Briciole di pane


08 Luglio 2020

Machine Learning e Predictive Analytics: differenze e casi d'uso

Spesso machine learning (anche detto apprendimento automatico) e predictive analytics (analisi predittiva) vengono scambiati l’un con l’altro, eppure non sono la stessa cosa. Capiamone differenze e affinità, grazie anche ad una serie di casi d'uso reali per l'ambito business.

L'Intelligenza Artificiale è una tecnologia di tendenza da diversi anni, tanto in ambito business quanto in quello consumer, ed effettivamente sta trasformando con successo le industrie di tutto il mondo. Ad oggi, molte imprese stanno cercando di adottare l'IA nella loro cultura d'impresa, in quanto comporta sensibili miglioramenti di calcolo e di analisi dei dati, servizi basati sul cloud e molto altro ancora. Le applicazioni sono talmente vaste che è diventato difficili elencarle tutte, tanto che i manager potrebbero addirittura far confusione nella scelta di cosa implementare per le loro aziende e ottenere il massimo del ROI.

Implementando in modo appropriato apprendimento automatico e analisi predittiva, le aziende possono estrarre informazioni rilevanti sui loro clienti, sul mercato e sulle aziende, con una frazione dei costi operativi rispetto al passato. Sebbene entrambi siano incentrati su un'efficace elaborazione dei dati, l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva sono talvolta utilizzati in modo intercambiabile. L'analisi predittiva funziona sulle linee guida del machine learning, ma si tratta di termini diversi con potenzialità diverse.

Che cos'è il Machine Learning?

Il Machine Learning è una metodologia di Intelligenza Artificiale in cui agli algoritmi vengono forniti dati e viene chiesto di elaborarli senza regole predeterminate. Questo permette ai modelli di machine learning di fare ipotesi, testarli e imparare autonomamente, senza essere esplicitamente programmati. Si realizza alimentando il modello con dati e informazioni sotto forma di osservazioni e interazioni nel mondo reale.
Un esempio della sua applicazione è l'impiego per la profilazione intelligente, per trovare paralleli tra i clienti migliori di una catena di negozi.

Cos'è la Predictive Analytics?

La Predictive Analytics, invece, si riferisce al processo di analisi dei dati storici, così come dei dati esterni esistenti per trovare modelli e comportamenti. Sebbene sia una forma avanzata di analisi, esisteva molto prima della sua nascita. Ad esempio, il matematico Alan Turing l'ha sfruttata per decodificare i messaggi criptati tedeschi (Enigma Code) durante la seconda guerra mondiale.
Inoltre, automatizza le previsioni con una sostanziale precisione, in modo che le aziende possano concentrarsi su altre attività quotidiane cruciali.

Applicazione nelle aziende

Non è possibile decidere quale dei due sia l'opzione migliore per le imprese, poiché i loro casi d'uso non sono gli stessi. Per esempio, una delle applicazioni aziendali di machine learning è quella della scansione degli asset aziendali per individuare i rischi per la sicurezza e l'origine di possibili minacce, svolgendo così un ruolo significativo nella cyber-sicurezza, mentre l'analisi predittiva è più adatta a campi come l'ottimizzazione delle campagne di marketing e la personalizzazione della customer experience.

Casi d’uso: Machine Learning

Il rilevamento delle anomalie è ampiamente utilizzato nella manifattura per aumentare la produttività e l'efficienza, ridurre i costi e ottimizzare i tempi di fermo macchina.
Ecco come funziona il rilevamento delle anomalie: dei sensori sono installati su un'apparecchiatura per raccogliere dati, i modelli di machine learning elaborano i dati raccolti e li analizzano per trovare anomalie ed identificare un problema specifico. Nel caso il problema venisse rilevato, può essere preventivamente risolto prima che causi un guasto.

Un altro utilizzo riguarda l'ottimizzazione dell'inventario: consente alle macchine di controllare quante scorte tenere e come tenerle in magazzino nel modo più efficiente, per garantire che la catena di approvvigionamento non si fermi.

In altre parole, l'ottimizzazione dell'inventario basata sul machine learning assicura che la vostra azienda immagazzini preventivamente un numero sufficiente di prodotti da vendere, che questi prodotti siano immagazzinati e distribuiti in modo efficiente e che i vostri clienti ricevano i loro acquisti in tempo.

Amazon è leader mondiale nell'ottimizzazione del proprio inventario grazie al machine learning. L'azienda riesce a spedire una media di 1,6 milioni di pacchetti al giorno, con un'impeccabile accuratezza nell'evasione degli ordini.

Casi d’uso: Predictive Analytics

Un grande rivenditore, cliente Zebra, disponeva di un programma di fidelizzazione basato sull'importo della spesa. Ma mancava la tecnologia per offrire promozioni personalizzate. Il reparto marketing del retailer poteva utilizzare solo il marketing globale nell'intero programma di fidelizzazione, il che significava che offriva sconti alle persone che avrebbero comunque pagato il prezzo intero. Il rivenditore si è avvicinato a Zebra per capire come si potesse applicare l'analisi prescrittiva in questa situazione e alla fine ha adottato il modulo per ottenere una migliore visibilità e controllo sulle sue promozioni.

Il modulo ora monitora gli stati di fidelizzazione dei clienti e invia azioni prescrittive al team di marketing ogni volta che un gruppo di consumatori sta per qualificarsi per un livello superiore. Le azioni prescrittive indirizzano il marketing a inviare ai clienti promozioni mirate basate su comportamenti tipici del modello di acquisto. Queste promozioni invogliano i clienti a effettuare ulteriori acquisti nelle categorie che preferiscono e spingerli oltre la soglia del livello fedeltà successivo. Da quando è stato adottato il modulo analitico prescrittivo specifico per il marketing, i membri fidelizzati ad alto livello dal rivenditore sono aumentati in modo significativo. Anche le vendite complessive sono aumentate poiché i clienti di livello superiore hanno maggiori probabilità sia di spendere più denaro sia di promuovere il brand ad altri.

 

Multimac Srl  -   800 593 293  -   info@multimac.it  -   P.Iva 01281830289  -   Company info  -   Privacy  -   Sitemap  -   Copyright © 2020. All rights reserved.

Login

Per poter acquistare i prodotti su multimac.it è necessario accedere con la propria email e password.

Accedi

Password dimenticata?
Non possiedi i dati di accesso? Registrati

Chiudi

Richiesta prezzo speciale
per progetto

» Leggi l'informativa sulla privacy Invia richiesta
Chiudi