosa potrebbe succedere può aiutarti a migliorare la logistica e l'allocazione delle risorse.

Ecco alcuni esempi di modifiche che le attività potrebbero apportare sulla base dell'analisi predittiva:

• Le flotte di consegna potrebbero programmare una manutenzione proattiva prima dei guasti.
  
• I rivenditori potrebbero adeguare il personale o le scorte in base alle previsioni della domanda.
  
• I produttori potrebbero modificare la produzione per adeguarsi al volume degli ordini previsto.
  

I risultati di questo tipo di cambiamenti tendono a essere una riduzione degli sprechi, un minor numero di interruzioni e margini più elevati.

Coinvolgimento dei clienti più mirato

L'analisi predittiva può segnalare quali clienti sono più propensi ad abbandonare e quali sono pronti per l'aggiornamento. Grazie a queste informazioni, i team possono personalizzare le attività di outreach in modo più preciso:

• Invio di offerte di fidelizzazione prima che i clienti completino l'acquisto
  
• Raccomandazione di prodotti in base ai segnali di acquisto
  
• Assegnazione di priorità ai lead in base alla probabilità di conversione
  

Con l'analisi predittiva, puoi ottenere un miglior ritorno sul tuo investimento e i clienti vivono un'esperienza più pertinente.

In che modo le attività utilizzano l'analisi prescrittiva?

L'analisi prescrittiva aiuta i team ad agire sui loro dati. Anziché rivelare modelli o prevedere risultati, fornisce raccomandazioni concrete e supportate da dati specifici per i tuoi obiettivi e vincoli.

Ecco cosa può fare per la tua attività.

Decisioni più rapide e sicure

L'analisi prescrittiva indica i passaggi successivi specifici e spiega perché sono sensati. Questo può ridurre la paralisi decisionale, soprattutto quando la posta in gioco è alta o il tempo è poco.

Allocazione più intelligente delle risorse

I modelli prescrittivi prendono in considerazione molteplici fattori e priorità concorrenti per suggerire come ottenere il massimo dalle risorse disponibili.

Ad esempio, potrebbero consigliarti di:

• Migliorare la tempistica della manutenzione per ridurre i tempi di inattività senza un eccesso di assistenza.
  
• Distribuire le scorte tra i magazzini per ridurre al minimo i costi di spedizione e i ritardi.
  
• Pianificare il personale in base alla domanda prevista per regione o turno
  

Questi modelli ti aiutano a prendere decisioni più intelligenti e basate sui dati su come utilizzare le tue risorse in modo più strategico.

Gestione proattiva del rischio

L'analisi predittiva segnala i potenziali rischi, mentre l'analisi prescrittiva indica come affrontarli. Ad esempio, quest’ultimo potrebbe consigliarti di assegnare fasi di verifica per le transazioni ad alto rischio o offrire strutture di prestito alternative per i richiedenti che non soddisfano i requisiti standard.

Personalizzazione più profonda

I sistemi prescrittivi possono determinare l'azione migliore da intraprendere per ciascun cliente in base al suo comportamento. Questo contribuisce a rendere la tua comunicazione più personalizzata ed efficace, eliminando ogni margine di incertezza. È la differenza tra inviare una promozione generica e offrire proprio nel momento giusto qualcosa che, statisticamente, un cliente potrebbe desiderare.

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

L'analisi predittiva e quella prescrittiva sono progettate per diversi tipi di domande. La scelta giusta in ogni situazione dipende dal tipo di informazioni che desideri ottenere e dal grado di maturità delle tue capacità in materia di dati.

In alcuni casi, un'attività ha bisogno solo di una previsione affidabile. Se devi prendere una decisione su un singolo punto (ad esempio, stabilire il budget pubblicitario per il mese prossimo, stimare lo spazio di magazzino), un modello predittivo potrebbe fornirti la chiarezza necessaria per procedere. Le attività possono utilizzare l'analisi predittiva per:

• Capire cosa potrebbe succedere dopo
  
• Individuare tendenze, segnalare potenziali rischi o prevedere condizioni future
  
• Ridurre l'incertezza in aree quali il comportamento dei clienti, le proiezioni di vendita, la domanda di inventario e il rischio finanziario.
  

Ma man mano che le decisioni diventano più complesse, con dipendenze, priorità contrastanti o conseguenze finanziarie significative, sarà necessario un modo per anticipare i risultati e scegliere tra le opzioni disponibili. L'analisi prescrittiva ti aiuta a valutare i compromessi e a trovare la strategia più efficace in base ai tuoi vincoli effettivi. Le attività possono utilizzare l'analisi prescrittiva per:

• Ricevi raccomandazioni chiare e supportate da dati su quali azioni intraprendere
  
• Gestire più variabili, vincoli o possibili compromessi
  
• Migliorare un elaborato o un risultato
  

In molti scenari di attività, l'analisi predittiva e quella prescrittiva funzionano meglio se utilizzate in tandem. L'analisi predittiva segnala un evento o un risultato probabile (ad esempio, aumento della domanda, perdita di clienti, guasto di un macchinario). L'analisi prescrittiva valuta quindi le opzioni e suggerisce la risposta più efficace (ad esempio, reindirizzamento dell'inventario, adeguamento delle tariffe, aumento dei punti di contatto del servizio).

Quali sono i casi d'uso più comuni dell'analisi predittiva?

L'analisi predittiva trova applicazione in quasi tutti i settori, ogni volta che le attività devono anticipare comportamenti, domanda o rischio. Ecco alcuni casi d'uso comuni in diversi tipi di attività.

Rilevamento frodi e rischio di credito

Gli istituti finanziari fanno ampio ricorso a modelli predittivi per gestire il rischio. I sistemi di monitoraggio delle transazioni segnalano i pagamenti che sembrano sospetti sulla base di modelli di frodi passate. I modelli di credit scoring prevedono la probabilità che l'intestatario di un mutuo non riesca a rimborsare un prestito. Questo aiuta i finanziatori a prendere decisioni di valutazione del rischio più intelligenti e a fissare tassi di interesse che riflettono l'esposizione al rischio. Questi modelli si sviluppano in tempo reale e si perfezionano continuamente man mano che diventano disponibili nuovi dati.

Previsione del tasso di abbandono e fidelizzazione dei clienti

Nelle attività basate su abbonamenti, l'analisi predittiva aiuta a segnalare quali clienti sono più propensi a cancellarsi prima che lo facciano effettivamente. I modelli di utilizzo, le interazioni con l'assistenza e i segnali comportamentali (ad esempio, un numero inferiore di accessi, un coinvolgimento ridotto) alimentano modelli di abbandono che valutano il rischio a livello individuale. I team di marketing e assistenza possono quindi intervenire in modo proattivo con offerte di fidelizzazione, messaggi mirati o attività di outreach degli account.

Raccomandazioni e personalizzazione dei prodotti

I sistemi predittivi di solito informano i motori di raccomandazione che incontri online. Analizzano la cronologia degli acquisti, il comportamento di navigazione e i dati demografici per anticipare ciò che un cliente potrebbe desiderare in futuro. Le piattaforme di e-commerce utilizzano questi modelli per consigliare i prodotti che ogni cliente è più propenso ad acquistare. Le piattaforme multimediali applicano una logica simile per consigliare programmi, playlist o articoli in base alle precedenti visualizzazioni e ai modelli di coinvolgimento.

Se fatto bene, questo può sia aumentare la conversione che migliorare l'esperienza dell'utente.

Previsione della domanda e pianificazione delle scorte

I rivenditori e le catene di fornitura utilizzano modelli predittivi per prevedere la domanda per prodotto, regione, canale e periodo di tempo. Le tendenze storiche delle vendite, la stagionalità, i calendari promozionali e persino fattori esterni come le condizioni meteorologiche e i segnali macroeconomici contribuiscono tutti alla previsione. Questa informazione può consentire acquisti di magazzino più precisi, una migliore pianificazione del magazzino e una logistica di distribuzione più efficiente.

L'obiettivo è evitare l'esaurimento delle scorte, liberare capitale circolante e ridurre gli ordini in eccesso, allineando il più possibile l'offerta alla domanda prevista.

Manutenzione predittiva

In settori quali la produzione, la logistica e l'aviazione, i modelli di manutenzione predittiva sono importanti per garantire un elevato tempo di attività. I sensori raccolgono dati su vibrazioni, temperatura, ore di utilizzo e altri indicatori di usura. I modelli predittivi stimano quindi la probabilità di guasto e raccomandano i tempi ottimali per l'intervento di assistenza.

Ciò consente ai team di riparare le apparecchiature prima che si verifichino problemi, evitando costosi tempi di inattività e interventi di manutenzione programmata non necessari. Si tratta di un passaggio da operazioni reattive a operazioni preventive.