{"id":1559,"date":"2023-05-01T07:00:00","date_gmt":"2023-05-01T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.latitudo.com\/?p=1559"},"modified":"2023-04-28T14:54:36","modified_gmt":"2023-04-28T12:54:36","slug":"lanalisi-predittiva-di-microsoft-power-bi-e-latitudo-un-telescopio-per-il-business","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.latitudo.com\/index.php\/2023\/05\/01\/lanalisi-predittiva-di-microsoft-power-bi-e-latitudo-un-telescopio-per-il-business\/","title":{"rendered":"L’analisi predittiva di Microsoft Power BI e Latitudo: un telescopio per il business"},"content":{"rendered":"\n

Latitudo ha messo a punto un cruscotto dimostrativo dinamico che fa toccare con mano, utilizzando i dati reali della vostra azienda, i vantaggi dell\u2019analisi dei dati basata sul machine learning<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Che cosa si intende con questo concetto? Partendo dalle serie storiche dei dati relativi a  qualsiasi tipo di attivit\u00e0 commerciale, produttiva o di servizio, il software di machine learning – una delle declinazioni dell\u2019intelligenza artificiale – consente di effettuare studi molto sofisticati che aprono una finestra ancora pi\u00f9 ampia sui futuri scenari aziendali di produttivit\u00e0, profittabilit\u00e0 ed efficienza. La nuova frontiera della business intelligence predittiva diventa accessibile in una forma grafica intuitiva ed efficace. Grazie a Microsoft Power BI e ai data scientist<\/em> di Latitudo.<\/p>\n\n\n\n

Questa prima versione del cruscotto analitico predittivo si adatta alle tipiche situazioni che la direzione commerciale di un\u2019azienda pu\u00f2 trovarsi ad affrontare. Ma lo stesso approccio si pu\u00f2 declinare in mille altri contesti. Per supportare le attivit\u00e0 degli uffici acquisti nella gestione delle scorte. Per affiancare la direzione del personale nel mettere a frutto il capitale umano. Per aumentare la qualit\u00e0 e i volumi di una linea di produzione.<\/p>\n\n\n\n

Nella demo vengono proposti quattro diversi scenari applicativi. I grafici animati della dynamic pricing analysis<\/em> mettono in evidenza il posizionamento di prezzo pi\u00f9 corretto in base a fattori come la propensione del cliente ad acquistare un articolo in un momento specifico, la domanda e l’offerta, lo storico degli acquisti, i prezzi della concorrenza e altre pressioni del mercato esterno. Alimentato con i dati forniti dal cliente, l\u2019algoritmo di machine learning fornisce indicazioni reali sul pricing da applicare e le indicazioni sulle politiche di scontistica pi\u00f9 opportune.<\/p>\n\n\n\n

Un altro scenario di lavoro riguarda la customer segmentation<\/em>, il processo di raggruppamento dei clienti in base a una serie di caratteristiche condivise: et\u00e0, reddito, livelli di istruzione, situazione familiare, la residenza… Questo processo semplifica la regia e la personalizzazione delle attivit\u00e0 del marketing, della vendita e dell\u2019assistenza post-vendita, attivit\u00e0 che potranno essere adattate alle esigenze dei gruppi di clienti individuati con la segmentazione. E il risultato \u00e8 un potenziale aumento della fidelizzazione e dei tassi di conversione delle vendite, oltre a una conoscenza molto pi\u00f9 approfondita del cliente.<\/p>\n\n\n\n

Un terzo strumento consente di studiare il customer lifetime value<\/em>, il valore del ciclo di vita del cliente, consentendo di rispondere a una domanda cruciale: per quanto tempo una determinata persona o un gruppo di persone dalle caratteristiche simili rester\u00e0 mio cliente e che valore economico complessivo potr\u00e0 generare? Il customer lifetime \u00e8 un indice prezioso per calcolare il ritorno sugli investimenti pubblicitari. Per questo tipo di analisi vengono utilizzati i dati relativi ai volumi, alla frequenza di acquisto, ai livelli di soddisfazione registrati e  grazie all\u2019integrazione risultati possono essere utilizzati da altri sistemi software, ERP o CRM, anche per iniziare eventuali manovre correttive.<\/p>\n\n\n\n

Infine ecco lo strumento per valutare il parametro opposto al customer lifetime: il churn rate<\/em>, o tasso di abbandono. I dati storici che prima servivano a individuare la futura propensione all\u2019acquisto, possono rivelare i fattori che inducono i clienti a non confermare un contratto di servizio, o a rinunciare all\u2019acquisto di un prodotto gi\u00e0 ordinato. Un vero spauracchio in tutti i mercati a forte competitivit\u00e0. L\u2019analisi predittiva identifica per tempo certi \u201csintomi\u201d e permette di mettere in atto una strategia di \u201cretention\u201d per incentivare il cliente a rimanere.<\/p>\n\n\n\n

Questa prima versione della demo sul machine learning, sar\u00e0 presto seguita da altre edizioni orientate a diversi scenari applicativi. \u00c8 importante sottolineare che ogni demo deve essere alimentata con i dati dell\u2019azienda che ne fa richiesta. E che alla fine dovr\u00e0 utilizzare il cruscotto analitico sviluppato da Latitudo sulla base delle indicazioni fornite. L\u2019analisi predittiva resa possibile da una soluzione come Microsoft Power BI, infatti, \u00e8 il frutto di conoscenze di settore che Latitudo, Golden Partner di Microsoft per le soluzioni sviluppate con la piattaforma di business intelligence Power BI, mette a disposizione dei suoi clienti insieme alle competenze e a una serie di metodologie di sviluppo necessarie per creare strumenti analitici personalizzati e flessibili.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Latitudo ha messo a punto un cruscotto dimostrativo dinamico che fa toccare con mano, utilizzando i dati reali della vostra azienda, i vantaggi dell\u2019analisi dei dati basata sul machine learning. Che cosa si intende con questo concetto? Partendo dalle serie storiche dei dati relativi a  qualsiasi tipo di attivit\u00e0 commerciale, produttiva o di servizio, il software di machine learning – una delle declinazioni dell\u2019intelligenza artificiale – consente di effettuare studi molto sofisticati che aprono una finestra ancora pi\u00f9 ampia sui futuri scenari aziendali di produttivit\u00e0, profittabilit\u00e0 ed efficienza. La nuova frontiera della business intelligence predittiva diventa accessibile in una forma grafica intuitiva ed efficace. Grazie a Microsoft Power BI e ai data scientist di Latitudo. Questa prima versione del cruscotto analitico predittivo si adatta alle tipiche situazioni che la direzione commerciale di un\u2019azienda pu\u00f2 trovarsi ad affrontare. Ma lo stesso approccio si pu\u00f2 declinare in mille altri contesti. Per supportare le attivit\u00e0 degli uffici acquisti nella gestione delle scorte. Per affiancare la direzione del personale nel mettere a frutto il capitale umano. Per aumentare la qualit\u00e0 e i volumi di una linea di produzione. Nella demo vengono proposti quattro diversi scenari applicativi. 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