L’analisi predittiva consiste nell’esame dei dati attraverso l’uso dell’apprendimento automatico, gli algoritmi statistici e altre tecniche di analisi dei dati per prevedere eventi futuri. Secondo Google Trends, l’interesse per l’analisi predittiva è costantemente aumentato negli ultimi cinque anni. L’analisi predittiva è sempre più collegata alla business intelligence. Si tratta di un approccio analitico significativo utilizzato da molte aziende per valutare il rischio, prevedere le tendenze aziendali future e prevedere quando è necessaria la manutenzione. I data scientist utilizzano i dati storici come fonte e utilizzano vari modelli di regressione e tecniche di apprendimento automatico per rilevare modelli e tendenze nei dati.

L’analisi predittiva utilizza diversi metodi da campi come machine learning, data mining, statistica, analisi e modellazione. I modelli di machine learning e deep learning sono due categorie principali di algoritmi predittivi. In questo articolo ne vengono descritti alcuni. Nonostante abbiano vantaggi e svantaggi unici, condividono tutti la possibilità di essere riutilizzati e addestrati utilizzando algoritmi che seguono criteri specifici per un determinato settore. La raccolta, la preelaborazione, la modellazione e l’implementazione dei dati sono tutte fasi del processo iterativo dell’analisi predittiva che si traduce in output.

Una volta creato un modello, è possibile inserire nuovi dati per generare previsioni senza ripetere il processo di addestramento: poiché l’analisi predittiva si basa su algoritmi di apprendimento automatico, per funzionare correttamente e accuratamente è necessaria una classificazione dei dati accurata nelle etichette. L’inadeguata capacità del modello di generalizzare le sue conclusioni da uno scenario all’altro solleva preoccupazioni sulla generalizzabilità. Sebbene esistano problemi specifici con i risultati dell’applicabilità di un modello di analisi predittiva, a volte questi problemi possono essere risolti utilizzando tecniche come il transfer learning.

Sebbene l’uso della scienza dei dati per il marketing e l’e-commerce sia notoriamente presente, l’analisi predittiva ha anche il potere di avere un grande impatto sociale. Di fatto, l’analisi predittiva rappresenta l’uso di dati storici per addestrare modelli di apprendimento automatico per prevedere i risultati futuri sulla base di calcoli effettuati da algoritmi statistici. Le organizzazioni si stanno rivolgendo all’analisi predittiva per risolvere problemi aziendali, come determinare quali prodotti commercializzare per segmenti di clienti specifici e su quali piattaforme, e scoprire nuove informazioni dai loro dati. I casi d’uso più comuni includono l’ottimizzazione delle campagne di marketing in base ai dati storici dei clienti, il rilevamento delle frodi mediante l’analisi dei modelli di comportamento criminale e la previsione dell’inventario o l’impostazione dei prezzi. Ad esempio, le compagnie aeree utilizzano l’analisi predittiva per impostare i prezzi dei biglietti prevedendo la disponibilità e la domanda dei posti. In effetti, l’analisi predittiva è uno strumento decisionale sempre più importante. La possibilità di unire i dati da più fonti e migliorare l’accuratezza delle previsioni consente alle aziende di ottenere informazioni dettagliate dai propri dati.

Il tramonto dei cookies, l’evoluzione dei social media e le analisi predittive cambieranno il marketing, comporteranno altresì la crescita di disinformazione online e i deepfake all’insegna “dell’inganno”. Il 2023 sarà un anno caratterizzato da un rapido sviluppo della tecnologia per la produzione di fake news e segnerà la fine dell’utilizzo dei cookie di terze parti in favore di nuove tecnologie che permettano di mantenere la privacy ma allo stesso tempo di far si che possano creare nuove opportunità per la comunicazione ed il marketing.

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