L’analisi e gli insight predittivi non sono un concetto nuovo. Sono anni che gli statistici utilizzano strumenti come gli alberi delle decisioni e la regressione lineare per aiutare le aziende a correlare e classificare i propri dati e fare previsioni.
Gli insight predittivi di nuova generazione
La novità attuale consiste nell’ampliamento di questi strumenti, grazie all’innovazione portata dall’intelligenza artificiale (AI), che ha aperto nuove opportunità per la realizzazione di modelli predittivi. Si assiste infatti alla confluenza di strumenti intuitivi, nuove tecniche predittive e all’implementazione del cloud, che renderanno accessibili a organizzazioni di tutte le dimensioni insight predittivi di nuova generazione, capaci di estrare valore anche da dati precedentemente inesplorati.
Gli insight predittivi derivano infatti da modelli, dove confluiscono le tecniche di analisi statistica classica e il nuovo mondo dell’AI, per consentire, a partire dalle serie storiche dei dati memorizzati e dall’analisi in tempo reale, di prevedere in modo affidabile i comportamenti di clienti, prodotti, impianti, mercati…
Gli ambiti applicativi sono molteplici, in varie aree aziendali e nei più diversi settori.
Insight predittivi per il comportamento dei clienti
Gli insight predittivi possono essere impiegati dai team di vendita e marketing in diverse industry per favorire l’aumento del cross e up-selling in tempo reale, con raccomandazioni, suggerimenti e offerte personalizzate, basate su modelli di propensione, fondati su precedenti comportamenti ed eventuali nuove esigenze. Possono essere utilizzati anche per accrescere la fedeltà del cliente, anticipandone il possibile abbandono.
Gli insight predittivi possono essere impiegati dai team di assistenza clienti nell’automazione del contact center, per sviluppare nuovi prodotti, grazie alla comprensione del comportamento e delle tendenze dei clienti, per migliorare il marketing con campagne mirate e personalizzate.
Le banche possono utilizzare insight predittivi per valutare il rischio di credito nelle domande di prestito e rilevare le transazioni fraudolente in tempo reale. Così come le assicurazioni possono utilizzarli per rilevare richieste di rimborso illecite, ottimizzare preventivi e premi valutando rischi rilevanti per ciascun richiedente.
Nel campo del retail, gli insight predittivi possono essere impiegati per gestire i programmi di fidelizzazione dei clienti e per abilitare una previsione accurata della domanda.
Insight predittivi per l’infrastruttura IT e per il manufacturing
Uno dei campi più consolidati di applicazione degli insight predittivi è quello delle operation IT, per automatizzare la gestione delle infrastrutture, attraverso il monitoraggio delle performance, la previsione del loro degrado e dell’insorgere di guasti prima che si verifichino, grazie alla possibilità di analizzare volumi crescenti di dati comunicati dai diversi dispositivi. Gli insight predittivi sono utili anche in ambito middleware e applicativo per prevenire i malfunzionamenti prima che ci siano ricadute sul livello dei servizi.
Un altro campo di applicazione degli insight predittivi è il monitoraggio delle prestazioni dei sistemi di produzione. Le aziende manifatturiere possono tenere traccia del comportamento delle macchine utensili nei diversi stabilimenti e, sulla base dei dati relativi alle loro prestazioni, possono pianificare la manutenzione preventiva e gestire il modo in cui le apparecchiature vengono utilizzate per migliorarne la durata operativa, con il risultato di ridurre i fermi macchina e ottimizzare la manutenzione.
L’impiego di insight predittivi può estendersi ai prodotti intelligenti, grazie alla diffusione di IoT, per aiutare a valutare quando sia necessario pianificare le riparazioni, prima che si verifichi un grave guasto, per automobili e componenti di aerei, treni, camion e dispositivi di vario genere.
Definire un percorso
In teoria la tecnologia non è più un ostacolo per ottenere insight predittivi affidabili, grazie a strumenti sempre più accessibili a tutte le fasce di aziende. Tuttavia, fornire valore rappresenta ancora una sfida che richiede la definizione di un percorso capace di realizzare l’analisi dei dati mediante la costruzione, la formazione e il test di modelli predittivi e di rendere pervasiva l’AI nelle attività operative, distribuendo quei modelli in tutti gli ambiti aziendali come parte integrante delle applicazioni.
