La capacità di prendere decisioni rapide e informate è la caratteristica distintiva di un’organizzazione data-driven, capace di ottimizzare i processi e innovare il business attraverso gli advanced analytics e le tecniche di machine learning. Il data mining è sostanzialmente il quid di un’azienda moderna in grado di competere nella digital economy.

Cos’è il data mining e a cosa serve

Ma cosa si intende esattamente con il termine “data mining”? Si tratta di un insieme di tecniche e strumenti volti a estrarre effettivo valore da grandi volumi di informazioni, i cosiddetti Big Data. La tecnologia analitica, gli algoritmi di machine learning e la data visualization permettono di sviscerare i fenomeni, scoprire evidenze nascoste e trovare soluzioni ai problemi.

Grazie al data mining, insomma, si intuisce ciò che solitamente rimane sconosciuto a un esame più superficiale. Selezionando e correlando opportunamente le informazioni, si possono capire gli eventi con profondità di dettaglio, individuare modelli comportamentali e quindi formulare previsioni.

L’obiettivo è passare da un utilizzo dei dati di tipo descrittivo (per monitorare i fenomeni e valutare le performance a posteriori) a un approccio predittivo e prescrittivo, che permette di stilare le future strategie aziendali in base agli insights analitici e ai suggerimenti dell’intelligenza artificiale.

Le società che adottano un sistema corretto di data mining per estrarre effettivo valore dalle informazioni sono in grado di ottimizzare e automatizzare i processi in essere sulla base degli insights. Non solo, possono anche monetizzare le informazioni e innovare i modelli di business, arrivando a compiere una vera e propria metamorfosi dell’organizzazione e della natura stessa dell’impresa.

Come abilitare decisioni data-driven

Il processo di trasformazione aziendale presuppone che ogni singolo processo o piano strategico sia ripensato alla luce delle evidenze analitiche, e che tutte le unità di business e le figure professionali abbiano accesso alle informazioni e agli analytics.

La data-driven enterprise si realizza solo se le informazioni guidano effettivamente qualsiasi attività tattica e operativa, coinvolgendo l’intera compagine aziendale.

Al processo analitico devono essere quindi in grado di partecipare diverse professionalità:

  • i business analysts, che necessitano di dati pronti all’uso per risolvere problemi specifici;
  • i data & IT engineers, che gestiscono i sistemi a supporto delle analisi;
  • i data scientists, responsabili della costruzione dei modelli;
  • gli analytics leaders, che devono presentare gli insights agli stakeholders.

Ecco quindi che per migliorare il decision-making servono diverse tipologie di azioni e processi per:

  • selezionare le fonti e pulire i dati;
  • creare agilmente modelli di machine learning, attraverso librerie e funzionalità di scripting;
  • esplorare i dati e visualizzare i risultati attraverso interfacce e grafici intuitivi;
  • migrare rapidamente i modelli dal laboratorio di sviluppo all’ambiente produzione;
  • monitorare tutti i processi analitici e manutenere i modelli.

 

Esempi di decision-making basato sui dati

Se il fine ultimo del data mining è la metamorfosi dell’intera organizzazione, in concreto il decision-making guidato dai dati può essere applicato a una serie di progetti che spaziano dalla manutenzione predittiva alla churn analysis, con grandi ritorni di profitto.

Grazie ai sensori Internet Of Things, che raccolgono informazioni dai macchinari e dai processi industriali, è possibile determinare attraverso gli analytics il rischio di guasti imminenti, quindi decidere come pianificare gli interventi di manutenzione.

L’intelligenza artificiale e, in particolare, gli strumenti di sentiment analysis permettono anche di individuare eventuali insoddisfazioni del cliente verso il brand. L’azienda ha quindi l’opportunità di prevenire l’abbandono da parte del consumatore, attivando ad esempio opportune promozioni e offerte speciali.

Le tecnologie di AI permettono anche di ottimizzare automaticamente i prezzi delle offerte, grazie alle analisi di mercato e allo storico del cliente: si otterranno così proposte personalizzate in tempi rapidi, con soddisfazione da entrambe le parti e maggiori possibilità di sottoscrizione dei contratti.

Gli analytics e le tecnologie di machine learning suggeriscono anche i prodotti più rilevanti per ogni cliente migliorando le attività di up-selling e cross-selling, basandosi sullo studio delle preferenze individuali del consumatore.

La possibilità di conoscere i gusti personali di ciascun cliente, attingendo dall’enorme bacino di informazioni provenienti da fonti diverse (social media, sistemi di Customer Relationship Management, mobile app ecc.), permette anche di pianificare campagne di marketing mirate, comunicazioni ad hoc e servizi di assistenza più efficaci.

Insomma, la certezza di un decision-making guidato dai dati permette di ottimizzare le attività di business, inventare nuovi modelli operativi, razionalizzare i processi e in definitiva di aumentare l’efficienza organizzativa, l’efficacia strategica, la qualità dell’offerta e la soddisfazione del cliente. Si ottengono così riscontri positivi in termini di fidelizzazione e significativi risparmi economici, aumentando sostanzialmente la profittabilità dell’azienda.

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