Le migliori tecniche di analisi predittiva

Nella nostra era, i clienti possono facilmente saltare da un marchio all’altro, lasciando alle aziende poco spazio per errori. In questo contesto, le aziende devono sforzarsi di garantire un’esperienza del cliente esemplare ad ogni interazione. Inoltre, poiché i dati aziendali sono così facilmente disponibili e la concorrenza così agguerrita, le aziende devono affrontare enormi pressioni per semplificare le loro operazioni o rischiare la scomparsa.

In che modo le aziende sviluppano una comprensione di come le azioni passate e il comportamento influenzano i risultati futuri? Con il campo dell’analisi predittiva, è più facile che mai per le aziende anticipare le aspettative dei clienti.

In questo modo è possibile non solo preservare l’esperienza del cliente, ma anche ridurre i costi, aumentare l’efficienza e migliorare le condizioni di lavoro, tra una miriade di altri vantaggi. Con questo in mente, diamo un’occhiata più da vicino all’analisi predittiva.

Che cos’è l’analisi predittiva?

L’analisi predittiva è la pratica di prevedere le tendenze future analizzando i dati raccolti. Con una visione dei modelli passati, le organizzazioni possono adattare le loro strategie di marketing e operative per servire meglio i loro clienti. Oltre ai miglioramenti operativi, le aziende ottengono un vantaggio in aree chiave come il rilevamento delle frodi e la gestione dell’inventario.

L’analisi predittiva è strettamente legata all’apprendimento automatico. Indipendentemente dalla tecnica specifica che un’organizzazione potrebbe impiegare, il processo generale inizia con un algoritmo che si allena avendo accesso a un risultato compreso (come un acquisto del cliente).

Gli algoritmi di formazione utilizzano tali informazioni per imparare a prevedere i risultati futuri, alla fine lo sviluppo in un modello pronto all’uso che è in grado di assunzione di ulteriori variabili di input, come l’ora del giorno e il tempo.

Le organizzazioni che utilizzano l’analisi predittiva diventano notevolmente più produttive, redditizie e flessibili. Diamo un’occhiata più da vicino ai vantaggi dell’analisi predittiva.

Vantaggi dell’analisi predittiva

Man mano che le aziende sono in grado di prevedere la domanda dei clienti con maggiore precisione, sono in grado di ridurre i costi ottimizzando sia l’inventario che le campagne di marketing.

Possono anche sfruttare le tecniche di analisi predittiva per aumentare l’efficienza aziendale. Ad esempio, una compagnia aerea può ottimizzare i prezzi dei biglietti in base alla domanda prevista dagli algoritmi predittivi. Analizzando i dati storici e considerando le condizioni attuali (ad es., una pandemia), le compagnie aeree ottengono informazioni su variabili come i tempi di attesa, i tempi di arrivo e il traffico stagionale.

Big Data e analisi predittiva

Poiché l’analisi predittiva si basa sui dati, molti dati disponibili non significano un’analisi predittiva valida? Anche se molte aziende mostrano interesse per le tecniche di analisi predittiva, pochissime sono in grado di dare un senso a tutti i dati che stanno raccogliendo.

Infatti, molte aziende si dedicano all’analisi descrittiva: l’analisi dei dati passati. Mentre l’analisi predittiva esamina i risultati passati, mira a prevedere modelli e tendenze futuri e quindi a prendere decisioni intelligenti sulla base di tali risultati.

Pertanto, l’analisi predittiva non include necessariamente l’analisi di tutti i Big Data. Con questo in mente, diamo un’occhiata a specifiche tecniche di analisi predittiva che non solo analizzano i dati, ma costituiscono la base per una previsione accurata.

Tecniche di analisi predittiva

L’analisi predittiva combina diverse tecniche di analisi dei dati, come l’apprendimento automatico, il data mining e le statistiche. Poiché l’apprendimento automatico costituisce il nucleo dell’analisi predittiva, ci concentreremo su come utilizzare specifici approcci basati sulla previsione all’interno del campo dell’apprendimento automatico per ottenere una migliore comprensione degli eventi e delle tendenze future.

Modello di classificazione

La maggior parte degli algoritmi di apprendimento automatico rientra in una delle due categorie: basata sulla classificazione basata sulla regressione. Entrambi i tipi hanno diverse applicazioni di analisi predittiva, mentre gli algoritmi di classificazione sono utili per ordinare i dati in classi.

Possono aiutare le aziende a prevedere, ad esempio, se un particolare visitatore del sito Web è un “acquirente” o un “browser” o se un abbonato è un tipo di cliente “mensile” o “annuale”.

I modelli di classificazione possono aiutare le organizzazioni ad allocare in modo più efficiente le risorse, umane o di altro tipo. Ad esempio, le aziende diventano più in grado di mantenere l’inventario a livelli appropriati e prevenire l’eccesso di personale di un negozio in determinate ore.

Modello di Regressione

Un algoritmo di regressione è utile quando un’organizzazione vuole prevedere un valore numerico, come la volta che un potenziale cliente avrà un ritorno alla prenotazione aerea, prima dell’acquisto, o quanti soldi qualcuno permetterà di trascorrere su auto di pagamenti per un certo periodo di tempo.

Ad esempio, la regressione lineare è una tecnica di regressione ampiamente utilizzata che cerca una relazione tra due variabili. Questi tipi di algoritmi di regressione trovano modelli che prevedono le relazioni tra variabili, come la spesa del cliente in relazione al tempo di navigazione in un negozio online.

Se sei interessato a ottenere una comprensione più profonda della regressione lineare nell’analisi predittiva, dai un’occhiata a questo post del blog di Machine Learning Mastery.

Reti neurali

Le reti neurali sono tecniche di elaborazione dei dati biologicamente ispirate che assumono dati passati e attuali per stimare i valori futuri. Il loro design consente loro di trovare correlazioni complesse sepolte nei dati, in un modo che simula i meccanismi di rilevamento del modello del cervello umano.

Ampiamente utilizzati per applicazioni come il riconoscimento delle immagini e la diagnosi del paziente, sono costituiti da diversi livelli che prendono input (livello di input), calcolano le previsioni (livello nascosto) e offrono output (livello di output) sotto forma di una singola previsione.

Per un’analisi più dettagliata di come la modellazione delle reti neurali può prevedere gli eventi simulando i meccanismi del cervello umano, controlla questo articolo IThappens.

Alberi decisionali

Un albero decisionale è un grafico visivo che assomiglia a un albero capovolto: partendo dalle “radici”, si scende attraverso una gamma di opzioni che si restringono continuamente, ognuna delle quali descrive un potenziale risultato di una decisione. Mentre gli alberi decisionali risolvono tutti i tipi di problemi di classificazione, possono rispondere a domande molto più complesse se impiegati nell’analisi predittiva.

Ad esempio, una compagnia aerea potrebbe voler sapere il momento migliore per volare verso una nuova destinazione che sta pianificando di prestare servizio su base settimanale. Si potrebbe anche voler sapere quale punto di prezzo da impostare per tale volo, così come quali segmenti di clientela a destinazione.

Alla luce di questi fattori, la compagnia aerea può utilizzare un albero decisionale per ottenere informazioni sulle conseguenze della vendita di biglietti per la destinazione x al punto di prezzo y rivolto al pubblico z. Questo articolo dettagliato spiega di più su come funzionano gli alberi decisionali.

Casi d’uso per l’analisi predittiva

Nella nostra esplorazione delle tecniche di analisi predittiva, abbiamo toccato alcuni usi dell’analisi predittiva. Esploriamo alcune applicazioni più significative che vanno dalla fidelizzazione dei clienti a misure potenzialmente salvavita, come la diagnosi di malattie.

Sistemi di raccomandazione

Se un’azienda sa quali beni o servizi vogliono i suoi clienti, è meglio preparata a fornirli in modo tempestivo. Ad esempio, il sistema di raccomandazione basato su analisi predittiva di Spotify fornisce contenuti basati sugli interessi passati degli utenti, consentendo ai clienti di dedicare poco tempo alla ricerca di nuova musica. Poiché gli utenti hanno ciò che vogliono quando lo vogliono, è più probabile che si attengano a Spotify.

Calcolo dei punteggi di credito

Il punteggio di credito di un individuo si basa molto sui calcoli di analisi predittiva. Algoritmi fattori di assunzione associati con la storia di credito-correlati di quell’individuo, come la storia di pagamento e il numero di carte di credito detenute, e l’uscita di un numero che rappresenta la probabilità di rimborso del debito futuro.

Tempo stimato di arrivo

Vi siete mai chiesti perché il sistema di navigazione del vostro smartphone è così preciso? O come il tuo volo internazionale fornisce un’ipotesi molto accurata su quando il tuo aereo atterrerà 1 12 ore prima dell’arrivo?

I sistemi GPS utilizzano i dati dei sensori in tempo reale, tra cui velocità, meteo e condizioni del traffico, per determinare quando arriverai a destinazione.

Precisione della diagnosi

Utilizzando algoritmi di classificazione, i professionisti medici possono facilmente identificare tumori e altri indicatori di malattia. Possono anche utilizzare altre misurazioni della salute: si pensi alla glicemia, alla frequenza cardiaca, ecc. – determinare come questi sono collegati a malattie specifiche. Utilizzando tutte queste informazioni, gli operatori sanitari possono quindi prevedere quali pazienti rischiano di sviluppare quali condizioni. Oltre ad essere in grado di cogliere le condizioni nelle fasi iniziali, i professionisti medici e i pazienti possono agire congiuntamente per prevenire lo sviluppo di malattie.

Sommario

In questo articolo, abbiamo esaminato il campo dell’analisi predittiva, inclusi i vantaggi e le applicazioni associati. Abbiamo esaminato in dettaglio specifiche tecniche di analisi che consentono la previsione, inclusi algoritmi di classificazione, reti neurali, algoritmi di regressione e alberi decisionali.

L’analisi predittiva è un campo in rapida crescita che conferisce chiari benefici alle aziende che lo praticano con attenzione. Se sei interessato a una carriera di analisi predittiva, ti consigliamo questo Nanodegree di analisi predittiva offerto da Udacity.

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