6 ESEMPI PER CAPIRE GLI ADVANCED ANALYTICS E I LORO VANTAGGI

Quella degli advanced analytics è una metodologia di analisi dei dati che utilizza modelli predittivi, algoritmi di machine learning, automazione dei processi aziendali e altri metodi statistici per fornire insight a partire dalle informazioni provenienti da molteplici fonti. Questa definizione potrebbe dare l’idea che i risultati ottenuti dagli advanced analytics siano molto simili a quelli della business intelligence. In realtà, ci sono grandi differenze. Vediamo perché.

Differenza tra advanced analytics e BI

Gli advanced analytics sfruttano la scienza dei dati per andare oltre i risultati che può fornire la business intelligence, in modo da prevedere modelli e stimare probabilità di eventi futuri. In altre parole, la business intelligence è generalmente usata per individuare i motivi per cui qualcosa è successo in passato, mentre tramite gli advanced analytics si cerca di spiegare perché qualcosa sta accadendo e cosa potrà succedere nel futuro se si manterranno i trend attuali.

Inoltre, la business intelligence basa le sue elaborazioni su dati strutturati provenienti da database, soprattutto quelli di CRM ed ERP. Dal canto loro, gli advanced analytics possono elaborare dati provenienti da un maggior numero di fonti e tali dati possono essere sia strutturati sia non strutturati (come audio, foto, video, dati da dispositivi IoT o dal Web) opportunamente uniformati e codificati.

In più, gli advanced analytics possono eseguire numerose funzioni, come l’analisi correlazionale, l’analisi di regressione, l’analisi previsionale, le statistiche multivariate, il text mining, l’analisi delle immagini, il pattern matching, la cluster analysis e altro ancora.

Queste elaborazioni aiutano a prevedere eventi futuri o a individuare modelli che non possono essere rilevati altrimenti, così da aiutare un’organizzazione a essere più reattiva e ad aumentare significativamente la sua precisione nel processo decisionale.

I vantaggi degli advanced analytics

Spesso utilizzati dai data scientist, gli advanced analytics combinano e ampliano l’analisi prescrittiva e l’analisi predittiva, aggiungendo varie opzioni per fornire una visualizzazione avanzata e modelli predittivi. Oltre a consentire un più ampio impiego di tipi di dati e a instillare nei decision maker una maggiore fiducia nella precisione dei dati stessi, gli advanced analytics offrono diversi vantaggi. Vediamo i principali.

Previsione accurata

L’utilizzo degli advanced analytics può confermare o contraddire previsioni e modelli previsionali con un livello di accuratezza maggiore rispetto ai tradizionali strumenti di business intelligence.

Processo decisionale più rapido

Con previsioni caratterizzate da un elevato livello di precisione, i decision maker possono agire più rapidamente, fiduciosi che le loro scelte otterranno i risultati attesi.

Insight approfonditi

Gli advanced analytics permettono di ottenere dai dati insight con un elevato livello di dettagliato (come preferenze dei clienti, tendenze di mercato e processi aziendali chiave). E questo consente ai decision maker di effettuare scelte data-driven che possono influenzare direttamente la loro strategia.

Migliore gestione del rischio

Il livello più elevato di accuratezza fornito dalle previsioni ottenute tramite gli advanced analytics può aiutare le aziende a ridurre il rischio di costosi errori previsionali.

Anticipare problemi e individuare opportunità

Gli advanced analytics utilizzano modelli statistici per rivelare potenziali problemi nella strategia aziendale o identificare nuove opportunità, in modo che si possa modificare rapidamente la direzione di marcia e ottenere risultati migliori.

6 esempi per cui non potrete più fare a meno degli advanced analytics

Quanto visto sinora dà una chiara indicazione dei vantaggi che si possono ottenere avvalendosi degli advanced analytics. Questi, in concreto, si possono tradurre in precise attività e processi di business. Ecco alcuni esempi.

Marketing Analytics

Gli advanced analytics aiutano a definire con maggiore precisione le tendenze nei gusti e negli acquisti dei clienti. Gli insight ottenuti possono essere usati per la creazione di nuovi prodotti o servizi, consentendo di avere un più elevato livello di customer satisfaction. Infatti, gli advanced analytics aiutano a indirizzare i clienti con prodotti e offerte che corrispondono più da vicino ai profili dei singoli clienti. Le aziende soddisfano le aspettative e ottengono un notevole aumento del ROI (return on investment) nel marketing. 

Category management

Una delle richieste chiave dei category manager è di identificare le spese di approvvigionamento e le tendenze di risparmio in diverse categorie. È qui che gli advanced analytics possono venire in soccorso. Aiutano a capire quali prodotti e servizi stanno vendendo bene, quanto spesso vengono acquistati, e così via. Gli advanced analytics possono fornire indicazioni per le previsioni e le pianificazioni degli acquisti.

Ottimizzazione dei costi

Tra gli aspetti che un’azienda tiene sempre sotto stretto controllo, l’argomento costi occupa sicuramente una delle prime posizioni. Le tecniche di cost optimization possono aiutare a capire quale fornitore può offrire il miglior prezzo e perché. Permettono anche di effettuare un confronto tra diversi provider in modo da identificare chi sta offrendo i servizi migliori.

Analytics delle risorse umane

La soddisfazione dei dipendenti ha un enorme impatto sulle prestazioni dell’azienda nel suo complesso, eppure nella maggior parte delle organizzazioni i dati delle risorse umane non sono usati per migliorare l’employee satisfaction. Il ricorso agli advanced analytics nella gestione delle risorse umane può favorire la riduzione del turnover del personale e la diminuzione dei costi di recruiting. E può anche fornire utili indicazioni su come attivare efficaci programmi di incentivi per aumentare la soddisfazione dei dipendenti.

Supply risk management

Per identificare i rischi associati a svariati fornitori, e quindi aiutare le aziende a evitare interruzioni della supply chain, possono essere utilizzate tecniche di advanced analytics, come i modelli di machine learning.

Favorire l’innovazione

Gli advanced analytics forniscono un elevato livello di confidenza statistica, il che significa che i manager aziendali possono preoccuparsi meno di interpretare erroneamente una situazione e possono invece concentrarsi maggiormente sull’introduzione di nuove strategie, prodotti e servizi innovativi.

Un ruolo strategico per il business

Come si vede, gli advanced analytics possono fornire così tante informazioni da risultare utili per prendere decisioni migliori nei più svariati ambiti aziendali, dalla finanza alla produzione, dalla supply chain fino alle risorse umane. Possono aiutare a migliorare l’efficienza operativa, risparmiare tempo e costi e ottenere migliori risultati di business. Questo è il motivo per cui gli advanced analytics stanno assumendo un ruolo sempre più importante nelle moderne strategie aziendali.