Nel mondo degli affari, l’analisi predittiva è il processo di utilizzo dei dati storici per analizzare schemi passati e prevedere schemi futuri. Questo processo viene utilizzato negli affari per scoprire potenziali opportunità e per valutare i loro potenziali rischi e benefici. La base dell’analisi predittiva consiste nell’utilizzare le relazioni tra vari tipi di dati per stimare il potenziale o il rischio di un determinato insieme di condizioni.
L’analisi predittiva tenta di spiegare, analizzare e prevedere il comportamento con mezzi matematici o scientifici. Una società può acquisire e analizzare i dati dei suoi clienti e, utilizzando il riconoscimento dei modelli, la teoria dei giochi, l’algoritmo delle probabilità o le statistiche, può tentare di prevedere il comportamento futuro dei clienti in base a ciò che tale comportamento è stato in passato. Le tecniche di data mining hanno avanzato il campo consentendo ai dati di essere ordinati e classificati in vari modi. Maggiore è il livello di granularità in base al quale i dati possono essere classificati, più utili e precisi saranno nella previsione dei risultati futuri.
La gestione delle relazioni con i clienti (CRM) si basa sull’analisi predittiva per comprendere il comportamento di acquisto dei clienti. Utilizzando i dati dei clienti acquisiti al momento della vendita e applicando le varie tecniche statistiche, le aziende possono comprendere meglio come commercializzare e vendere nuovi prodotti ai clienti esistenti. Possono anche capire come motivare al meglio le persone che non sono ancora clienti a provare i loro prodotti o frequentare i loro negozi. I segmenti di attività di vendita al dettaglio e di marketing diretto utilizzano da tempo tecniche di CRM e sono spesso all’avanguardia delle nuove applicazioni.
L’analisi predittiva viene comunemente utilizzata in settori come i servizi finanziari e le assicurazioni. Nei servizi finanziari, le società utilizzeranno il punteggio del credito per prevedere la probabilità che un consumatore venga meno a un prestito. La valutazione si basa su informazioni sulla storia creditizia del cliente e sulla domanda di prestito, confrontate con gli stessi dati di clienti simili in passato. Il settore assicurativo tenterà di determinare la probabilità di una perdita, in base al profilo del richiedente e alla performance passata di clienti con profili simili.
Altre industrie che usano l’analisi predittiva per aumentare la loro redditività includono l’assistenza sanitaria e farmaceutica, la vendita al dettaglio, le telecomunicazioni e i viaggi. Anche l’Internal Revenue Service utilizza analisi predittive per cercare di prevedere e identificare le frodi fiscali. Le società di contabilità utilizzano questo metodo per tentare di identificare le frodi nei bilanci delle società che controllano.
Oltre a prevedere il comportamento del consumatore, l’analisi predittiva può essere utilizzata per valutare la domanda aggregata a livello di negozio, regione o nazionale. Può essere utilizzato per prevedere le prestazioni di un intero settore in determinate condizioni economiche. Il governo può utilizzarlo per prevedere i fattori che incidono sull’intera economia, come la disoccupazione o l’inizio delle abitazioni.