Advanced Analytics: impatti di machine learning e dati sui processi

La progressiva digitalizzazione dei processi e il moltiplicarsi dei servizi online ha contribuito ad un accumulo crescente di dati di tipo diverso e dalle fonti più disparate. Le aziende sono, dunque, in possesso di un patrimonio inestimabile , che se ben sfruttato può divenire un vero e proprio asset strategico. Perché ciò sia possibile, occorre seguire un journey to data value e dotarsi di tecnologie avanzate, come Machine Learning e Advanced Analytics, che agendo sui dati storicizzati e sulle informazioni in real-time, consentono di migliorare le performance operative e aumentare le opportunità di business.

Non a caso, la ricerca “Data Strategy Journey” dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano evidenzia come buona parte delle aziende italiane sia impegnata nel percorso verso la data-driven company:

• il numero di imprese che nel 2023 dichiara di avere progetti attivi di Advanced Analytics è pari al 73% (+8% rispetto al 2022);
• la percentuale di aziende che hanno istituito ruoli e team di governo dei dati è passata dal 25% del 2021 al 41% del 2023.

Advanced Analytics: quali sono i benefici per il business

Gli Advanced Analytics e gli algoritmi di Machine Leaning hanno dato alle aziende la possibilità di sfruttare i dati in proprio possesso in modo strategico. Si pensi, ad esempio, alla churn analysis. La decisione del consumatore di abbandonare il brand o il retailer è frutto di una serie concomitante di fattori, non sempre (o non solo) ascrivibili a elementi di spicco quali il prezzo o la qualità del prodotto. Gli algoritmi di Advanced Analytics consentono di analizzare le informazioni provenienti da fonti diverse (dati demografici, storico acquisti, interazioni con il customer care, ecc.), individuare i fenomeni ricorrenti (pattern) e la somma di fattori che determina l’abbandono.

In generale, la capacità di analizzare grandi volumi di dati aiuta a identificare trend e pattern che possono non essere evidenti con metodi tradizionali. Tale operazione, occorre sottolineare, è complessa sia da un punto di vista tecnico che organizzativo, in quanto richiede la preparazione della base dati (pulizia e normalizzazione delle informazioni) e il “training” dei motori di Machine Learning (classificazione dei dati, scelta degli algoritmi, ecc.).

I vantaggi sono molto evidenti: una volta individuato il “pattern”, si possono elaborare modelli predittivi basandosi solo sulle informazioni storicizzate. Tuttavia, è l’utilizzo combinato di Machine Learning e dati in real-time che massimizza il valore per il business, in quanto migliora notevolmente la precisione dei modelli predittivi e, quindi, l’efficacia degli interventi correttivi.

I dati in tempo reale massimizzano i vantaggi: ecco perché

In uno scenario concreto, i dati raccolti in tempo reale, oltre a raffinare i modelli predittivi, consentono di intervenire tempestivamente per correggere l’andamento del processo. Tornando all’esempio della churn analyis, se il pattern ha segnalato, ad esempio, il contatto con il centro assistenza come un fattore ad alto rischio di abbandono, l’intercettazione di tale evento in tempo reale potrebbe innescare opportune azioni correttive.

L'uso combinato di real-time data nell’Advanced Analytics porta numerosi vantaggi per il business, migliorando significativamente la capacità dell'azienda di rispondere in modo rapido e preciso alle dinamiche del mercato e alle esigenze dei clienti. Ecco alcuni dei principali benefici:

• Sistemi di raccomandazione. I grandi player come Amazon, Google o Netflix consigliano i prodotti in tempo reale sia in base al profilo del consumatore, sia in base alle interazioni del momento. I dati in tempo reale, quindi, integrano o modificano i suggerimenti, sulla base delle interazioni con il consumatore. Va sottolineato che il Machine Learning, che per sua natura adatta i propri modelli in base ai dati progressivamente raccolti, sarà in grado, in questo caso, di “auto-correggersi” e profilare il cliente in modo sempre più raffinato.
• Reattività. La disponibilità di dati in tempo reale consente alle aziende di prendere decisioni immediate basate su informazioni aggiornate, riducendo il ritardo tra l'evento e la risposta. Le aziende possono adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato, alle preferenze dei clienti e alle condizioni operative.
• Inventory Management. L’Advanced Analytics consente di ottimizzare la gestione delle scorte di magazzino e dei rifornimenti grazie all’analisi predittiva della domanda. I grandi retailer, il cui catalogo annovera milioni di referenze con hub distribuiti a livello mondiale, possono applicare, tecniche quali, ad esempio il riordino dinamico, basato sulla fluttuazione della domanda.
• Marketing e Vendite. Le aziende possono lanciare campagne di marketing mirate in base a dati in tempo reale, migliorando l'efficacia delle iniziative promozionali. I dati in tempo reale permettono anche di aggiustare dinamicamente i prezzi in risposta alla domanda e all'offerta, massimizzando i ricavi.
• Dynamic Pricing. Il prezzo dei prodotti viene calcolato in base ai dati storici, al comportamento dei consumatori e alle iniziative della concorrenza. Tali dati vengono combinati con fattori esterni quali, ad esempio, i tassi di inflazione o la presenza di eventi o manifestazioni pubbliche,
• Content Delivery Optimization. Per le aziende che offrono contenuti in streaming, il Machine Learning e l’analisi dei dati in real-time offrono un contributo fondamentale per garantire agli utenti una fruizione fluida dei contenuti. Elementi quali, ad esempio, la qualità delle connessioni, la fascia oraria, l’engagement del cliente o i feedback ricevuti sono analizzati sia su base storica sia in tempo reale, per garantire il livello di servizio atteso.
• Gestione delle Frodi. Le aziende possono identificare e prevenire le attività fraudolente non appena si verificano, proteggendo i loro interessi e quelli dei clienti. Inoltre, i dati in tempo reale permettono di rilevare anomalie e gestire i rischi operativi in modo più efficace.

L’uso combinato di Machine Learning e analisi dei dati in real-time è applicabile non solo al mondo consumer. Basti pensare, ad esempio, al settore Energy & Utilities (previsione dei consumi, gestione dei picchi di richiesta, manutenzione predittiva degli impianti, ecc.), oppure all’Agrifood, dove i dati storici sulla resa delle colture sono analizzati congiuntamente ai dati provenienti dai droni che monitorano i campi. A ciò si aggiungano i processi organizzativi e di back-end: una ricerca di McKinsey mostra come, già nel 2020, il 53% dei manager utilizzava l’Advanced Analytics in diverse funzioni Corporate (Amministrazione, Finanza, HR, ecc.). Appare chiaro, dunque, come l’Advanced Analytics sia destinato a modificare radicalmente i processi delle aziende, sia in termini di maggiore efficienza operativa che di ampliamento del business, ed è una chiara indicazione del percorso di evoluzione tecnologica che le aziende devono affrontare per garantire la competitività e lo sviluppo futuro.