Grazie all'analisi predittiva diventa possibile associare ad un evento la probabilità che accada.
L'orizzonte temporale della classica BI descrittiva si amplia, si raggiunge, e si supera il limite dell'"adesso" potendo spingersi a vedere cosa potrà accadere nel futuro.
Quale sarà l'andamento delle vendite?
Quali clienti perderò?
Quale il riassortimento dei prodotti e in quali negozi?
Quando potrebbe rompersi quel macchinario?
Alla luce di questa conoscenza cresce la capacità analitica e di gestione del business: in grado non più solo di comprendere ciò che è avvenuto, ma anche di prescrivere la migliore reazione.
Decidere quanto acquistare per non avere problemi di over- under stocking, scegliere il miglior prodotto da proporre in promozione per i clienti a rischio abbandono, stabilire il momento opportuno per una manutenzione programmata.
Definizione di gruppi di consumatori in base ai comportamenti di acquisto.
Valutazione della propensione all'abbandono dei clienti, attraverso l'attribuzione di uno score a ciascuno di essi.
Miglioramento dell'accuratezza della previsione della domanda.
Valutazione di quali prodotti suggerire ad un cliente in relazione agli acquisti pregressi.
Scelta della promozione potenzialmente più efficace per ogni cliente.
Programmare le manutenzioni dei macchinari prima che avvengano i guasti.
Valutazione della possibilità che un credito venga onorato.
Rilevamento di potenziali frodi.
Grazie all'interazione tra device mobili e sensori bluetooth è possibile interagire con i propri clienti, registrando i dati della loro presenza, e inviando loro contenuti, personalizzati, anche in real time.
La capacità di controllare i BigData alla ricerca di informazioni e di insight, utilizzata per monitorare il sentiment associato ad un brand, e poter adottare così la migliore strategia di Brand Reputation Management.
Cloud, Big Data, Mobility, oggetti sempre più intelligenti e connessi tra loro rischiano di aumentare costantemente la distanza tra la totalità delle informazioni disponibili e la quantità di informazioni che siamo in grado di scovare, gestire, interpretare.
Si impongono nuova intelligenza e capacità di adattamento: saper leggere le relazioni tra eventi apparentemente non correlati, far emergere logiche di causa/effetto, poter predire i comportamenti, anticipare i trend.
L'evoluzione continua della tecnologia digitale rende sempre più debole la separazione tra offline e online, tra mondo fisico e internet.
Grazie all'espansione dell'Internet of Things verso la realizzazione dell'Internet of Everything, all'ingresso nella sfera intima di ogni persona dei device mobili, e dall'interazione di questi, la logica dell'e-commerce si estende ogni giorno di più al mondo del retail fisico. Siamo già immersi nel contesto del digital business (d-business, o d-commerce) nel quale è possibile misurare l'efficacia delle azioni di marketing intraprese, e intraprenderne di nuove e più innovative.
L'introduzione della logica predittiva dietro alla definizione delle campagne marketing permette di arricchire ancora di più la Customer Experience, e di ottimizzare i processi interni di promo e di marketing, aumenando le performance aziendali.
Come può cambiare il tuo modo di fare business con l'adozione delle Advanced & Predictive Analytics per il Retail?
Scoprilo seguendo la storia di Anna: grazie all'Analisi Predittiva il suo marchio fashion preferito ha migliorato la sua Customer Experience, rendendola una cliente felice e più fedele, e ottimizzato i propri processi, migliorando le performance aziendali.
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