Analisi predittiva e Big Data: 5 modi per migliorare il tuo business

L’analisi predittiva è un sistema complesso di analisi che utilizza grandi volumi di dati, l'apprendimento automatico (machine learning) e la statistica con lo scopo di prevedere comportamenti, eventi e risultati.

La tecnologia sottostante esiste da decenni, ma il suo utilizzo sta esplodendo soprattutto nell’ultimo periodo, grazie alla crescita esponenziale dell’AI e ai Big Data. Oggi, infatti, vengono generate enormi quantità di dati che qualsiasi azienda o organizzazione può raccogliere, e che l’Intelligenza Artificiale elabora in modi impensabili prima.

Ecco perché in questo articolo parleremo dell’importanza dell’analisi predittiva e dei Big Data nell’ecommerce, come strumento che dà accesso ad informazioni fondamentali per costruire una strategia vincente per la crescita del proprio store online.

Cos’è l’analisi predittiva

L’analisi predittiva è una tecnologia avanzata di analisi dei dati che sfrutta una serie di informazioni complesse (Big Data), statistiche e algoritmi per prevedere risultati futuri, comportamenti o eventi.

In poche parole esamina le informazioni in possesso di un’azienda, dati attuali e storici, e individua dei modelli, degli schemi, che potrebbero verificarsi nuovamente in futuro. Elabora quindi dei modelli di previsione sulla base dei quali è possibile definire delle strategie per migliorare il proprio business. 

L’analisi predittiva fa parte di una disciplina più ampia applicata anche negli ecommerce, la business intelligence, che si occupa di raccogliere informazioni importanti per guidare le decisioni del brand. In pratica, raccoglie e analizza i dati, e sulla base di questa analisi crea degli output utili ad impostare le decisioni aziendali con un approccio più scientifico, ovvero basato sui numeri.

Ecco perché all’analisi predittiva va affiancata l’analisi prescrittiva. La prima consente di stabilire cosa probabilmente accadrà nel futuro, la seconda stabilisce le strategie da applicare di conseguenza.

Le fasi dell’analisi predittiva

L’analisi predittiva non è una novità, ma oggi le organizzazioni possono sfruttarla al meglio per crescere, prosperare e aumentare il proprio margine di profitto grazie all’enorme quantità di dati che ogni azienda ha a disposizione e a una tecnologia sempre più veloce (come l’Intelligenza Artificiale) in grado di elaborare grandi quantità di informazioni.

Ma come funziona in concreto l’analisi predittiva? Ecco le principali fasi che compongono l’intero processo:

1. definizione degli obiettivi: quali sono i problemi da risolvere e i risultati che si vogliono ottenere?
2. raccolta dei dati: deve essere fatta per qualsiasi settore aziendale;
3. pulizia dei dati raccolti: migliorare la qualità, eliminare errori, anomalie, duplicati, ecc;
4. creazione dei modelli di previsione: oggi esistono diversi software che consentono di sviluppare semplici modelli analitici, in alternativa ci si può rivolgere ad esperti di analisi;
5. distribuzione e applicazione dei modelli con successiva raccolta dei dati e automazione del processo decisionale;
6. perfezionamento dei modelli: sulla base dei risultati ottenuti può essere necessario apportare delle modifiche ai modelli, finché le performance non raggiungono i risultati sperati.

Prima di entrare nel vivo del discorso dobbiamo fare un passo indietro per comprendere meglio cosa sono i Big Data, che hanno un ruolo fondamentale nella costruzione di un’analisi predittiva.

Ecommerce e Big Data: un connubio perfetto

I Big Data sono insiemi enormi ed eterogenei di dati che vengono generati da moltissime fonti: dalle transazioni finanziarie ai social media, dagli acquisti online all’utilizzo di servizi di assistenza vocale come Alexa.

Il volume e la varietà di questi dati rendono così complessa la loro gestione ed elaborazione che diventa necessario utilizzare nuove tecnologie come l’IA e computer più sofisticati in grado di gestirli.

Per avere un’idea della vastità di questi dati è sufficiente pensare alla quantità di informazioni che ciascuno di noi produce nella quotidianità. 

Dalle ricerche online alle serie televisive che guardiamo, dalle applicazioni che utilizziamo maggiormente sui nostri smartphone agli acquisti che facciamo online e offline. Ogni azione nel corso della nostra giornata produce dei dati che vengono costantemente raccolti, e la lista quindi potrebbe essere davvero infinita. 

I Big Data ormai abbracciano qualsiasi settore: la salute, la finanza, l’energia, l’industria, la pubblica amministrazione. Sono diventati una risorsa fondamentale per qualsiasi organizzazione, e il commercio non è da meno.

L’importanza dell’analisi predittiva e dell’utilizzo dei dati nell’ecommerce

Nel settore del commercio, e in particolare nel commercio online, i Big Data e l’analisi predittiva si rivelano fondamentali per migliorare qualsiasi settore aziendale. Vediamo cosa permettono di fare:

1. personalizzare l'esperienza dell'utente, che permette di ridurre il tasso di abbandono del carrello e di fidelizzare i clienti;
2. fare una previsione delle tendenze di mercato, individuando le esigenze dei clienti e sviluppando nuovi prodotti o servizi per soddisfarle;
3. individuare modelli comportamentali, segmentando il mercato e comprendendo le abitudini di acquisto;
4. trovare soluzioni ai problemi, e in alcuni casi anticiparli, in qualsiasi settore. ShippyPro ad esempio ha perfezionato gli analytics relativi alle spedizioni facendo un’analisi approfondita dei tempi, dei costi e delle performance dei corrieri, proprio per consentire alle aziende di individuare i KPI della logistica e migliorare il settore;
5. addestrare modelli di machine learning, un ramo dell’intelligenza artificiale che permette ai computer di apprendere informazioni senza bisogno di essere programmati per svolgere determinate attività, in modo da automatizzare la gestione dei dati;
6. individuare modelli che indicano potenzialmente la presenza di frodi (basti pensare agli attacchi hacker);
7. migliorare la gestione del magazzino e della supply chain in generale;
8. perfezionare le strategie di marketing;
9. effettuare un’analisi approfondita dei feedback dei clienti, per raccogliere e analizzare le recensioni ecommerce e identificare le aree dove migliorare l'esperienza di acquisto;
10. individuare e gestire al meglio i KPI di un’azienda.

Ma la lista potrebbe essere ancora più lunga, la quantità di dati a cui oggi abbiamo accesso ci consente di analizzare e costruire dei modelli di previsione in qualsiasi settore. Ecco un’analisi più approfondita dei settori che riteniamo più interessanti.

5 modi in cui l'analisi predittiva e i Big Data possono aiutare il tuo business

Adesso che abbiamo capito l’importanza e le potenzialità dell’analisi predittiva nell’ecommerce, vediamo quali sono i suoi principali campi di applicazione.

1. Personalizzazione dell'esperienza del cliente

Per personalizzare l’esperienza del cliente la soluzione migliore è studiare quali sono i suoi comportamenti, le sue esigenze e le aspettative. 

L’analisi predittiva elabora dei modelli di previsione sulla base del comportamento passato dei clienti. In questo modo è possibile stabilire delle strategie di marketing mirate e migliorare le decisioni aziendali.

Gli acquisti effettuati, le interazioni con prodotti e servizi, le ricerche online, le recensioni, ecc, sono tutti dati che consentono ai brand di realizzare il cosiddetto marketing predittivo, che mette al centro il cliente e che viene costruito sulla base dei risultati delle analisi predittive.

2. Ottimizzazione del prezzo

La psicologia dei prezzi è una strategia in grado di influenzare le decisioni d’acquisto dei consumatori. L’analisi predittiva consente di applicare questa strategia con maggiore consapevolezza, ma anche di evitare errori di valutazione come sconti eccessivi o prezzi non ottimali, riducendo al minimo la percentuale di prodotti invenduti e considerando anche le strategie di prezzo della concorrenza.

3. Pianificazione della domanda

L’analisi predittiva può essere utilizzata per anticipare le variazioni della domanda e di conseguenza pianificare la produzione, l'approvvigionamento e le spedizioni ecommerce. 

In pratica, partendo da dati storici e disponibili in tempo reale relativi alle vendite e alle tendenze di mercato, è possibile creare dei modelli di previsione che consentono di avere un quadro affidabile di come può variare la domanda nel tempo. 

4. Previsione delle vendite

L’analisi predittiva è utile anche per prevedere le vendite future. Attraverso l’analisi dei dati relativi al settore vendite di un ecommerce e un sistema complesso di algoritmi, analizza i dati storici di vendita di un’azienda e individua i modelli di comportamento, considerando anche eventi speciali, festività, ecc. 

Poter effettuare una previsione delle vendite rappresenta un grosso vantaggio per un’azienda che può prendere decisioni più consapevoli, pianificando meglio le attività, le operazioni marketing e le attività finanziarie.

5. Fidelizzazione dei clienti

La fidelizzazione dei clienti passa anche attraverso la costruzione di una strategia di marketing data driven, in pratica il marketing basato su dati numerici. 

L’analisi predittiva consente di elaborare dei modelli basati sui comportamenti dei clienti, ad esempio individuando quelli che hanno una maggiore probabilità di diventare fedeli e sviluppando strategie per incentivare questa fedeltà. 

Al contrario è possibile identificare i comportamenti che indicano quali sono i clienti scontenti e perché, e applicare nuove strategie per riguadagnare la loro fiducia. 

Gli strumenti per effettuare l’analisi predittiva 

L’analisi predittiva può sembrare complessa per chi non ha esperienza nel campo, oggi però esistono software che hanno semplificato di molto il processo, rendendo l’analisi dei dati per ecommerce accessibile anche ad imprenditori meno esperti.

Ecco alcune delle piattaforme disponibili sul mercato:

1. Microsoft Power BI. È una piattaforma di business intelligence e data analytics che offre funzionalità di analisi predittiva integrate, tra cui la creazione di modelli di previsione e di classificazione.
2. IBM offre soluzioni di analisi dei dati con diverse funzionalità di analisi predittiva, inclusi modelli di machine learning e di segmentazione. 
3. RapidMiner. È una piattaforma di data science particolarmente adatta per le piccole e medie imprese, grazie alla sua interfaccia utente intuitiva e alla sua flessibilità.
4. Alteryx. È una piattaforma di data science che offre funzionalità di analisi predittiva e di machine learning avanzate. È particolarmente adatta alle grandi imprese, grazie alla sua scalabilità e alla sua capacità di gestire grandi quantità di dati. 
5. SAS. È una piattaforma di business intelligence che si compone di diversi pacchetti con funzionalità di analisi predittiva, statistiche e analisi del testo. È utilizzata principalmente dalle grandi imprese, grazie alla sua potenza e alla sua flessibilità.

Conclusioni

L’analisi predittiva, e in generale l’ecommerce business intelligence, possono aiutare i brand a migliorare il modello di business partendo dalla produzione fino alla logistica dell’ultimo miglio.

Effettuare costantemente l’analisi dei dati di un ecommerce significa avere un approccio proattivo piuttosto che reattivo in termini di crescita aziendale.

È bene ricordare che la qualità dei risultati dipende dalla qualità dei dati raccolti e dagli strumenti utilizzati per la loro elaborazione. 

La tecnologia moderna offre soluzioni intuitive per consentire alle aziende di avviare questi processi. Tuttavia l'analisi predittiva richiede una conoscenza di base delle tecniche di analisi dei dati e delle statistiche e in alcuni casi può essere preferibile affidarsi a consulenti specializzati per ottenere risultati sicuri e affidabili.

Domande frequenti

Quali sono i vantaggi dell'utilizzo dei Big Data nell'ecommerce?

Ecco un elenco dei principali vantaggi che i Big Data possono portare ad un ecommerce: 

1. personalizzazione dell'esperienza dell'utente;
2. ottimizzazione del prezzo;
3. pianificazione della domanda;
4. previsione delle vendite;
5. fidelizzazione dei clienti;
6. previsione delle tendenze di mercato;
7. risoluzione dei problemi;
8. miglioramento della gestione del magazzino e della supply chain;
9. miglioramento delle strategie di marketing;
10. Miglioramento della gestione delle scorte.

Quali sono gli strumenti che posso utilizzare per l'analisi dei Big Data nel mio business?

Gli strumenti a disposizione oggi sul mercato sono molteplici, alcuni di questi possono essere gestiti direttamente dalle aziende, per altri è necessario l’intervento di consulenti esperti. Ecco alcune piattaforme di difficoltà variabile:

1. Microsoft Power BI;
2. IBM; 
3. RapidMiner;
4. Alteryx;
5. SAS.

Come posso utilizzare l'analisi predittiva per personalizzare l'esperienza del cliente sul mio sito ecommerce?

Analizzando i dati in proprio possesso è possibile ottenere moltissime informazioni sul comportamento del cliente e sui suoi bisogni e esigenze. Sulla base di queste informazioni è possibile approntare delle strategie di marketing personalizzate, migliorare il servizio clienti e le spedizioni. Ad esempio è possibile creare delle campagne mirate, creare delle offerte personalizzate e persino nuovi prodotti e servizi per soddisfare esigenze sempre nuove.

Come l'analisi predittiva può aiutarmi a ottimizzare i prezzi dei miei prodotti?

L’analisi predittiva consente di: 

• analizzare i dati storici sui prezzi per identificare quelli che hanno portato a vendite maggiori;
• valutare la sensibilità dei clienti nei confronti delle variazioni di prezzo;
• come la modifica dei prezzi può influire sulla domanda di un prodotto;
• ottimizzare i prezzi in tempo reale in base a tendenze, stagionalità, promozioni, ecc.

Come posso utilizzare l'analisi predittiva per prevedere le vendite del mio business?

L’analisi dei dati di un ecommerce relativi al settore vendite consente di individuare dei modelli di comportamento che, considerando anche le tendenze di mercato o eventi speciali come le festività, forniscono informazioni dettagliate sui potenziali acquisti che possono essere effettuati in futuro. Sulla base di queste informazioni è possibile prendere decisioni più consapevoli come: 

• stabilire il budget da stanziare; 
• definire la quantità di articoli da produrre o acquistare;
• definire le strategie di marketing;
• quantificare la mole di lavoro per avere un’idea del personale da coinvolgere.