I predictive models basati sul machine learning stanno diventando strumenti essenziali per aziende di tutte le dimensioni, per rispondere alle richieste di un mercato sempre più competitivo. Questi modelli possono aiutare le società a prevedere i comportamenti futuri dei clienti, migliorare l'efficienza operativa e prendere decisioni informate che possono portare a un vantaggio competitivo. Ma cos'è esattamente il machine learning predittivo e come può migliorare il l'efficienza di un'azienda?
Cos'è il machine learning predittivo
Il machine learning predittivo è una branca dell'intelligenza artificiale (AI) che utilizza algoritmi e tecniche statistiche per prevedere risultati futuri basati su dati storici e attuali. Questo tipo di apprendimento automatico è fondamentale per lo sviluppo di predictive models, che sono strumenti che possono prevedere eventi futuri con un certo grado di precisione, basandosi su pattern e trend presenti nei dati.
Ciò consente alle aziende di passare dal reactive approach al proactive approach: invece di limitarsi a reagire agli eventi, possono anticiparli e ottimizzare le decisioni di business.
I vantaggi dei predictive models
I principali vantaggi dei predictive models sono:
- Previsioni dettagliate e affidabili
- Automatizzazione del processo previsionale
- Ottimizzazione del decision making
- Aumento delle revenue
- Riduzione dei rischi
Come funzionano i Predictive Models?
Per creare un modello predittivo, è necessario raccogliere dei dati. Questi dati possono provenire da diverse fonti, come database aziendali, social media, sensori Internet of Things (IoT) e altro ancora. Una volta raccolti, i dati vengono puliti e preparati per l'analisi in cui gli algoritmi di machine learning vengono utilizzati per analizzarli e identificare pattern e correlazioni. Queste informazioni vengono quindi usate per costruire un modello che può prevedere risultati futuri.
Come i Predictive Models possono aiutare un'azienda
Sfruttando i modelli creati attraverso le analisi predittive, sono molti i benefici che si possono ottenere, specialmente in alcuni ambiti di business.
Migliorare l'efficienza operativa
I predictive models possono aiutare le aziende a migliorare l'efficienza operativa in molti modi. Ad esempio, possono essere utilizzati per ottimizzare le scorte, prevedendo quando e dove saranno necessari determinati prodotti. Questo può ridurre i costi di magazzino e migliorare la soddisfazione del cliente.
Aumentare la soddisfazione del cliente
I predictive models possono anche essere utilizzati per migliorare la soddisfazione del cliente. Ad esempio, possono essere utilizzati per analizzare i dati dei clienti e prevedere i loro comportamenti futuri. Questo può aiutare le aziende a personalizzare le loro offerte e a fornire un servizio migliore.
Prendere Decisioni Informate
Infine, i predictive models possono aiutare le aziende a prendere decisioni informate. Ad esempio, possono essere utilizzati per prevedere i risultati di diverse strategie di business, permettendo alle aziende di scegliere la strategia con la maggior probabilità di successo.
Individuare potenziali clienti tramite modelli predittivi
Un altro utilizzo chiave dei predictive models è per identificare nuovi clienti potenziali (prospect).
Analizzando dati demografici, interessi, comportamento online ed altre caratteristiche di clienti esistenti, i modelli creano profili di candidati ideali. Da questo ne consegue la possibilità di:
- Creare lead list qualitative, segmentando il mercato potenziale e generando lead altamente profilate.
- Personalizzare il marketing, definendo messaggi e offerte specifiche per ogni cluster di prospect.
- Ridurre i costi per la customer acquisition, mirando solo a prospect realmente interessati, si risparmiano risorse.
La Customer retention è la capacità di un'azienda di trattenere i propri clienti in un determinato periodo di tempo. Essa può essere misurata grazie al calcolo del customer retention rate.
Migliorare la customer retention sfruttando la predictive analysis
I predictive models aiutano anche a prevedere e prevenire l'abbandono dei clienti (churn) sfruttando al meglio alcuni passaggi necessari alla customer retention.
- Churn analysis - Analisi dei fattori di rischio per identificare in anticipo quali clienti potrebbero cessare il rapporto.
- Azioni preventive - Sulla base delle previsioni, attuare strategie difensive come promozioni, customer care proattivo.
- Ottimizzare le loyalty strategy - Conoscere le cause del churn consente di migliorare programmi di fidelizzazione e retention.
Un esempio di applicazione pratica dei predictive models
Una delle applicazioni più diffuse dei predictive models è nel sales forecasting, ovvero nella previsione delle vendite. Analizzando dati come vendite passate, stagionalità, trend di mercato, eventi promozionali e altre variabili, i modelli predittivi stimano con precisione le future performance di vendita.
Immaginiamo quindi lo scenario relativo ad una società che voglia migliorare la propria strategia di vendita, ad esempio sul proprio canale di e-commerce. Sfruttando la storicità dei dati raccolti nel tempo, l'azienda decide di creare un modello predittivo e sfruttarlo per capire quali siano i passi da attuare per ottimizzare e rendere più performante il suo sito online per le vendite.
L'algoritmo, se ben calibrato ed "allenato" tramite il machine learning, potrà a quel punto servire per:
Pianificare la supply chain
Sapere con anticipo il livello di domanda attesa permetterà all'azienda di organizzare al meglio forniture, scorte e capacità produttiva.
Ottimizzare il magazzino
Predire la domanda futura di ogni prodotto darà modo alla società di ottimizzare i livelli di inventario ed evitare costosi out of stock.
Personalizzare offerte e promozioni
Conoscere le previsioni di vendita per segmenti di clientela consente di creare offerte mirate e campagne più efficaci.
Implementare i predictive models in un'azienda
In conclusione, i predictive models basati sul machine learning possono essere strumenti potentissimi per le aziende. Che si tratti di migliorare l'efficienza operativa, aumentare la soddisfazione del cliente o prendere decisioni informate, questi modelli possono fornire insight preziosi che possono aiutare le aziende a prosperare in un mercato competitivo.
Per poterli implementare efficacemente, i passaggi fondamentali sono:
- Raccogliere dati di qualità su tutti i processi rilevanti
- Identificare gli scenari su cui si vogliono fare previsioni
- Scegliere i modelli di machine learning più adatti allo scopo
- Validare accuratamente i modelli prima della messa in produzione
- Integrare i modelli nei processi decisionali e operativi
- Monitorare e migliorare continuamente le performance predittive
XCALLY e l'uso dei Predictive models applicati ai contact center
Per ottimizzare la customer care e massimizzare l'efficienza operativa, XCALLY offre una soluzione innovativa per migliorare le prestazioni dei call center e offrire un'esperienza utente di qualità superiore.
Come XCALLY applica i modelli predittivi?
In poche parole, XCALLY utilizza algoritmi avanzati e l'intelligenza artificiale per analizzare grandi quantità di dati storici e in tempo reale. Questi modelli predittivi consentono di prevedere e anticipare determinati comportamenti o risultati futuri. Nel contesto dei call center, ciò significa avere una panoramica più chiara sulle esigenze dei clienti, le tendenze delle chiamate, le richieste di assistenza e molto altro ancora.
Sfruttando l'analisi predittiva è ad esempio in grado di realizzare la distribuzione intelligente delle chiamate (è in grado di assegnare automaticamente le chiamate in arrivo agli operatori più adatti in base a vari fattori, come le competenze, la disponibilità e le performance passate), riducendo il tempo di attesa dei clienti, migliorando il routing delle chiamate e aumentando la soddisfazione complessiva dei clienti.
Inoltre, i predictive models di XCALLY consentono di ottimizzare la previsione della domanda e la pianificazione delle risorse. Attraverso l'analisi dei pattern storici delle chiamate, dei picchi di traffico e di altri fattori, XCALLY può prevedere con precisione i volumi di chiamate futuri e pianificare di conseguenza il personale e le risorse necessarie. Ciò evita sovraccarichi o sottoutilizzazioni, garantendo un'efficienza operativa ottimale.
Un altro vantaggio dei predictive models di XCALLY è la possibilità di identificare i clienti a rischio di churn (abbandono). Attraverso l'analisi dei dati dei clienti, dei comportamenti di navigazione e delle interazioni precedenti, XCALLY può individuare i segnali di insoddisfazione e adottare misure preventive per migliorare la retention dei clienti. Ciò consente alle aziende di intervenire tempestivamente, offrire soluzioni personalizzate e preservare la fedeltà dei clienti.
In conclusione, l'applicazione dei predictive models di XCALLY rivoluziona l'approccio al servizio clienti. Grazie all'analisi predittiva e all'intelligenza artificiale, XCALLY offre una maggiore efficienza operativa, una migliore esperienza utente e una gestione proattiva dei clienti. Sfruttando la potenza dei modelli predittivi, XCALLY è la scelta ideale per le aziende che vogliono ottenere risultati straordinari nel settore dei contact center.
