Come ottenere insight dai dati con il Machine Learning e Big Data Analytics

Il machine learning o apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI) e permette ai computer di imparare senza una esplicita programmazione. Poiché si basa sull’utilizzo dei dati che vengono processati da algoritmi alla ricerca di pattern ricorrenti, a una maggiore quantità di dati corrisponde la possibilità di generare insight più accurati. Il machine learning, perciò, si colloca come tecnologia evoluta all’interno delle piattaforme di Big Data e Analytics, con lo scopo di estrarre valore da una grande mole di informazioni spesso non omogenee.

Le sue potenziali applicazioni oggi trovano un’efficace adozione in svariate aree aziendali quali marketing, vendite, finance, operations, servizi, risorse umane ecc. Dalla segmentazione e clustering della clientela, a cui offrire una customer experience unica, alla determinazione del prezzo in tempo reale, fino alla sua capacità di elaborare modelli predittivi. Ecco tre modi attraverso i quali il machine learning consente di ottenere insight dai dati a disposizione dell’azienda.

1. Personalizzare l’offerta per il cliente con il machine learning

L’apprendimento automatico realizza il sogno di ogni marketer: conoscere in profondità la propria clientela così da personalizzare “chirurgicamente” l’offerta. Il machine learning, infatti, è in grado di suddividere gli utenti in base a svariati criteri di selezione (anagrafe, zona di appartenenza, comportamento di navigazione, percentuale di acquisti ecc.).

In questo modo, può identificare sia quali sono i clienti a maggior valore su cui concentrare specifiche campagne di marketing, sia i motivi che causano l’abbandono o la disaffezione di alcuni (churn analysis). Nel primo caso, i modelli che l’algoritmo crea si trasformano in azioni di engagement correlate alle best practice della base clienti, nel secondo individuano le cause principali all’origine dell’abbandono in maniera tale da predisporre politiche di retention conseguenti.

Complessivamente il machine learning garantisce una customer experience che si serve di strategie quali cross selling, upselling ed engine recommendation che derivano dall’insieme di insight ricavati dai tanti canali che i clienti adoperano nell’interazione con il brand.

2. Il dynamic pricing possibile con l’apprendimento automatico

Se nell’esempio citato prima gli algoritmi di machine learning realizzano il desiderio dei CMO (Chief Marketing Officer), la determinazione flessibile del prezzo in funzione della domanda è un vantaggio che viene incontro ai CFO (Chief Financial Officer). Una figura che oggi, proprio grazie al ricorso alla tecnologia, viene indicata sempre più spesso con l’espressione Augmented CFO a rimarcare un ruolo che non si limita a meri compiti di natura amministrativa e contabile.

I sistemi di dynamic pricing, infatti, sono una risorsa a supporto dell’area finanziaria delle aziende poiché sottraggono i responsabili della funzione dall’onere di dover definire politiche di prezzo a monte dell’offerta. Compagnie aeree e aziende di trasporto sono ambiti classici nei quali ormai gli algoritmi vengono impiegati per ottimizzare i prezzi dei loro servizi. In questo caso, la gestione dei dati provenienti dal customer journey per acquisire insight si traduce contestualmente nella proposizione del prezzo migliore al momento giusto.

3. Modelli predittivi per le decisioni e la manutenzione degli impianti

La capacità di elaborare modelli predittivi è forse una delle caratteristiche più rivoluzionarie del machine learning, con un impatto sull’accuratezza e l’attendibilità delle decisioni aziendali mai osservato in precedenza. Se in passato le strategie del top management si fondavano sullo storico e su sistemi tradizionali di Business Intelligence, la potenza degli algoritmi conferisce valore di previsione in virtù dell’incrocio e dell’aggregazione di una vastissima quantità di dati. Dagli orientamenti dei clienti agli scenari macroeconomici che possono avere ricadute sulle scelte della propria organizzazione, i sistemi predittivi sono alleati preziosi contro gli imprevisti del mercato.

In più, oltre a favorire decisioni che anticipano i trend del futuro, oggi vengono adottati nella predictive maintenance per ottimizzare la manutenzione degli impianti e diminuire i costi relativi. Gli insight che arrivano dalla sensoristica IoT (Internet of Things) diventano così un patrimonio subito disponibile per minimizzare i fermi macchina e aumentare l’efficienza produttiva. Un’ennesima applicazione che sta decretando la rapida diffusione del machine learning tra le imprese.

Come Relatech può essere d’aiuto

Relatech è in grado di indirizzare tutte le tematiche precedentemente indicate grazie alla propria piattaforma digitale RePlatform.

RePlatform è il framework Cloud based sviluppato da Relatech, declinabile in svariati ambiti d’impresa che permette di sviluppare soluzioni personalizzate in base alle esigenze specifiche dei clienti.

La piattaforma è composta da cinque moduli che riflettono i pilastri fondamentali dell’innovazione digitale:

ReData, COGNITIVE ANALYTICS: gestisce grandi quantità di dati e permette di analizzarli rapidamente e profondamente tramite algoritmi di AI, scelti opportunamente caso per caso, per prendere decisioni corrette e tempestive. Utilizzando tecnologie di Big Data e Machine Learning, ReData estrapola information insight rilevanti dai dati, individua pattern ricorrenti e anomali, e produce analisi predittive utili al business.

ReYou, DIGITAL CUSTOMER EXPERIENCE: permette di conoscere al meglio i propri clienti attraverso ogni canale per migliorare le leve di marketing dell’azienda. Per fare ciò ReYou si avvale delle più moderne tecnologie web e mobile, di strumenti moderni di gestione contenuti, di dispositivi digitali quali AR/VR e wearable e in generale e di ogni altro tipo di dispositivo per stabilire punti di contatto con gli utenti, migliorare la loro esperienza d’uso e di acquisto sia digitale che fisico.

ReThing, PHYSICAL/DIGITAL INTERACTION: permette di interagire con il mondo fisico acquisendo dati da strumentazione e macchinari per prevenire possibili disservizi e ottimizzare i processi di business. ReThing raccoglie dati da dispositivi intelligenti quali, hub server, edge gateway, sensori e altre fonti connesse. I dati raccolti attraverso tali dispositivi grazie all’interazione con i moduli ReYou e ReData possono essere analizzati e presentati agli utenti in modalità innovative, ad esempio come Digital Twin, per diverse applicazioni nel contesto Industria 4.0.

ReSec, PROTECTION OF VALUE: Assicura privacy, affidabilità, tracciabilità e non ripudiabilità delle informazioni. Per questo ReSec adotta tecniche evolute di Cyber Security per l’Intrusion Detection e Prevention, e l’utilizzo di infrastrutture Blockchain con Distributed Ledger per la certificazione di informazioni rilevanti all’interno di processi aziendali distribuiti.

ReHub, CLOUD READINESS: grazie all’impiego di tecnologie best of breed e all’utilizzo della metodologia DevOps, garantisce l’alta disponibilità e scalabilità della piattaforma, l’interoperabilità con altri sistemi e la compatibilità con ogni tipo di Cloud, pubblico, privato o ibrido.

Grazie alla tecnologia di RePlatform e alle competenze ed esperienze maturate nella realizzazione di progetti in diversi settori di mercato che vanno dal Retail alle Utilities, alle Telecomunicazioni e Industria per finire al Finance, Relatech è in grado di proporre Soluzioni innovative di Big data Analytics basate su AI e Machine Learning per mettere a frutto l’enorme potenziale rappresentato dai dati disponibili ma ancora non pienamente utilizzati.