L’analisi predittiva, o predictive analytics, è un settore della data analytics che utilizza tecniche statistiche, modelli di machine learning e algoritmi di data mining per identificare pattern nei dati storici ed attuali, al fine di prevedere attività, comportamenti e tendenze future.
Questo tipo di analisi costruisce possibili scenari futuri includendo molti fattori, dalle tendenze di mercato fino ai comportamenti umani.
Grazie all’evoluzione dei modelli AI, l’uso dell’analisi predittiva è diventato un trend in crescita, e le aziende ne fanno uso per la previsione dei comportamenti d’acquisto dei clienti, l’iper-personalizzazione della customer experience, la gestione della supply chain ed, in generale, delle business operation.
A proposito dell’evoluzione del segmento, Statista ha stabilito che il mercato del software di analisi predittiva, partito dai 5.29 miliardi di dollari nel 2020, crescerà fino a 41.52 miliardi di dollari entro il 2028.
Le fasi dell’analisi predittiva
L’analisi predittiva impiega diversi passaggi per trasformare i dati grezzi in previsioni di scenario.
Si parte, ovviamente, dalla raccolta di una grande quantità di dati (strutturati o non strutturati) da diverse fonti, come ad esempio database interni, interazioni sui social media o su altri touchpoints, cronologia delle transazioni, reviews e simili.
I dati vengono quindi puliti dalle anomalie e preparati all’analisi attraverso tecniche pre-elaborative.
I modelli statistici e di machine learning identificano, nei dati, pattern e tendenze.
Per dare forma ai modelli predittivi si impiega una varietà di tecniche come l’analisi di regressione, la classificazione, il clustering, gli alberi decisionali.
Tali modelli sono poi testati con set di dati separati, per assicurarsi che le loro previsioni siano accurate ed affidabili.
Le previsioni sono costantemente monitorate ed il modello viene aggiornato per riflettere nuovi dati e risultati.
L’uso dell’analisi predittiva per ottimizzare la customer experience
L’analisi predittiva può essere estremamente utile per migliorare l’esperienza del cliente. Vediamo come.
L’ iper-personalizzazione
L’iper-personalizzazione nella customer experience nasce allo scopo di soddisfare le esigenze e le preferenze specifiche di ciascun cliente, superando l’approccio standardizzato “one-size-fits-all” o la segmentazione tradizionale basata su gruppi più ampi.
L’analisi predittiva ha ovviamente un ruolo cruciale nell’abilitare l’iper-personalizzazione, poiché consente alle aziende di anticipare le esigenze degli utenti, adattando di conseguenza l’offerta.
Utilizzando i dati storici dei comportamenti di un cliente, l’analisi predittiva identifica modelli e tendenze che aiutano a prevederne le scelte future.
Ciò include i prodotti che più probabilmente acquisterà, quali touchpoint preferisce e quali messaggi sono più efficaci per coinvolgerlo.
Esperienze personalizzate in tempo reale
In generale, grazie all’analisi predittiva, le aziende possono offrire raccomandazioni di prodotti estremamente personalizzate, anche adattando la customer experience in tempo reale.
Se, ad esempio, un modello predittivo identifica che un cliente è nel mezzo di una sessione di shopping online e sta probabilmente cercando una specifica categoria di prodotti, il sito può adattarsi dinamicamente per mostrare contenuti o offerte pertinenti a quel cliente, migliorando l’esperienza di shopping e aumentando le possibilità di vendita.
Gestione proattiva del customer journey
Attraverso l’analisi predittiva, le aziende possono identificare i momenti critici nel customer journey ed intervenire proattivamente per migliorare l’esperienza.
È quindi possibile, ad esempio, programmare l’invio di promemoria o offerte speciali quando si delinea la possibilità che un cliente rinnovi un acquisto.
In tal modo si massimizza sia la customer satisfaction sia il valore del cliente per l’azienda.
Personalizzazione dei contenuti
L’analisi predittiva può essere usata per personalizzare i contenuti marketing su vari canali, incluse e-mail, siti web e social media, assicurando che ogni comunicazione sia rilevante per gli interessi specifici del destinatario.
Tutto questo aumenta l’engagement e l’efficacia delle campagne di marketing.
Di fatto, l’analisi predittiva offre alle aziende strumenti potenti per anticipare le esigenze ed i desideri dei clienti. Ciò consente di migliorare significativamente la customer experience attraverso decisioni più informate e proattive.
