Analisi predittiva: l’analisi che predice il futuro

Viviamo in un contesto sociale e lavorativo in cui tutte le nostre azioni generano continuamente dati in modo automatico e massiccio. In quest’ambito, l’analisi predittiva trasforma i dati in insight preziosi che consentono di anticipare e predire scenari futuri, un processo indispensabile nell’attuale logistica 4.0.

Non basta accumulare e raccogliere dati, solo l’azienda che sa trasformarli in insight segna davvero quella differenza che secondo il report Workforce 2020 di Oxford Economics solo il 42% delle aziende è in grado di sfruttare. 

L’applicazione dell’analisi predittiva alla logistica migliora l’efficienza e la precisione dei cicli operativi, riducendo notevolmente i costi associati. Vuoi sapere come? Ne parliamo in questo articolo. 

Che cos’è l’analisi predittiva?

Il concetto di analisi predittiva si riferisce a un tipo di analisi che utilizza dati storici e attuali per predire comportamenti, tendenze e abitudini degli individui e la produttività delle macchine.

Le predizioni di questi scenari, estremamente affidabili, ottimizzano il processo decisionale. Ad esempio, con l’analisi predittiva, le aziende possono prevedere le esigenze dei clienti sulla base di fattori controllabili come il prezzo di vendita e fattori esterni tra cui il calendario lavorativo e gli effetti metereologici.

Tra gli anni ’80 e ’90, le banche e le compagnie assicurative sono state le prime ad applicare l’analisi predittiva mediante tecniche di estrazione dei dati note come data mining. Nel corso degli anni, l’analisi predittiva è stata favorita  dalla comparsa dei sistemi di big data e dai dispositivi IoT (Internet of Things) oltre che dal fatto che le aziende accumulano sempre più dati storici per elaborarli in tempo reale. In questo modo, sono aumentate le possibilità di analizzare e trasformare quei dati in informazioni predittive.

Differenza tra analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva

Per comprendere meglio il concetto di analisi predittiva, è consigliabile differenziarla dai vari tipi di analisi di dati esistenti:  

• Analisi descrittiva: partendo dalla cronologia dei dati, offre un’istantanea di come procede l’attività fino alla data presa in considerazione. Quantifica e rispecchia gli eventi che si sono verificati analizzandoli. 
• Analisi predittiva: prevede o calcola quello che può succedere in base ai dati storici. Ha lo scopo di fare previsioni e anticipare gli eventi.
• Analisi prescrittiva: descrive cosa si può fare e in che modo affinché le previsioni siano soddisfatte, oppure scongiurate qualora siano negative. Usa tecniche di simulazione e ottimizzazione per definire il percorso più giusto da seguire.

In linea generale, questa analisi ha l’obiettivo di raccogliere tutti i dati possibili e trasformarli nelle informazioni necessarie per comprendere cosa è successo, cosa accadrà e cosa si può fare per farlo accadere (o per evitarlo, se necessario).

Vantaggi dell’analisi predittiva 

L’analisi predittiva e un processo decisionale migliore offrono una serie di vantaggi che consentono di potenziare il business. In ambito logistico, sarà possibile ottimizzare le seguenti competenze: 

• Analisi della domanda. Si raccolgono i dati storici di vendita e del mercato al fine di analizzare aspetti relativi ai potenziali consumatori e sapere cosa vogliono. 
• Gestione dell’inventario. Con l’analisi predittiva, è possibile fare una previsione più precisa dello stock necessario per definire lo stock di sicurezza, lo stock minimo o evitare rotture di stock.
• Pianificazione dei rifornimenti. Anticipando la domanda, è possibile gestire con efficienza il punto di riordino di un prodotto, assicurandone la disponibilità sia in magazzino che nei punti vendita, e migliorando il livello di soddisfazione dei clienti.
• Ottimizzazione delle risorse. Le informazioni ricavate vengono utilizzate per sfruttare al meglio le risorse umane e infrastrutturali disponibili. 
• Risparmio sui costi. L’analisi predittiva riduce i costi operativi fissi e variabili. 

I dati risultanti dall’analisi predittiva consentono di prevedere le attività future, il comportamento più mirato e i KPI di logistica più adeguati a prendere decisioni volte a consolidare l’azienda.

Algoritmi e modelli di analisi predittiva con i big data

L’analisi predittiva si serve di calcoli matematici avanzati oltre che dell’analisi statistica e degli algoritmi automatici, per ricavare modelli dai dati raccolti con la tecnologia dei big data.

Una volta definiti gli obiettivi e selezionati i dati da utilizzare, si lavora con gli algoritmi che verranno applicati per effettuare le previsioni. Nell’analisi predittiva rientrano algoritmi classificabili in tre tipi principali: 

• Algoritmi di raggruppamento: utilizzati per segmentare i clienti con l’obiettivo di orientare una campagna di marketing, definire la durata di un’offerta o di una promozione ecc. 
• Algoritmi di classificazione: puntano alla fidelizzazione dei clienti cercando di conoscerne meglio abitudini e comportamenti. In tal modo, è possibile creare offerte personalizzate, migliorare il servizio o rilevare l’intenzione di acquisto di ulteriori prodotti. 
• Algoritmi di regressione: mirano a elaborare previsioni affidabili sulla base di dati oggettivi allo scopo, ad esempio, di ottimizzare la gestione degli stock o prevedere l’aumento della domanda di un prodotto.

Come abbiamo visto, esistono vari algoritmi e ciascuno svolge funzioni diverse.

Strumenti di analisi predittiva

Quali strumenti è possibile utilizzare per sfruttare l’analisi predittiva nel modello di business e più concretamente nella supply chain?

• Excel: non raccoglie dati, ma può essere utilizzato per estrarre quelli che sono stati raccolti o sono stati inseriti manualmente in una tabella Excel allo scopo di strutturare tutte le informazioni al momento dell’analisi.
• WMS: i software di gestione magazzini come Easy WMS sono sistemi che gestiscono continuamente le attività svolte nel magazzino e trasformano le informazioni in dati che prevedono uno scenario possibile con l’obiettivo di prendere le decisioni migliori.
• Strumenti generali: colossi tecnologici come IBM o Microsoft offrono strumenti di analisi predittiva che aiutano le aziende a fidelizzare i clienti, incrementare i guadagni o determinare quando è il momento di cambiare fornitori. Ad esempio, IBM propone soluzioni di analisi predittiva che deducono il livello di soddisfazione del cliente in base alle informazioni raccolte. 

È importante ricordare che, pur offrendo informazioni e conoscenze preziose, gli strumenti di analisi predittiva non automatizzano direttamente il processo decisionale.

Esempio di analisi predittiva in logistica

L’uso dell’analisi predittiva in logistica si concentra, soprattutto, sulla previsione della domanda di prodotti o servizi. Ad esempio, l’analisi predittiva è particolarmente utile per gli operatori logistici perché permette di calcolare le esigenze future e, quindi, di ottimizzare la gestione di due aspetti cruciali: la pianificazione delle flotte e il controllo della domanda nel magazzino. L’obiettivo? Sfruttare al massimo le risorse disponibili per raggiungere gli obiettivi di produttività concordati con ciascun cliente.

Questa è la strategia di DHL, che utilizzando i big data, l’analisi avanzata dei dati e il machine learning raggiunge una percentuale media di successo di previsione della domanda di attività di circa il 90%. 

Un altro esempio, stavolta del settore alimentare, è il magazzino di Danone a Madrid. La multinazionale ha implementato il modulo Supply Chain Business Intelligence che permette di consultare e analizzare tutti i dati generati da Easy WMS. Questo modulo trasforma i dati in insight che riflettono quanto accade in magazzino e consentono di prendere decisioni strategiche, che siano di miglioramento o anticipazione di uno scenario futuro.

Estrazione dei dati per anticipare il futuro

L’analisi predittiva è uno strumento in continuo sviluppo che non si limita a supportare le aziende nel processo decisionale, ma le aiuta a valutare il modello di business attuale e a reinventarsi per affrontare le esigenze future.

I magazzini sono una fonte di dati inesauribile che con l’integrazione di un software gestionale possono essere trasformati in insight preziosi nell’intento di  consolidare le decisioni aziendali. Se non hai ancora implementato un WMS, contatta Mecalux: ti illustreremo come puoi iniziare a sfruttare al meglio le tecnologie che stanno rivoluzionando la supply chain, come l’analisi predittiva, i big data e il machine learning.