Che cos'è l'analisi prescrittiva? Come semplifica la previsione dei dati

Un mondo in cui la tua azienda sa cosa le riserva il futuro.

L'analisi prescrittiva sta cambiando il modo in cui i dati trasformano le operazioni e le pratiche aziendali. L'approccio è ampiamente utilizzato per condurre analisi manuali, sviluppare piani d'azione per allinearsi con i risultati previsti e integrare strumenti analitici con algoritmi integrati.

Implementare l'analisi prescrittiva migliora il processo decisionale e sviluppa strategie aziendali efficaci. Le organizzazioni utilizzano piattaforme analitiche o soluzioni di business intelligence per l'organizzazione, la scoperta e l'analisi dei dati per convertire le informazioni in un piano d'azione.

Per esaminare i dati, l'analisi prescrittiva considera le informazioni sulle prestazioni passate e attuali con le risorse disponibili per sviluppare possibili scenari. Aspetti aziendali come la catena di approvvigionamento, il lavoro e i costi energetici sono anche considerati quando si costruisce un modello prescrittivo.

Come funziona l'analisi prescrittiva

Nell'ambito più ampio di un approccio di analisi dei dati a più fasi, l'analisi prescrittiva è spesso l'ultima fase per un'azienda perché aiuta ad allineare gli obiettivi rilevanti e perfezionare le strategie.

L'analisi dei dati prescrittiva lavora in tandem con tutte e tre le fasi dell'analisi dei dati ed è integrale al processo complessivo di analisi aziendale.

L'analisi prescrittiva utilizza tecniche di intelligenza artificiale per comprendere i dati e le risorse disponibili. Un approccio ai dati altamente adattabile, l'analisi prescrittiva dà senso ai nuovi dati man mano che sono disponibili per regolare i risultati previsti di conseguenza. Questo rende possibile per le organizzazioni prendere decisioni informate in tempo reale, il che aiuta nella pianificazione strategica e nelle previsioni aziendali.

Esempi di analisi prescrittiva

Nel mondo di oggi, i clienti e gli utenti si aspettano che ogni organizzazione, indipendentemente dal settore, sia pronta e reattiva ai dati. Le persone vogliono un accesso rapido ai loro dati e prendere decisioni basate su fatti accurati. Non sorprende che i modelli analitici prescrittivi vedano un uso crescente in tutti i settori.

Previsioni accurate dei dati e delle tendenze nel settore sanitario

L'analisi prescrittiva svolge un ruolo importante nel fornire informazioni accurate sui pazienti per processi clinici meglio informati. Ospedali e cliniche implementano l'analisi dei dati per gestire meglio i processi di analisi sanitaria e ottenere approfondimenti accurati per una migliore gestione dei dati clinici e dei pazienti.

Come parte integrante dell'analisi dei dati sanitari, i modelli di analisi prescrittiva forniscono approfondimenti che migliorano la qualità delle cure cliniche e la trasparenza dei dati riguardo alle opzioni di trattamento dei pazienti e ai prezzi.

L'analisi prescrittiva e il software di analisi sanitaria offrono ai fornitori di assistenza sanitaria input preziosi sulle tendenze e le previsioni sanitarie, che possono supportare meglio i quadri e le politiche ospedaliere.

Ad esempio, i modelli di dati che prevedevano un aumento dei casi di COVID-19 in specifiche regioni durante la pandemia sono stati utilizzati come punti di riferimento per concentrare gli sforzi medici in quelle località. Questo ha permesso agli operatori sanitari di affrontare il sovraccarico di pazienti.

Gestione del ciclo di vita del prodotto

I prodotti basati sui dati stanno vincendo nel panorama aziendale attuale. Molti responsabili di prodotto dipendono dai modelli di dati per condurre ricerche di mercato, testare prodotti minimi vitali (MVP) e raccogliere dati demografici e comportamentali per gli utenti finali.

I modelli analitici prescrittivi identificano le tendenze di acquisto per prevedere quali tipi di prodotti e caratteristiche sono più rilevanti nel mercato. Nella gestione del ciclo di vita del prodotto (PLM), questa conoscenza è fondamentale per perfezionare l'esperienza dell'utente con il prodotto.

Scoring dei lead nelle vendite

Implementando l'analisi prescrittiva nelle vendite, i rappresentanti di vendita possono rapidamente mirare ai clienti pronti all'acquisto.

Sfruttare il punteggio dei lead è uno dei principali modi in cui le aziende utilizzano i modelli di analisi prescrittiva per spostare i clienti lungo il funnel di vendita. Il punteggio dei lead funziona creando valori di punti per diversi lead allineando i team di vendita e marketing. Ogni azione che un potenziale cliente compie durante la generazione di lead viene assegnata un certo punteggio. Più alti sono i punti raggiunti, più "pronto alla vendita" è quel potenziale cliente.

L'analisi prescrittiva assegna punteggi ai lead basandosi sui dati raccolti da azioni come visualizzazioni di pagina, interazioni email e coinvolgimento sul sito web. L'algoritmo classifica questi lead in base ai loro punteggi per fornire informazioni sulla probabilità della loro conversione. Questo è estremamente prezioso per perfezionare le mappe del percorso del cliente e risparmiare tempo e denaro che potrebbero essere stati spesi nella ricerca di lead.

Automazione delle email nel marketing

Sapevi che le tue campagne di email marketing sono alimentate dall'analisi prescrittiva?

Il miglior amico di un marketer, l'automazione delle email, impiega l'analisi prescrittiva per categorizzare i lead in base alle loro motivazioni e preferenze per personalizzare i contenuti per diversi segmenti di clienti. Gli algoritmi sviluppati attraverso l'analisi dei dati aiutano a impostare trigger specifici per gruppi di utenti che possono inviare automaticamente messaggi personalizzati senza sforzo manuale.

Impostare trigger e contenuti pre-progettati avvantaggia i marketer che vogliono scalare campagne personalizzate e aumentare le conversioni attraverso metodi di targeting migliori.

Vantaggi dell'analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva è un approccio basato sui dati per ottimizzare l'efficienza delle operazioni e delle prestazioni aziendali. Utilizzando dati grezzi, l'analisi prescrittiva scala efficacemente l'intelligenza aziendale di un'organizzazione e aumenta la sua dipendenza da dati di alta qualità e approfondimenti azionabili.

• Sviluppa una roadmap supportata dai dati. L'analisi prescrittiva consente ai leader di progettare roadmap di prodotto che dirigono la priorità degli obiettivi. I modelli sviluppati generano azioni simulate per diversi casi aziendali per minimizzare il rischio di fallimento futuro.
• Sostiene la crescita continua. Con approfondimenti in tempo reale, le parti interessate possono accedere a previsioni sui dati per supportare una crescita operativa sostenuta. Poiché le analisi prescrittive si concentrano su previsioni e raccomandazioni, il processo decisionale diventa più semplice e veloce.
• Riduce errori e pregiudizi. Amiamo odiare le macchine e le loro potenti capacità (ti sto guardando, ChatGPT!). Ma che lo accettiamo o meno, algoritmi avanzati e processi di ML offrono opportunità di aggregazione dei dati complete che beneficiano la gestione dei dati attraverso i dipartimenti.

Svantaggi dell'analisi prescrittiva

L'analisi dei dati è imperfetta e richiede l'intervento umano per aiutarla a diventare più a prova di errore con il tempo e l'avanzamento tecnologico.

L'analisi prescrittiva, in particolare, è efficace solo se i leader cercano le risposte giuste dai set di dati. Sapere cosa assumere e quali fattori considerare è cruciale per sviluppare modelli analitici, poiché l'output dipende dalla validità delle assunzioni.

Diverse piattaforme di analisi dei dati hanno anche capacità diverse. Investi in una soluzione che fornisca risultati di dati reali e concreti rispetto a grandi promesse.

Poiché la maggior parte delle previsioni e delle raccomandazioni fornite attraverso le analisi prescrittive sono fatte utilizzando i dati disponibili in quel momento specifico, i risultati non sono adatti per decisioni aziendali a lungo termine. Pensala in questo modo: più tempo passa, maggiore è il rischio di inaffidabilità dei dati.

Come implementare l'analisi prescrittiva

Sapere da dove iniziare è un dilemma universale. Questo può essere spaventoso, combinato con dati travolgenti e la navigazione di nuovi modelli.

Il segreto per rimanere sani di mente mentre si ottiene il massimo dal metodo analitico prescrittivo è trattarlo come qualsiasi nuova campagna di marketing o progetto collaborativo.

Stabilisci obiettivi realistici e specifici

Non stavo scherzando quando ho detto di trattarlo come faresti con qualsiasi nuova strategia aziendale. Un buon modello analitico dei dati è costruito su obiettivi che coinvolgono più del semplice monitoraggio di alcune metriche. I dati possono essere infiniti e, se lasciati disorganizzati, caotici.

Delinea un piano di analisi identificando perché il dipartimento della tua azienda trarrebbe beneficio dall'analisi prescrittiva. Alcune domande da considerare durante la definizione degli obiettivi:

• Qual è la ragione principale per implementare l'approccio ai dati? (Concorrenti, migliore qualità dei dati, previsioni migliorate)
• Quali sono alcuni obiettivi specifici che possono essere raggiunti con l'analisi?
• Quali problemi richiedono una rivalutazione? Quale dovrebbe essere l'estensione dell'implementazione?

Sviluppa un quadro ben definito

Una volta che hai identificato quali obiettivi e problemi affrontare e quali processi ottimizzare, è il momento di riflettere e creare un piano d'azione. Devi sviluppare un quadro ricercato per ottenere un'analisi prescrittiva efficace.

1. Assembla un team dedicato. Definisci i ruoli e le responsabilità delle persone che effettuano la transizione.
2. Ricerca. Collabora e idea modi per definire i problemi e ideare piani per risolverli utilizzando la nuova metodologia di analisi dei dati.
3. Lavora in fasi. Sviluppa prove di concetti per vedere se stai andando verso una soluzione adatta.
4. Conduci revisioni e test. Progetta e implementa il modello di analisi prescrittiva e le sue caratteristiche in base alle esigenze aziendali. Valida il modello attraverso cicli di feedback e ipotesi.
5. Configura il modello. Identifica quali dati sono necessari per affrontare gli elementi tecnici del modello prescrittivo.
6. Lancia ai portatori di interesse. Inizia le operazioni prescrittive complete e valuta i risultati iniziali una volta disponibili.

Analisi prescrittiva vs. analisi predittiva

L'analisi prescrittiva è spesso confusa o utilizzata in modo intercambiabile con l'analisi predittiva, un'altra parte del trattamento dei dati.

L'analisi prescrittiva identifica quali problemi sono probabilmente destinati a sorgere valutando opzioni specifiche per decidere i risultati aziendali che opereranno meglio in determinate circostanze.

L'analisi predittiva utilizza metodi di analisi statistica per determinare le prestazioni future basate su dati storici e attuali.

Diamo un'occhiata a un esempio di manutenzione di un compattatore di rifiuti in un magazzino.

Un modello di analisi prescrittiva identificherà le aree in cui è necessaria la manutenzione e aiuterà i lavoratori a prendere decisioni ottimali riguardo alla manutenzione continua del compattatore di rifiuti, alla sua sostituzione e al suo outsourcing. La manutenzione prescrittiva si concentra sulla redditività aziendale complessiva e sul turnover.

Utilizzando la manutenzione predittiva, vengono prese misure per determinare quando la macchina richiede assistenza. Valutando la vita e le prestazioni dei componenti critici, le tecniche di analisi predittiva stimano i dati delle apparecchiature e determinano quale azione intraprendere.

Una prescrizione per migliorare le prestazioni dei dati

Iniziare con l'analisi dei dati può essere confuso e impegnativo se la tua organizzazione non ha utilizzato la tecnologia e i suoi metodi. Ma se sei un'azienda che ha investito nei processi di estrazione e mining dei dati per prendere decisioni informate, hai già un ottimo punto di partenza.

L'analisi prescrittiva semplifica la raccolta e la modellazione dei dati per valutare gli stati operativi attuali, sviluppare previsioni future e fornire la massima efficienza operativa. L'approccio, combinato con il giudizio di esperti e leader del settore, è il segreto per sbloccare il miglior risultato possibile per la tua azienda.

Tutti vorremmo controllare il futuro e ciò che ci accade. Le previsioni aziendali aiutano i leader a prevedere i cambiamenti e a perfezionare le strategie basate sulle lezioni apprese in passato. Scopri di più su come si collega all'analisi dei dati.