Ordini fatti sullo storico dell’anno prima, un cliente che paga in ritardo senza preavviso, scorte che non bastano o restano ferme a magazzino. Queste situazioni hanno spesso la stessa origine: decisioni prese senza avere il controllo dei dati.
L’analisi predittiva usa i dati strutturati che la tua azienda raccoglie già, come vendite, ordini, consegne, giacenze e pagamenti, per stimare la probabilità di eventi futuri.
Con l’Intelligent Data Processing di Airony questi dati diventano modelli predittivi su misura, che ti permettono di preparare strategie e misure preventive invece di inseguire i problemi, rendendo l’azienda più resiliente e competitiva.
Prevede valori numerici, come la domanda di un prodotto o il prezzo di un bene, oppure assegna una categoria, per esempio un cliente a rischio di ritardo nei pagamenti.
Raggruppa clienti e prodotti con caratteristiche e comportamenti simili e fa emergere pattern che un’analisi tradizionale non mostra.
Trasforma grandi volumi di dati grezzi in informazioni pronte per decidere, senza elaborazioni manuali.
Un software di analisi predittiva su misura ti aiuta a prendere decisioni migliori, analizzare situazioni complesse e risolvere i problemi prima che diventino costi, in qualsiasi settore. Ecco alcune situazioni in cui l’Intelligent data processing può essere applicata.
Prevedi i ritardi di pagamento analizzando i flussi di cassa passati e valuta l’affidabilità di clienti e prospect già dai primi dati disponibili.
Stima il valore di un portafoglio di contratti a partire dai flussi di cassa previsti, per prevenire deprezzamenti inattesi.
Raggruppa i clienti in base a caratteristiche e comportamento e stima la probabilità di abbandono, per intervenire prima di perderli.
Prevedi domanda e prezzi dei beni e i tempi di consegna dei fornitori, simula scenari di crisi e ottimizza scorte e supply chain.
L’analisi predittiva usa i dati strutturati di un’azienda, come vendite, ordini, consegne, giacenze e pagamenti, per stimare la probabilità di eventi futuri. Con tecniche di classificazione, regressione e clustering prevede valori come la domanda o il prezzo di un bene, assegna categorie, per esempio un cliente a rischio di ritardo nei pagamenti, e individua gruppi con comportamenti simili.
Servono i dati che l’azienda raccoglie già nei propri sistemi, come ERP, CRM, data warehouse e strumenti di BI. Contano la qualità e la frequenza di aggiornamento più della quantità: un prodotto che non si è venduto può essere poco richiesto oppure esaurito, e il modello deve saperlo. Per questo Airony verifica i dati disponibili prima di sviluppare il modello.
Confrontandolo con il metodo di previsione che l’azienda usa oggi, sugli stessi prodotti e sugli stessi periodi. Si può provare il modello su periodi passati usando solo le informazioni disponibili allora. Airony fa questa verifica su un perimetro ridotto, con un proof of concept, prima di estendere la soluzione.
Per decidere quanto ordinare e produrre in base alla domanda prevista, stimare prezzi e tempi di consegna dei fornitori, prevedere i ritardi di pagamento, segmentare i clienti e stimarne la probabilità di abbandono. Nella supply chain permette anche di simulare scenari di crisi, come la carenza di una materia prima o un picco di domanda.
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