In un’economia data-driven è fondamentale impostare e seguire dei processi ottimali di analisi dati per ottenere il massimo valore da essi e avere successo nel business.
Dopo l’analisi descrittiva, negli ultimi anni hanno assunto sempre più importanza due forme avanzate di analisi: la predittiva e la prescrittiva.
La seconda, in particolare, è in grado di portare l’analisi dati a un livello superiore e guidare il business nei processi decisionali basandosi sul potenziale delle diverse possibilità.
Paramita Ghosh, autrice per Dataversity, ha descritto il ruolo dell’analisi prescrittiva per le imprese e presentato alcuni casi d’uso reali per dimostrare i vantaggi del tipo di analisi più sofisticata.
Il ruolo dell’analisi prescrittiva per il business
L’analisi prescrittiva, a differenza delle altre due, è in grado di approfondire dati di vendita, trend, pattern storici e previsioni per individuare la migliore strategia da seguire in un determinato contesto.
Questo tipo di analisi è in grado di quantificare gli effetti delle possibili azioni future per consigliare quella ottimale, confrontando i risultati di ciascuna e valutando quale di esse permette di raggiungere gli obiettivi aziendali coi minori rischi e il maggior profitto.
Si tratta di un insieme di metodologie particolarmente utili per le realtà che hanno bisogno di soluzione immediate ai problemi più pressanti per rimanere al passo con la concorrenza.
L’analisi prescrittiva è possibile solo all’uso congiunto della business intelligence e analysis, e all’uso dell’intelligenza artificiale per analizzare le statistiche dei consumatori, il livello di coinvolgimento e le vendite.
Identificati i pattern dei dati, l’analisi prescrittiva li usa per, tra le altre cose, anticipare le preferenze dei consumatori, allocare le risorse in maniera ottimale e aumentare le vendite tenendo i commerciali informati sull’andamento delle performance rispetto agli obiettivi prefissati.
Casi d’uso dell’analisi prescrittiva
Uno degli ambiti dove l’analisi prescrittiva può dimostrare il massimo potenziale è quello della sanità: i professionisti sanitari possono individuare i trattamenti col maggior tasso di successo, ognuno supportato da evidenze analitiche. In questo modo è possibile trattare fin da subito il paziente col trattamento più efficace.
Nell’ambito delle vendite l’analisi prescrittiva è particolarmente utile per ottimizzare i prezzi dei prodotti, identificare micromercati, gestire la supply chain e definire campagne mirate, non semplicemente segnalando i trend futuri ma anche indicando come anticiparli al meglio.
Infine, l’analisi predittiva può essere integrata nel processo di gestione del rischio per migliorare l’accuratezza dei controlli e gestire volumi di dati sempre più ingenti. In caso di incidenti di business, l’analisi predittiva permette di analizzare le cause e identificare le priorità per mitigare i rischi futuri.
L’analisi prescrittiva è una componente fondamentale del successo aziendale nel mercato moderno: sfruttando tutto il valore dei dati, è in grado di guidare le scelte di business verso l’opzione migliore e massimizzare i profitti.
