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Il vero valore dei Big data? E’ questione di Predictive Analytics

24, Novembre, 2017 di Simone Biancoli

Lungo il suo percorso di Digital Transformation, un’impresa può trarre un importante vantaggio dai dati che essa stessa genera ma soprattutto dai dati generati da milioni di utenti in rete che si relazionano con l’azienda. Nasce così il tipico progetto in ambito Big Data, al termine del quale l’azienda può raccogliere, nel modo corretto, una grande mole di informazioni legate ai suoi processi e alla sua reputazione in rete.

A questo punto serve fare il passo successivo: le informazioni devono essere analizzate con un approccio predittivo, altrimenti la raccolta dei Big Data è solo una fatica inutile.
Questo è il campo delle Predictive Analytics.

Le piattaforme di Predictive Analytics permettono di seguire due approcci principali:

  1. usare l’analisi predittiva nelle attività di vendita e fornitura di servizi per creare algoritmi che prevedano i bisogni dei clienti, anticipandoli, al fine di aumentare il loro livello di soddisfazione;
  2. usare l’analisi predittiva al fine di evidenziare eventuali sprechi o malfunzionamenti nei processi produttivi od organizzativi all’interno dell’azienda.

Horsa ha affrontato un caso pratico in cui la Predictive Analytics è stata usata seguendo il primo approccio: un’azienda del comparto retail voleva minimizzare il churn rate (tasso di abbandono) dei clienti. Horsa ha quindi isolato il segmento di clienti a rischio abbandono e, in base alle informazioni raccolte sotto forma di Big Data, ha correlato questo rischio al parametro della distanza (in giorni) alla prossima visita del cliente in un punto vendita.

Il modello predittivo realizzato sulla base dei dati raccolti dà una stima molto precisa circa le date di ritorno del cliente. Se questi effettivamente visita un punto vendita, entro il lasso di tempo previsto, l’abbandono è improbabile. In caso contrario l’azienda può correre ai ripari e “riconquistarlo” con azioni di stimolo mirate.

Le soluzioni di Predictive Analytics portano un vantaggio concreto a chi le usa. Oggi sono poi alla portata di molte imprese e, quindi, averle è diventato quasi obbligatorio per non trovarsi in condizioni di svantaggio.

La soluzione Predictive Analytics di SAP fornisce algoritmi standard divisi per ambito di applicazione (sicurezza, ottimizzazione produzione, rischio abbandono…) e personalizzabili in base alle esigenze della singola impresa, senza bisogno di partire da zero. Questo approccio, già pre-strutturato, riduce naturalmente i costi ma soprattutto fornisce risultati in un tempo molto minore.

Horsa può fornirti un approccio realmente “predictive“, per migliorare la tua produzione e i tuoi prodotti: scopri come!

Simone Biancoli,
Horsa S.p.A.

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