Quando si utilizzano gli advanced analytics?

Tecnologia: Customer Intelligence     Topic: Dati & Analytics  

Gli advanced analytics forniscono alle aziende un modo per operare e ottenere più valore dalle risorse di dati. Possono includere l'uso di predictive analytics o di motori di raccomandazione. Rappresentano una modalità per estrarre valore dai loro dati, sia che si tratti di dati memorizzati in un data warehouse o di real-time data generati dalle operazioni aziendali. Le aziende che impiegano strumenti di advanced analytics sono in grado di sfruttare la conoscenza per indicare la probabilità di eventi futuri, garantendo una maggiore fiducia per risultati aziendali più ripetibili. Gli advanced analytics risolvono i problemi di business più complessi che il reporting tradizionale della BI non può risolvere.

Alcune tecniche spesso utilizzate con gli advanced analytics includono il data mining, il machine learning, la data visualization, la sentiment analysis, la rete e la cluster analysis, la previsione, il pattern matching, il complex event processing, e altro. Tutte o alcune di queste tecniche possono essere utilizzate per esplorare e modellare i dati di un'azienda per migliorare il business sulla base di insight eseguibili.

Gli advanced analytics possono essere utilizzati per diverse necessità aziendali:

Marketing analytics: capire i clienti non è mai stato così difficile e vendere e fare marketing a quei clienti nel modo giusto e al momento giusto può rappresentare una sfida enorme. Grazie agli advanced analytics, le aziende riescono a creare campagne di vendita e marketing personalizzate ed efficaci, individuare le opportunità di up-sell e cross-sell e migliorare le esperienze dei clienti.

Risk Analysis: ogni azienda è alla ricerca di varie modalità per mitigare il rischio futuro, ma solo quelle che impiegano gli advanced analytics riescono a gestire grandi set di dati, o anche flussi di dati in tempo reale, per individuare i modelli di rischio. Le tecniche di advanced analytics possono essere utilizzate per rilevare le frodi nei pagamenti e negli ordini o anche per monitorare la reputazione tra i clienti attuali.

Operations: gli strumenti tradizionali di BI non sono abbastanza flessibili da consentire un'eccellenza operativa che reagisca alle mutevoli condizioni del mercato e ottimizzi le decisioni in base alle previsioni sui trend futuri. Gli advanced analytics consentono alle organizzazioni di migliorare le prestazioni e la produttività, aumentare le entrate e risolvere i problemi operativi più velocemente.

Supply Chain Optimization: le imprese hanno bisogno di una supply chain che possa reagire rapidamente alle variazioni delle condizioni di mercato, compresa la domanda, le preferenze dei clienti e le fluttuazioni dei costi. Gli advanced analytics possono aiutare, specialmente nella produzione, a ridurre i costi di distribuzione, evitare ritardi o guasti alle macchine e a ottimizzare i processi.

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