Pubblicato: 22 Maggio 2021  -  Ultimo aggiornamento: 22 Maggio 2021

Analisi predittiva: cos’è e come funziona

Analisi predittiva: cos’è e come funziona

L’analisi predittiva è una grande risorsa per le aziende che vogliono crescere e migliorarsi, scoprendo nuove opportunità e aumentando i guadagni.

Di cosa si tratta? A cosa serve?

Leggi l’articolo per scoprire tutti i dettagli!

Cos’è l’analisi predittiva

L’analisi predittiva è una tecnologia che sfrutta dei dati storici per prevedere eventi futuri.

Si basa su algoritmi statistici e tecniche di Machine Learning, che analizzano le informazioni passate per valutare meglio cosa potrebbe accadere in futuro e agire di conseguenza.
Con questo tipo di analisi, quindi, si individuano dei trend e si costruiscono modelli matematici utili per prendere decisioni e definire strategie.

È una risorsa molto utilizzata dalle aziende e negli ultimi anni sta acquistando sempre più importanza, sopratutto grazie allo sviluppo di innovative tecnologie di supporto.

Questa tecnica è inoltre strettamente legata alle automazioni e ai Big Data, che si stanno affermando a macchia d’olio in quasi ogni tipo di settore.

Ma sono numerosi i motivi per cui l’analisi predittiva ha oggi grande successo. Ecco i principali:

  • i dati sono in continua crescita e c’è bisogno di una soluzione capace di elaborarli e gestirli
  • i software si sono evoluti e i computer sono più veloci e accessibili, rivelandosi i giusti strumenti per scopi di analisi
  • le aziende devono sapere distinguersi dai competitor e trovare delle tecniche per ottenere vantaggi competitivi

L’analisi predittiva sembra quindi la giusta soluzione per soddisfare le attuali esigenze delle aziende, rivelandosi uno strumento fondamentale per raggiungere importanti risultati.

Come funziona questo tipo di analisi

L’obiettivo dell’analisi predittiva è individuare gli eventi che, in base alle tendenze passate, è probabile che avvengano in futuro.

Per farlo si cerca di trovare relazioni significative tra le variabili, identificandole in dei modelli.

Queste variabili possono essere di due tipi:

  • variabili di risposta: indicano ciò che si sta cercando di prevedere.
  • variabili esplicative o predittori: indicano ciò che osserviamo e che potrebbero riguardare la risposta.

Per procedere bisogna poi seguire un flusso di lavoro ben preciso.

Innanzitutto è utile attingere sempre da fonti diverse, in modo da avere a disposizione dati di ogni tipo. Si combinano insieme queste fonti e si eliminano i dati superflui, ridondanti o anomali.

A questo punto si sfruttano statistiche, tecniche di Machine Learning e altri strumenti specifici con cui sviluppare un modello predittivo efficace per i propri obiettivi.

Infine si può inserire il modello nel proprio sistema produttivo o nelle operazioni della propria attività, rendendolo parte integrante del piano di crescita dell’azienda.

I 3 tipi di approcci

Per un’analisi predittiva accurata i principali tipi di approcci che si possono adottare sono tre:

  1. Approccio tradizionale: si definisce un modello specifico basato su metodi statistici, come la regressione lineare o la regressione logistica. I modelli vengono poi testati prima di essere implementati.
  2. Approccio adattabile ai dati: non si parte da modelli specifici, ma dai dati, individuando utili predittori. In questo caso, infatti, con il Machine Learning i metodi utilizzati si adattano ai dati e non viceversa.
  3. Approccio modello-dipendente: viene scelto un modello specifico con cui si generano dati e previsioni, che vengono poi confrontati con i dati reali. Si crea quindi una simulazione, convalidata dal confronto con la realtà.

Ogni approccio ha vantaggi e svantaggi e la tecnica migliore è testarli e combinarli, per individuare la formula più efficace per la propria attività e i propri obiettivi.

L’analisi predittiva sfrutta modelli statistici e tecniche di Machine Learning per analizzare dati passati e prevedere eventi futuri.

L’importanza dell’analisi predittiva

Perché l’analisi predittiva è così importante?

I vantaggi che ne possono trarre le aziende sono molteplici e riguardano diversi aspetti di un’attività.

Ecco i principali:

  • Aumento della concorrenza: quasi ogni settore è ormai saturo e bisogna trovare dei modi per distinguersi e proporre qualcosa di nuovo. Con l’analisi predittiva si possono integrare funzionalità con cui portare un valore aggiunto al cliente, prevedere guasti, ridurre i costi operativi e pianificare meglio le risorse.
  • Big Data: i dati ormai sono ovunque e hanno un ruolo di primissimo piano in quasi ogni azienda. Grazie all’analisi predittiva si può usarli nel modo più efficace e sfruttarli – per esempio – per prevedere risultati di vendita, feedback dei clienti e andamento delle transazioni.
  • Rilevamento delle frodi: individuando degli schemi ricorrenti, si possono prevenire i comportamenti criminali, dando supporto alla cyber security. Si possono infatti rilevare le anomalie della rete e impedire frodi, falle di sicurezza e altre minacce.
  • Riduzione dei rischi: grazie all’analisi si possono valutare le probabilità di inadempienza di un acquirente e giudicarne l’affidabilità.
  • Marketing: determinando in anticipo quali potranno essere le risposte o gli acquisti dei clienti, si possono ottimizzare le campagne di marketing e avviare un’attività di cross-selling strategica. In questo modo sarà più facile attirare e fidelizzare nuovi clienti.
  • Miglioramento delle operazioni: con l’analisi predittiva si possono agevolare moltissime attività e riuscire a gestire meglio le risorse e a organizzarsi in maniera più efficace.

Analisi predittiva: alcune applicazioni

L’analisi predittiva può essere usata da qualsiasi settore con successo per ottimizzare le operazioni, migliorare le prestazioni e aumentare i ricavi.

Vediamo alcuni esempi di applicazione di questa tecnologia, analizzando i settori in cui viene maggiormente impiegata:

  • Automazione industriale e macchinari: si possono prevedere guasti e incidenti, ridurre i tempi di inattività e minimizzare gli sprechi.
  • Pubblica Amministrazione: si possono migliorare i servizi e le prestazioni, conoscere più a fondo il comportamento dei consumatori e rafforzare la cyber security.
  • Produzione di energia: si possono monitorare la disponibilità degli impianti, le condizioni meteo e la previsione di carico energetico.
  • Settore automobilistico: si possono sviluppare tecnologie di assistenza alla guida e progettare veicoli autonomi.
  • Sanità: si possono diagnosticare e prevenire problemi di salute importanti, grazie a degli strumenti specifici che rilevano i dati dei pazienti e forniscono feedback immediati sulle loro condizioni.
  • Mercato dei carburanti: si possono impedire guasti alle apparecchiature, pianificare efficaci interventi di manutenzione e prevedere i fabbisogni futuri.
  • Intrattenimento: si possono individuare le proposte preferite dai clienti delle piattaforme streaming e prevedere che tipi di acquisti verranno fatti online, rispondendo con offerte interessanti e servizi agevolati.