Qual è la differenza tra Analisi predittiva e Intelligence azionabile?

L'analisi predittiva sfrutta i dati storici e le tendenze aziendali per anticipare la probabilità che si verifichino determinati scenari, aiutandovi idealmente a stimare la possibilità di un esito futuro basato sui modelli di dati storici.

In realtà esistono quattro tipi di analisi: descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva. In termini semplici, l'analisi descrittiva è "cosa è successo", l'analisi diagnostica è "perché è successo", l'analisi predittiva è "cosa succederà" e l'analisi prescrittiva (intelligence azionale) è "cosa devo fare". Tecnicamente, tutti e quattro i tipi analizzano grandi volumi di dati per identificare tendenze aziendali ed "eventi" che potrebbero influenzare le decisioni aziendali.

Tuttavia, l'analisi predittiva richiede agli utenti o ai lavoratori di comprendere e sapere come interpretare "il futuro". Mentre, l'intelligence azionabile è l'analisi per tutti (inclusi coloro che si trovano ai margini) con un focus sulle prestazioni future attraverso l'identificazione dei fattori controllabili e fornendo opportunità azionabili che producono risultati.

Cos'è l'Intelligenza Azionale?

L'intelligence basata sulle azioni rappresenta una delle forme più avanzate di analisi aziendale. Utilizza machine learning, regole di rilevamento di pattern e algoritmi per identificare anomalie nelle operazioni aziendali, prescrivendo poi un'azione correttiva per ottimizzare il risultato. È proprio questa ultima parte a conferire all'intelligence azionabile il suo vero valore: essa è in grado di suggerire in modo intelligente l'azione da intraprendere per ottimizzare un determinato risultato aziendale.

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Scoprite di più sull'Intelligenza Azionabile con la nostra specifica  FAQ su Cosa è l'Intelligenza Azionabile.

Quali sono le principali differenze?

L'Analisi predittiva è un modello analitico che prende in considerazione i modelli nei dati storici e le tempistiche passate per informarvi e prevedere cosa accadrà successivamente, mentre l'Intelligence azionabile simula diverse azioni che potreste intraprendere in base a un obiettivo che desiderate raggiungere (ad esempio, aumentare le vendite, ridurre le perdite) per scoprire il risultato più ottimizzato.

Quali Sono gli Esempi di Analisi Predittiva e Intelligenza Azionabile

Ecco esempi concreti di come l'intelligenza predittiva e adattabile possa essere utilizzata:

Preservare la Qualità del Prodotto

Un rivenditore di abbigliamento ha utilizzato intelligenza azionabile e IA pragmatica per identificare e risolvere un'opportunità di reso unica. Un nuovo prodotto stava registrando un alto tasso di resi nella maggior parte dei negozi nei primi giorni di vendita, oltre a un elevato numero di prodotti danneggiati. Questa opportunità è stata inviata al commerciante con il suggerimento di (1) valutare la qualità del prodotto, (2) controllare l'etichetta e (3) contattare il fornitore per richiedere un aumento dell'indennità o un prodotto sostitutivo. Si è scoperto che il prodotto mancava delle corrette istruzioni per il lavaggio sull'etichetta di cura; le istruzioni effettive sull'etichetta avrebbero danneggiato l'articolo. Di conseguenza, è stata creata un'azione per consentire ai negozi di applicare un'etichetta aggiornata per la cura dei capi ai rimanenti prodotti interessati. È stata inviata una notifica simile al produttore con le istruzioni di cura corrette. In ultima analisi, il tasso di reso del prodotto è diminuito del 78 percento nelle settimane successive all'azione correttiva e queste azioni hanno contribuito a salvare il modello.

Gestione dei Fornitori

Un rivenditore ha utilizzato intelligence azionabile per identificare un picco significativo di danni alle uova grandi in un sottoinsieme di negozi all'interno di una regione specifica. Il reparto merchandising ha contattato il fornitore per comprendere le ragioni di questa situazione. Si è scoperto che il fornitore aveva subito un incendio nello stabilimento che produceva le cartoni per le uova grandi, quindi hanno iniziato a utilizzare quelli medi per spedire le uova grandi. Questi cartoni erano troppo piccoli, causando un ulteriore attrito che ha danneggiato le uova grandi. Senza identificare e correggere l'anomalia, il distributore alimentare potrebbe non essersi mai reso conto degli eccessivi danni, né sarebbe stato in grado di risalire alla causa principale e ottenere un rimborso dal suo fornitore.

Allineate i profili dei clienti

Un rivenditore di moda ha utilizzato intelligenza d'azione per ridurre con successo l'inventario obsoleto e incrementare le vendite offrendo articoli in fine stagione alle famiglie che corrispondevano allo stile e all'età di un potenziale acquirente, in base ai modelli di acquisto consolidati. Ad esempio, una promozione mirata potrebbe consistere in uno sconto del 30% su una gonna bianca per una donna di età compresa tra 25 e 30 anni, invitandola a recarsi subito in negozio per approfittarne e indossare il capo fino alla fine dell'estate. Senza un'intelligence azionabile, molti retailer attendono e poi scontano l'articolo al 75% per tutti, sperando che la stessa acquirente ritorni, ma in questo modo perdono profitti.

Acquistate con la Domanda in Mente

Un modello d'azione prescrittivo ha individuato un prodotto specifico con un Cost to Serve (costo per consegnare il prodotto al cliente entro i tempi previsti) più elevato. L'opportunità è stata inoltrata al centro di competenza per essere gestita. Hanno notato rapidamente che i prodotti in questione erano stati acquistati con una misurazione e un imballaggio non allineati con la richiesta del cliente o con l'elaborazione del centro di distribuzione. L'azione intrapresa è stata quella di avvisare l'acquirente di creare ordini specifici per l'eCommerce. Questo ha migliorato la velocità di esecuzione degli ordini del centro di distribuzione. La comunicazione tra i canali migliora le prestazioni!

Aumentate il valore degli acquisti attraverso l'identificazione dei modelli "Buy-With"

Un rivenditore ha utilizzato l'intelligenza artificiale pragmatica con intelligence azionabile per identificare che quando determinati clienti acquistavano broccoli, acquistavano anche banane. Questa scoperta è stata comunicata all'azienda insieme a misure prescrittive per sfruttarne appieno i vantaggi. I responsabili dei punti vendita hanno ricevuto istruzioni per riorganizzare gli espositori in modo che le banane e i broccoli siano alla distanza appropriata per aumentare il numero di cesti che includono banane e per favorire gli acquisti d'impulso.

Premiare la fedeltà, non le attività fraudolente

Un grande rivenditore con un popolare programma di fidelizzazione ha utilizzato intelligence fruibile per scoprire un problema di cui non era a conoscenza. Grazie all'analisi, avete scoperto una tendenza: gli acquirenti approfittano dei punti premio per ottenere ricompense gratuite. Il precedente sistema del rivenditore non monitorava la scansione dei punti fino alla fine di ogni giornata. Di conseguenza, se un cliente presentava la propria ricevuta in più negozi nello stesso giorno, era facile ricevere un numero di punti premio molto superiore a quello dovuto. Questa soluzione di intelligence aziona ha individuato la ripetitività del problema e ha suggerito il monitoraggio in tempo reale per garantire che le ricevute potessero essere scansionate una sola volta per ottenere i punti, consentendo così di risparmiare fino a 100 dollari per ogni cliente e generando un notevole impatto sui profitti.

Aumentate gli articoli per transazione - Perché accontentarvi di uno?

L'intelligence basata sulle azioni è stata utilizzata da un rivenditore per identificare i negozi con un alto tasso di transazioni di singolo articolo, così come i collaboratori che stavano determinando questo comportamento. È stata offerta alle filiali l'opportunità di riassegnare questi collaboratori a quelli che normalmente registrano più articoli per transazione, in modo che i primi possano imparare a fare upselling. I risultati si sono tradotti in un aumento immediato delle vendite, del numero di articoli per transazione e della formazione tra pari. Una grande soluzione vantaggiosa per l'organizzazione. 

Aumentate la fedeltà al marchio

Un commerciante aveva una base di clienti costante che effettuava una spesa consistente (oltre 120$) una volta a settimana e una o più spese più piccole. Quando un concorrente si è avvicinato, il commerciante ha registrato un calo delle visite più brevi, complementari. Grazie all'intelligence basata su dati concreti, il grande distributore ha individuato le famiglie che avevano smesso di fare i piccoli acquisti, nonché i prodotti specifici che acquistavano altrove (ad esempio carne o verdura). Con queste informazioni, il rivenditore è stato in grado di inviare offerte mirate a quelle famiglie, incoraggiandole a tornare. Alla fine, il rivenditore ha riconquistato molti di questi clienti, portando a un aumento dei profitti.

Questi sono solo alcuni esempi di come i leader del settore retail possono usare l'intelligenza artificiale pratica per guardare criticamente alle operazioni aziendali e agire per ottenere risultati concreti. Che ci siano ritardi nelle spedizioni, reclami dei clienti sulla durata del prodotto o un incidente apparentemente isolato di merce danneggiata, l'intelligenza artificiale pratica e l'intelligenza azionabile vanno oltre le complesse tabelle di dati per fornire informazioni utili. Da questa prospettiva, l'intelligenza artificiale pragmatica rappresenta il passo successivo naturale nell'adozione dell'analisi.