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.
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.
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:
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.
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.
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:
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.
Adesso che abbiamo capito l’importanza e le potenzialità dell’analisi predittiva nell’ecommerce, vediamo quali sono i suoi principali campi di applicazione.
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.
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.
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.
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.
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.
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:
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.
Ecco un elenco dei principali vantaggi che i Big Data possono portare ad un ecommerce:
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:
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.
L’analisi predittiva consente di:
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: