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Predictive analytics: come sfruttarli per la pianificazione strategica

Predictive analytics: come sfruttarli per la pianificazione strategica

pubblicato il: 16 giugno 2021

Predictive analytics: è questo il più avanzato e accreditato strumento in grado di fornire precise risposte alle domande previsionali che il management si pone. La definizione delle strategie di business non può infatti basarsi sul semplice “intuito”: immaginare gli scenari futuri, e le loro conseguenze, deve essere qualcosa in più di un semplice esercizio di fantasia. Servono dati e procedure scientifiche di elaborazione, capaci di condurre a risposte e pianificazioni altrettanto credibili.

La chiave verso il successo sta dunque nella capacità di sfruttare al meglio i dati, estrapolandone il valore secondo le necessità dell’impresa. Ma come arrivare a questo risultato?

Una pianificazione strategica in modalità data driven, ovvero guidata dai dati, si avvale dell’indispensabile supporto degli strumenti tecnologici che ormai pervadono l’intera organizzazione aziendale. Digitalizzazione e cloud, infatti, oggi forniscono ai CFO l’accesso a una grande quantità di dati e ad informazioni molto dettagliate, che possono a loro volta essere analizzati in modo granulare e rielaborati secondo criteri di coerenza e credibilità.

 

Soluzioni innovative in grado di rivoluzionare l’approccio ai dati

A questo livello, il salto di qualità è rappresentato dal ricorso a soluzioni di Big Data Analytics, Intelligenza artificiale e Machine Learning, che consentono di analizzare i dati nelle varie componenti, per farsi garanti della profittabilità delle occasioni di mercato e della fattibilità dei modelli di business. Con questo supporto, il CFO si eleva a figura in grado di restituire agli stakeholders il maggior valore possibile dalle informazioni a sua disposizione.

Ma come sfruttare al meglio i Predictive analytics per la pianificazione strategica? L’approccio cruciale è imparare a osservare - ed elaborare - i dati (interni ed esterni) in ottica “proattiva”, anziché “retroattiva”. In questo modo, è possibile dar vita a uno scenario di analisi strategica in grado di comprendere con tempestività gli andamenti del mercato e l’evoluzione del business.

L’uso di specifiche tecniche di analisi avanzata (come Data Mining e Machine Learning) che sfruttano i cosiddetti modelli predittivi, di regressione e di forecasting, consentirà in particolare di giungere a quelle precise risposte a domande previsionali che il management, come detto, si pone nel suo percorso.

 

I vantaggi dei Predictive analytics per il business

Si tratta, in realtà, di un vero e proprio nuovo modo di pensare, che deve permeare la sensibilità aziendale a partire dai vertici. Un cambio di approccio che, a conti fatti, può rivelarsi estremamente conveniente.

Sfruttare i Predictive analytics porta infatti a vantaggi indiscutibili:

  • realizzazione di modelli di business più incentrati sul cliente, grazie alla possibilità di allineare l’offerta di prodotti e servizi alle reali richieste, con tempistiche e costi di produzione minori;
  • possibilità per il CFO di agire sul business, revisionare e abilitare i processi su nuovi ambienti collaborativi, generare insight e valore grazie a nuove funzionalità intelligenti che sfruttino algoritmi avanzati di analisi dei dati;
  • definizione di strategie innovative, in grado di rivelarsi vincenti proprio grazie al supporto di dati dei quali, in passato, non veniva valutato il patrimonio di valore.

 

In ultima analisi, l’insieme di questi benefici si tradurrà per l’azienda in nuove occasioni di successo. Va tuttavia tenuto presente che le dinamiche di Data Analytics, di qualunque tipologia, hanno la capacità di portare valore al business solo a condizione che i modelli siano integrati, fruibili e scalabili all’interno dei processi aziendali.

Il management dovrà quindi saper “industrializzare” i modelli previsionali, collegandoli con gli obiettivi strategici dell’azienda e facendo leva sulle nuove competenze che richiedono per essere implementati e gestiti al meglio.

 

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Tags: Advanced Analytics, Data Analytics


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