Sembra una chimera, ma le applicazioni di intelligenza artificiale che lavorano sui dati lo rendono possibile.

Competenza, esperienza e soprattutto approccio focalizzato sulla data integration sono gli ingredienti utilizzati da SB Italia per i suoi progetti di analisi predittiva. Una carrellata dei molti casi realizzati, dei risultati ottenuti e del processo utilizzato è stato l’intervento su cui si è focalizzato Luca Rodolfi. Un’occasione, dice, per “toccare con mano” esempi come previsioni commerciali, manutenzione predittiva e prescrittiva, previsione del tasso di abbandono dei clienti e relativa classificazione automatica basata su pattern individuati nei dati.

Entriamo nel vivo.

"Per un importante cliente multinazionale abbiamo risolto l’esigenza di costruire un forecast delle vendite basato sulle indicazioni dell’area commerciale, interpolate con i dati storici, utilizzando alcuni algoritmi di regressione e analisi predittiva allo stato dell’arte. Il cliente oggi ha accesso a dashboard in cui è possibile monitorare la previsione di vendita e la sua accuratezza".

"Per la country italiana di Hoya Lens, multinazionale giapponese nel campo dell’ottica di precisione, abbiamo realizzato un sistema di analisi predittiva del tasso di abbandono dei clienti, utilizzando i dati di vendita, del CRM, della customer satisfaction, e delle performance dei concorrenti sul mercato, abbiamo sviluppato un modello in grado di classificare, con un accuratezza spesso superiore al 90%, i clienti a rischio di abbandono, questo consente al marketing e al sales di innescare attività di nurturing appropriate".

"Un’importante azienda di logistica e distribuzione ci ha chiesto una soluzione per segmentare la propria clientela rispetto ai processi aziendali legati a tempi e modi di consegna delle merci, tenendo in considerazione anche le caratteristiche (come peso e dimensioni) dei colli da consegnare. Il progetto ha prodotto un sistema in grado di creare gruppi omogenei di clienti, accomunati da diverse caratteristiche, definite dall’applicazione di alcuni algoritmi di machine learning".

Nel suo intervento Rodolfi ha anche ricordato le diverse sfaccettature della IA per media impresa e Pmi, i target di SB Italia alle quali l'IA può dare un  aiuto importante nelle aree dell’analisi predittiva delle vendite, nella manutenzione predittiva, nell’analisi predittiva del tasso di abbandono dei clienti e del clustering dei clienti con dati non etichettati, e non solo.

Un poll tra i partecipanti ha evidenziato che i principali ostacoli all'adozione dell'IA sono: cultura aziendale (34%), mancanza di skill all’interno dell’azienda (27%), disponibilità di dati e tecnologie (20%) e Budget/costi (18%).