L’analisi predittiva orientata al marketing permette di guidare le decisioni strategiche attraverso l’approccio data-driven.
L’analisi predittiva unisce tecniche statistiche, strumenti informatici di business intelligence e algoritmi avanzati basati sull’apprendimento automatico (come l’intelligenza artificiale e il machine learning).
Il suo scopo è fornire previsioni che, sulla base di dati ed esperienze pregresse, siano in grado di orientare le scelte aziendali in base alle possibili conseguenze di eventi futuri.
Ti stai dicendo che si tratta di tecnologie troppo lontane dalla tua realtà d’impresa o attività professionale?
Prima di abbandonare l’articolo, lascia che facciamo accenno a un paio di esempi pratici.
Come funziona l’analisi predittiva orientata al marketing
Il caro energia ha inciso notevolmente sulla marginalità aziendale, al punto che diverse imprese hanno dovuto riorganizzare i cicli produttivi e i turni di lavoro, seppur consapevoli del rischio di creare disagi nei tempi di consegna e insoddisfazione nei clienti.
In questo caso, l’analisi predittiva permette di incrociare i dati sull’andamento periodico degli ordini e sui quantitativi prodotti, generando un modello in grado di coniugare le necessità di riorganizzazione interna con le abitudini di acquisto dei clienti.
Una soluzione che riduce i costi di gestione, senza incidere sulle performance di vendita.
L’analisi predittiva, inoltre, può essere utilizzata per ipotizzare il comportamento di acquisto del cliente finale in base a variabili legate al cluster di appartenenza, al prezzo del servizio o prodotto, alla composizione dell’offerta, alla tipologia di messaggio o del canale distributivo.
Anziché investire in test o sondaggi continui, è sufficiente andare a indagare i dati che identificano ogni lead aziendale: frequenza di acquisto, tasso di abbandono all’interno del funnel di vendita, engagement o feedback derivanti da campagne o promozioni pregresse, opportunità di up-selling o cross-selling.
I vantaggi futuri dell’analisi predittiva orientata al marketing
Prevedere gli esiti di una strategia di marketing, anticipando i bisogni del proprio target o coniugando esigenze gestionali con aspettative del mercato, sono solo alcuni aspetti dell’analisi predittiva.
In ambito marketing (e non solo), la diffusione della cultura data-driven all’interno dell’azienda permette di:
- ridurre le mansioni ripetitive degli utenti, spesso legate ad attività di data-entry, reporting, monitoraggio ed elaborazione dei dati;
- attrarre e trattenere talenti con competenze e skills altamente specializzate;
- contenere tempi e costi legati alla fase di test, sondaggio, ricerca e sviluppo di nuovi prodotti o servizi;
- aumentare la personalizzazione delle offerte e della relazione con il cliente finale;
- arginare i rischi legati a blocchi operativi, contestazioni, resi o insoluti;
- favorire un’efficienza continua, basata sull’automazione e il monitoraggio dell’intera realtà aziendale.
Analisi predittiva: da dove iniziare?
Prima di incappare in soluzione sovrastimate rispetto alle reali necessità o di constatare difficoltà nell’adozione dei sistemi digitali legati all’Internet of Things, alla machine learning o all’IA, contatta i nostri project manager per un’analisi approfondita dei flussi informativi e dei sistemi operativi già presenti.
Verrai guidato, passo dopo passo, verso una soluzione digitale pratica, su misura e subito applicabile al contesto della tua impresa.