Analisi predittiva: cos'è e come farla con CRM e IA

Riuscire a prevedere l'andamento del mercato ed essere innovatori può essere utile alle imprese per riuscire a superare i propri competitor ed essere il punto di riferimento per i consumatori. Fare un'analisi predittiva pertanto è molto importante e in questo articolo ci focalizzeremo sulla sua importanza.

Cos'è l'analisi predittiva?

Cos’è l’analisi predittiva e perché è così importante per un business? L’analisi predittiva è un processo che utilizza i dati - precedentemente raccolti - per prevedere i risultati futuri. 

L’insieme degli altri strumenti utili per l’analisi predittiva sono: 

• analisi dei dati;
• machine learning;
• intelligenza artificiale;
• modelli statistici.

L’analisi predittiva, in sostanza, permette di prevedere ciò che accadrà in futuro e di porvi rimedio nel caso sia necessario. Un esempio sono le organizzazioni che utilizzano dati storici e attuali per prevedere tendenze e comportamenti. Con l’analisi predittiva è possibile conoscere il palesarsi di un evento in termini di secondi, giorni o anni nel futuro.

In quest’ottica, quali sono i diversi ambiti di applicazione utili in cui ha senso applicare l’analisi predittiva?

• marketing e vendite;
• gestione della supply chain;
• ambito sanitario;
• rilevamento delle frodi.

Approfondiamo nel prossimo paragrafo come funziona l’analisi predittiva. 

Come funziona l’analisi predittiva?

Coloro che operano in questo settore sono i data scientist, i quali utilizzano modelli predittivi per identificare la correlazione che sussiste tra gli elementi e i dati presi in analisi. In base a questo processo viene creato un modello statistico, da utilizzare per generare previsioni accurate. 

Ci sono 5 passaggi da reputarsi fondamentali, affinché l’analisi predittiva possa essere svolta al meglio:

• definire il problema - fase in cui si identificano i problemi, così da indirizzare meglio tipologia e tecnica di analisi predittiva;
• predisporre una struttura per la data integration: integrare i dati da più piattaforme deve essere una delle prime cose da fare. Più dati si hanno a disposizione, e da più fonti, più accurate possono essere le analisi sulle previsioni.
• acquisire e organizzare i dati - i dati che sono stati precedentemente raccolti vengono analizzati e rielaborati per definire meglio la natura del problema, identificando le soluzioni che si potrebbero adottare;
• fase di pre-elaborazione dei dati - fase in cui viene fatta la pulizia dei dati non necessari all’analisi predittiva;
• sviluppare modelli predittivi - in questa fase i data scientist hanno a disposizione strumenti e tecniche per sviluppare modelli predittivi, a seconda del tipo di problemi e della natura dei dati;
• convalida dei dati - controllo dei modelli predittivi applicati in base ai dati raccolti.

Ma perché l’analisi predittiva è utile? Scopriamolo nel prossimo paragrafo. 

Perché l’analisi predittiva è così utile?

Le aziende si trovano continuamente nella situazione di dover affrontare rischi e difficoltà nel loro business. Non si conosce mai con esattezza la strada giusta per affrontare un problema o la strategia più adatta per raggiungere degli obiettivi. Per questo motivo l’analisi predittiva può essere di grande aiuto, in quanto permette di prevedere le situazioni di rischio e proporre un modello predittivo per affrontarle. 

L’analisi predittiva permette di passare rapidamente dalla fase di conoscenza, all’azione, riducendo così al minimo le possibilità di fallimento. 

L’analisi predittiva permette di mettere a confronto dati diversi e algoritmi personalizzati, segnalando anomalie e scostamenti da quelli che sono i modelli precedenti.

Nel marketing, ambito di analisi che ci interessa più da vicino, l’analisi predittiva permette di anticipare i bisogni dei lead, semplicemente basandosi sull’analisi dei dati precedentemente fatta. In questo ambito, ad esempio, prendere delle decisioni basandosi sui dati, aiuta a realizzare offerte più personalizzate nei confronti dei clienti potenziali ed esistenti. 

Il CRM rappresenta un ulteriore prezioso strumento che può essere molto utile nella fase di raccolta dei dati, in quanto permette di averli sempre tutti a disposizione, oltre che consultabili facilmente. 

CRM e analisi predittiva: come può aiutare

Il CRM è uno strumento molto importante per l’analisi predittiva, in quanto permette di avere a disposizione tutti i dati più importanti in un unico luogo. 

Pensiamo ad esempio a quando viene costruita una strategia di marketing e vengono quindi creati contenuti come blog post, mail di nurturing, landing page etc. L’obiettivo di questi contenuti è quello di comunicare con il potenziale target, informandolo e contemporaneamente vendendo dei servizi o dei prodotti, utili alla risoluzione di un ipotetico problema. Questi contenuti poi sono utili per due motivi principali:

• Permettono di vedere la reazione degli utenti ad un determinato argomento;
• Permettono la raccolta dati nel CRM dei lead acquisiti con la strategia di content marketing;

Il CRM permette quindi di raccogliere tutti i dati e di analizzarli con calma. Con Hubspot ad esempio è possibile visualizzare tutti i dati in un unico pannello, semplicemente filtrando in base all’informazione che si desidera conoscere, in un determinato periodo di tempo (settimane, mesi). 

Con il CRM è possibile capire quante persone sono arrivate su di una landing page da una sponsorizzata o da un articolo di blog. Si può inoltre capire in quanti hanno letto interamente un contenuto e in quanti invece sono passati direttamente a chiedere informazioni. 

Sulla base dei dati che mostrano il comportamento dei lead è possibile capire che genere di azione può avere più successo nel futuro. Inoltre, il CRM ha delle funzionalità di reportistica e analisi che permettono di filtrare i dati dei clienti da osservare, segmentandoli per diversi cluster. A seconda dei gruppi di clienti analizzati, è possibile quindi costruire strategie ad hoc. 

Questa analisi permette quindi di ottimizzare le azioni di marketing, migliorando servizi e comunicazione con i potenziali clienti. 

Ma non soltanto. L’analisi predittiva crea, come abbiamo visto, dei modelli predittivi scalabili e riutilizzabili in futuro. In questo modo nel marketing, è possibile prevedere quello che accadrà in futuro e i risultati che si otterranno. 

In questo panorama, l’AI può aiutare a svolgere meglio e in modo più efficace l’analisi predittiva? Scopriamo come nel prossimo paragrafo.

Come l’intelligenza artificiale aiuta a prevedere il futuro

L’AI può aiutare nella raccolta dei dati, contribuendo quindi al lavoro dei data scientist, i quali si devono occupare di valutare le informazioni che hanno a loro disposizione per porre in essere l’analisi predittiva.

Se pensiamo ad esempio ad alcuni software di intelligenza artificiale, integrabili con i CRM ad esempio, possiamo immediatamente comprendere come quest’ultima possa aiutare il processo attivamente.

Un esempio di come intelligenza artificiale e CRM possono contribuire al miglioramento dell’analisi predittiva è Chatspot - lo strumento AI di Hubspot, ideato appositamente per velocizzare e rendere più smart anche le operazioni interne del CRM.

Chatspot permette infatti di ridurre gli errori umani e di velocizzare alcune operazioni legati ai dati, tendenzialmente manuali. Non solo perché Chatspot contribuisce al miglioramento delle analisi, riuscendo a dare, in base ai dati raccolti, previsioni in tempo reale sull'argomento desiderato. 

Conclusioni

Farsi guidare da un’agenzia Hubspot per il proprio progetto CRM diviene fondamentale se vuoi iniziare a fare un’analisi predittiva del tuo business e partire con un progetto inbound, che aiuti l'azienda a prendere decisioni basate sui dati e non per intuito.

L'analisi predittiva è fondamentale per tutte le imprese per capire non solo l'andamento del mercato, ma anche eventuali problemi che possono sorgere in capo all'impresa. Ti lasciamo pertanto il nostro ebook gratuito che spiega cos'è Hubspot, la piattaforma perfetta per fare inbound marketing e prendere decisioni data driven.

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