8 Potenti Esempi di Analisi Predittiva nei Vari Settori

“Solo una battuta su quattro funziona davvero, e ancora non riesco a prevedere a cosa la gente riderà,” ha detto il comico americano di lunga data Steven Wright.

Sebbene la previsione possa non funzionare in un settore come la commedia, ci sono molti altri settori in cui essere in grado di prevedere risultati e prossimi passi è essenziale per il successo a breve e lungo termine.

Ovviamente, queste previsioni non sono improvvisate. Invece, sono supportate da dati, tradotti in modelli e interpretati da professionisti qualificati che utilizzano software di analisi predittiva.

In questo articolo di riepilogo, esploreremo alcuni esempi di analisi predittiva e vedremo come viene utilizzata in 8 settori prominenti oggi.

Qualche anno fa, l'analisi predittiva poteva essere vista come di nicchia e accessibile a pochi eletti, ma ora, sempre più aziende la utilizzano nella loro quotidianità.

Per mettere in prospettiva la sua influenza, inizieremo il nostro riepilogo con forse l'utente più significativo dell'analisi predittiva oggi: l'industria del retail.

1. Prevedere il comportamento d'acquisto nel retail

Con l'industria del retail che vede quasi 7,24 trilioni di dollari di vendite annuali, non c'è da meravigliarsi se aziende come Amazon e Walmart utilizzano regolarmente l'analisi predittiva per imparare tutto ciò che possono sui loro clienti.

Ad esempio, nel 2004, Walmart ha analizzato i dati delle transazioni nei suoi negozi per comprendere le abitudini d'acquisto in determinati momenti. Hanno scoperto che poco prima che gli uragani colpissero, le vendite di Pop-Tart alla fragola aumentavano di sette volte, insieme alla birra. Ovviamente, Walmart ha usato questa opportunità per rifornire i suoi scaffali. Discutiamo la tecnica che hanno usato nella nostra guida introduttiva sul data mining.

Amazon ha già utilizzato l'analisi predittiva in passato per creare raccomandazioni di prodotti personalizzate basate sui modelli di acquisto.

Più recentemente, Amazon sta cercando di utilizzare l'analisi predittiva per la spedizione anticipata. In altre parole, spedire prodotti ai clienti prima ancora che li acquistino, basandosi sul loro comportamento sulla piattaforma di Amazon. Questo potrebbe portare a tempi di spedizione inquietantemente veloci.

E se non fossi un'impresa?

L'analisi predittiva non è riservata ai grandi giocatori. Molti dei software POS retail di oggi sono ottimi per raccogliere dati sui clienti e integrarsi con altri sistemi come CRM, catena di approvvigionamento e gestione dell'inventario per essere utilizzati per l'analisi predittiva.

I rivenditori di successo sono in grado di raccogliere e combinare dati da tutti i punti di contatto, come siti di e-commerce, app mobili, sedi di negozi, piattaforme di social media e altro ancora. Analizzare questi dati ti aiuterà a comprendere i tuoi clienti a un livello più profondo e a prevedere i loro comportamenti in modo più personalizzato.

2. Rilevare malattie nell'assistenza sanitaria

Ci sono più di 30 milioni di pazienti solo negli ospedali statunitensi, il che può solo immaginare quanta quantità di dati sanitari questo comporti. Tuttavia, l'industria sanitaria non è tanto focalizzata sul percorso del consumatore quanto sull'analisi dei dati per migliorare le diagnosi e prevedere i risultati basati su fattori di salute specifici.

“Abbiamo lavorato con Element AI per produrre un algoritmo che ha previsto con successo eventi negativi di salute negli anziani (nelle loro case). Gli anziani prendevano una serie di parametri vitali ogni giorno e l'algoritmo digeriva i parametri vitali e li combinava con la diagnosi ICD-10 dei clienti, l'età e il sesso. Abbiamo ridotto con successo le ospedalizzazioni e le visite al pronto soccorso del 73% e del 64% tra un gruppo di pazienti cronici.”

Jeff Howell
Direttore della Crescita presso AlayaCare

Questo studio di due anni è solo uno dei tanti modi in cui l'analisi predittiva e l'IA vengono utilizzate nell'assistenza sanitaria per una cura del paziente più personalizzata e proattiva.

3. Curare contenuti nell'intrattenimento

L'industria dell'intrattenimento, più specificamente l'intrattenimento digitale, beneficia enormemente dell'uso dell'analisi predittiva. Diamo un'occhiata ad alcuni dei modi in cui i giganti dei media digitali e dell'intrattenimento di oggi sfruttano i big data per modellare le esperienze degli spettatori.

Sappiamo che ci sono più di 100 milioni di account Netflix attivi oggi, che ammontano a miliardi di ore di streaming di contenuti digitali. Tutti questi dati aiutano Netflix a costruire modelli predittivi per mantenere i loro consumatori soddisfatti ed esporli a spettacoli rilevanti.

Quindi, quali sono alcuni tipi di dati che Netflix utilizza per i suoi modelli e algoritmi? Alcuni dei dati degli utenti includono:

• Il genere di contenuti preferito.
• Parole chiave di ricerca quando si cerca contenuti.
• Valutazioni.
• Il dispositivo preferito per guardare contenuti.
• Date in cui si è guardato, e in alcuni casi, riguardato.
• Tempo trascorso a guardare anteprime di contenuti.
• Quando i contenuti vengono messi in pausa, e in quale punto.

Queste metriche, e molte altre, sono importanti per il successo dei servizi di streaming di intrattenimento. In effetti, Netflix ha utilizzato questi dati per creare il suo show House of Cards, affermando che sapevano già che sarebbe stato un successo basato sui risultati dell'analisi predittiva dei dati.

4. Prevedere la manutenzione nella produzione

Questo esempio è strettamente legato all'Internet delle Cose (IoT) poiché l'industria manifatturiera si sta muovendo in una direzione più automatizzata. Forse l'esempio più prominente di analisi predittiva utilizzata nella produzione è la manutenzione predittiva.

Che cos'è la manutenzione predittiva?

Lo scopo della manutenzione predittiva è di notificare ai produttori attività cautelative riguardanti le attrezzature industriali. Ad esempio, se un nastro trasportatore in un centro di distribuzione si rompe o subisce un malfunzionamento, questo potrebbe paralizzare la produzione e costare denaro al produttore.

Prendendo grandi quantità di dati, tipicamente attraverso l'uso di sensori IoT incorporati sulle attrezzature, i produttori sono in grado di intervenire prima che si verifichi un guasto.

5. Rilevare frodi nella cybersecurity

Nel 2024, il costo medio di una violazione dei dati ha raggiunto un record di 4,88 milioni di dollari.

Qual è un modo per affrontare i miliardi di dollari persi ogni anno a causa delle frodi? Bene, l'uso dell'analisi predittiva è diventato una soluzione più prominente nell'industria della cybersecurity.

Questo viene fatto analizzando l'attività fraudolenta tipica, addestrando modelli predittivi a riconoscere i modelli in questo comportamento e trovando anomalie. Un monitoraggio migliore dell'attività finanziaria sospetta dovrebbe portare a una rilevazione più precoce delle frodi.

6. Prevedere la crescita dei dipendenti nelle risorse umane

È davvero possibile prevedere il successo dei dipendenti attraverso l'uso dell'analisi? La risposta breve è sì, anche se le risorse umane sono ancora un settore relativamente nuovo che sfrutta i benefici dell'analisi predittiva.

Ci sono alcuni modi in cui questo può essere fatto. Un modo è attraverso l'aggregazione dei dati per gestire i flussi di lavoro e aumentare la produttività. I dati dei dipendenti possono mostrare punti critici e picchi di produttività nel loro quotidiano, e questi dati migliorano solo col tempo.

Utilizzare un sistema di gestione delle prestazioni per raccogliere questi dati può aiutare le aziende a prevedere le prestazioni future dei dipendenti. Più dati possono essere utilizzati per costruire basi di riferimento su dove i dipendenti dovrebbero essere in quali fasi delle loro carriere.

L'analisi predittiva può anche aiutare durante il processo di assunzione. Raccogliendo dati su tutto, dai siti di recensioni aziendali e social media ai tassi di crescita del lavoro e alle competenze in evoluzione, l'analisi predittiva può aiutare i reclutatori a trovare le giuste corrispondenze per le loro offerte di lavoro più velocemente e in modo più efficiente. Questo può anche ridurre i tassi di turnover a lungo termine.

In effetti, il software di tracciamento dei candidati come Greenhouse è una delle poche soluzioni oggi che utilizza l'analisi predittiva e l'apprendimento automatico per questo scopo specifico.

7. Prevedere le prestazioni nello sport

Gli sport professionistici possono essere divertenti da guardare, ma alla fine della giornata, è ancora un settore in cui le franchigie cercano sempre modi per ottenere un vantaggio competitivo. Il modo più trendy per farlo ora è attraverso l'analisi predittiva.

Il baseball ha fatto da pioniere nell'uso dell'analisi predittiva quando si tratta di sport professionistici. È più ampiamente utilizzato oggi per prevedere il valore futuro di un giocatore, insieme alla sua regressione, basato su una serie complessa di metriche. Questo aiuta le squadre quando arriva il momento di strutturare contratti costosi.

Non c'è da meravigliarsi se le squadre sportive professionistiche ovunque sono alla ricerca di analisti e scienziati dei dati con acume sportivo.

Leggi il blog di Wharton per saperne di più su come le squadre di baseball di piccoli mercati sono state in grado di massimizzare i loro budget utilizzando l'analisi predittiva.

8. Prevedere i modelli meteorologici

Le previsioni meteorologiche di oggi sono incredibilmente più accurate di quanto non fossero 40 anni fa. Puoi ringraziare l'analisi predittiva per questo.

Analizzando i modelli meteorologici utilizzando immagini satellitari e dati storici, possiamo vedere stime accurate delle previsioni meteorologiche fino a 30 giorni in anticipo.

Più importante, queste informazioni possono anche essere utilizzate per aiutarci a comprendere gli impatti del riscaldamento globale. Ad esempio, i modelli predittivi abbinati alla visualizzazione dei dati possono mostrarci i livelli crescenti del mare e di anidride carbonica – e dove questi livelli potrebbero dirigersi. Dopo che i risultati sono stati interpretati, si possono prendere provvedimenti per mitigare gli effetti negativi.

Cosa possiamo imparare da questi esempi?

Di tutti questi esempi, c'è un tema comune che potresti aver notato: il puro volume di dati richiesto per derivare valore dall'analisi predittiva.

Oltre al volume, questi dati devono anche essere rilevanti per lo scopo del modello. Ma raccogliere e pulire questi dati è molto più facile a dirsi che a farsi, ed è per questo che i ruoli di analisti e scienziati dei dati sono molto richiesti.

Esplora la guida completa sul processo di analisi dei dati per prendere decisioni aziendali informate e basate sui dati.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato nel 2023. È stato aggiornato con nuove informazioni.