Predictive Marketing



Analisi previsionali da utilizzare come vantaggio competitivo sulla vendita di prodotti o servizi

Informazioni

Big Data Analysis e Predictive Marketing

I dati aziendali e i Big Data demografici e sociografici costituiscono un patrimonio prezioso per le aziende e per lo sviluppo del mercato. I dati, tuttavia, rappresentano un valore solo se analizzati sapientemente ed è per questo che le aziende che vogliono crescere si stanno sempre di più specializzando nella predictive analysis.

La Predictive Analysis

Fino a qualche anno fa i database aziendali erano di fatto costituiti da file e la loro analisi era possibile digitando una query per estrarre i risultati della ricerca. Attualmente si è davanti a una mole di dati che è cresciuta esponenzialmente ed attraverso specifici software è possibile integrare le varie sorgenti ed interrogare i database tramite modelli matematici, realizzando analisi predittive.

L'attività di Predictive Analytics e una parte della Digital Analytics, finalizzata a mettere in relazione le sorgenti di dati ed effettuare analisi previsionali, per ottenere un vantaggio competitivo sulla vendita di prodotti o servizi. Si tratta di un aspetto del Data Mining, attività che consiste nell’elaborare i dati provenienti da fonti diverse ed estrarre correlazioni e pattern non noti in precedenza. Il risultato dell’analisi sarà appunto una Predictive Analysis, che permetterà al marketer di effettuare attività di Predictive Marketing.

Le azioni che interrogano ed individuano relazioni tra i dati sono alla base della Predictive Analysis. I processi più utilizzati riguardano la:

  • Churn Analysis: essa riguarda l’attività di segmentazione dei clienti già acquisiti, che presentano tuttavia una forte probabilità di cambiare fornitore. Alcuni elementi come carrelli abbandonati, tempo trascorso dall’ultimo acquisto, scarse visite al sito di ecommerce possono fornire indicazioni predittive, consentendo ai responsabili marketing di intervenire con offerte mirate;
  • Customer Segmentation: attraverso una corretta segmentazione della clientela sulla base di dati aziendali, come lo storico degli acquisti, ma anche attraverso Big Data demografici e sociografici, è possibile individuare le tipologie ed i gruppi di clienti e differenziare le strategie di marketing per ogni tipologia.
  • Analisi sull’andamento di serie temporali: con attività di Data Mining, l’analisi predittiva è in grado di fornire elementi sull’andamento delle vendite in periodi successivi.
  • Marketing mirato: la Predictive Analysis dei clienti già acquisiti e dei prospect consente di fornire indicazioni su base probabilistica rispetto ai comportamenti e alla propensione di acquisto, focalizzando così adeguate azioni di marketing mirato.
  • Market basket analysis: con l’analisi dei comportamenti d’acquisto è possibile individuare quale sia la proposta più apprezzata da ogni singolo cliente, arrivando a suggerire anche la dislocazione di prodotti negli scaffali della GDO.

Esempi pratici di Big Data Predictive Analytics

Sono numerose le aziende che hanno deciso di avvalersi dell’analisi predittiva per funzioni di marketing, ma anche relative alla logistica.

Un primo esempio è un marchio italiano della GDO, i cui manager hanno affrontato il problema della riduzione dei costi ed efficientamento della logistica e degli stock in magazzino negli oltre 350 punti vendita. L’analisi predittiva ha permesso di ottenere dati aggregati rispetto al rifornimento di ogni singolo punto vendita e del magazzino. Il rapporto ha fornito previsioni analitiche sulla domanda di ciascun prodotto che hanno permesso di migliorare il ciclo di consegna dei fornitori verso gli stock, abbattendo conseguentemente le spese relative a logistica e magazzino. L’analisi predittiva ha fornito inoltre indicazioni sulla tempistica degli ordinativi, in relazione con gli aspetti logistici, la necessità di effettuare ordini minimi ecc.

Anche nel campo della produzione di farmaci un'azienda molto nota in Italia ha adottato la Predictive Analysis nell’ambito della farmacovigilanza, che monitora gli effetti avversi nell’utilizzo di farmaci. Al database aziendale che registra gli eventi avversi sulla base di segnalazioni dirette, sono stati uniti di dati provenienti da banche dati esterne, con lo scopo di ottenere una reportistica e poter interrogare il sistema attraverso query e specifiche richieste. Una operazione che veniva svolta manualmente è stata quindi digitalizzata, integrata e validata, fornendo risposte affidabili ed in tempo reale, sia all'azienda che ai soggetti regolatori del mercato dei farmaci.

Anche il più grande player italiani nell’ambito ferroviario si avvale della Predictive Analytics per monitorare in tempo reale, attraverso un sistema DMMS (Dynamic Maintenance Management System) le condizioni dei treni ma è in grado di segnalare alcuni superamenti di valori di soglia, indicativi di un probabile guasto. Nell’ambito della manutenzione l’analisi predittiva permette di ottimizzare le operazioni, massimizzando l’efficacia degli interventi. L’azienda prevede risparmi dei costi di manutenzione di circa un 8/10%, pari a oltre 100 milioni di euro l’anno, una disponibilità di materiale circolante aumentata del 6,5% e alcune decine di milioni di euro derivanti dai disservizi, compresi eventuali rimborsi ai viaggiatori. La Predictive Analysis si spinge in questo caso ad analizzare il sentiment dei passeggeri attraverso l’analisi testuale dei post sui social media, fornendo così indicazioni all’assistenza clienti ed ai manager, circa la customer experience, permettendo di individuare il migliore approccio nell interlocuzione con la clientela ed agire sui disservizi percepiti dai viaggiatori come più odiosi.

Tra le soluzioni digitali per la Predictive Analysis, Your Future ha scelto G-STAT Marketing. Il software di Big Data Predictive Analysis permette di analizzare i dati di ogni formato, provenienti da database aziendali o Big Data esterni. I modelli matematici sono customizzabili ed i report sono presentati in modo chiaro e personalizzato.


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