Valorizzare i dati, mettendoli al centro delle decisioni aziendali, è diventata una necessità imprescindibile per le imprese che vogliono rimanere competitive sul mercato. Per questo esistono le soluzioni di AI Data Analytics.
AI Data Analytics: costruire sui dati il successo presente e futuro
L’idea che le decisioni aziendali siano in qualche modo guidate o indirizzate dai dati è viva da decenni. Tuttavia, negli ultimi anni abbiamo assistito a due fenomeni convergenti: l’aumento esponenziale del volume di dati, conseguenza diretta della digitalizzazione pressoché totale dei processi di business, e la rapida evoluzione delle tecnologie di analisi del dato, che diventano ogni giorno più efficaci e rientrano nel macrocosmo dell’intelligenza artificiale.
Oggi, la consapevolezza del valore dei dati è molto alta e l'adozione di soluzioni di data analytics è diventata l’unica strategia vincente per aziende attente al proprio futuro. Lo suggerisce il senso comune, ma lo confermano i dati: secondo Statista, il mercato globale delle soluzioni di Data Analytics raddoppierà il proprio valore tra il 2023 e il 2029, segno che gli investimenti sottostanti sono ingenti e crescono con vigore.
Cosa significa prendere decisioni smart con la Data Analytics
Il tema delle decisioni smart, indirizzate da AI Data Analytics, è molto ampio. Perché lo è il perimetro delle decisioni aziendali: oggi, buona parte delle imprese che si professa data-driven, in realtà sfrutta i dati per supportare (solo) le decisioni strategiche di alto livello, dall’acquisizione di un’altra società all’ingresso in un mercato estero fino alla realizzazione di una nuova gamma di prodotti. Ma è peraltro vero che il successo dell’azienda dipende anche, e talvolta soprattutto, da centinaia di decisioni tattiche e operative che vengono prese nel quotidiano:
- attivare o meno una promozione per un cliente specifico;
- dove posizionare la merce in magazzino per ottimizzare i tempi di picking;
- quante materie prime acquistare;
- come pianificare la produzione;
- come definire i prezzi di un prodotto;
- come ottimizzare il tempo dedicato ai clienti.
Il vero potenziale delle soluzioni di AI Data Analytics è proprio la capacità di espandersi trasversalmente in ogni ambito aziendale e livello decisionale, partendo magari da quelli più alti (tipici dei sistemi direzionali) per poi plasmare l’essenza dell’azienda e creare una data culture.
AI Data Analytics per C-Level: 5 soluzioni concrete
Con l’espressione AI Data Analytics intendiamo l'applicazione di tecniche di intelligenza artificiale per analizzare grandi volumi di dati ed estrarre informazioni significative, identificare pattern, tendenze e correlazioni al fine di supportare processi decisionali aziendali che, come detto, possono riguardare tutta l’organizzazione. AI Data Analytics, in particolare, utilizza capacità avanzate di analisi per ottenere insights approfonditi e previsioni il più possibile accurate.
Come detto, tutta l’azienda può avvalersi di soluzioni di AI Data Analytics. Ma volendo restringere il campo di osservazione all’area strategica, in che modo l'intelligenza artificiale può essere di supporto? E soprattutto, quali decisioni può agevolare? Ecco 5 soluzioni concrete.
1. Ottimizzazione delle risorse finanziarie
L’analisi dei dati potenziata da tecniche di AI come il Machine Learning può essere impiegata per indagare sui dati finanziari dell'azienda, identificare pattern di spesa, individuare potenziali aree di spreco e suggerire strategie per ottimizzare l’allocazione delle risorse. Questo aiuta i dirigenti a prendere decisioni riguardanti investimenti, budget e strategie di finanziamento.
2. Previsioni di mercato
Mettendo in correlazione dati interni (trend di vendita, disponibilità del prodotto nei singoli punti vendita, informazioni del contact center…) con informazioni di mercato è possibile prevedere il comportamento dei consumatori e anticipare le fluttuazioni della domanda. Ciò consente ai manager di adattare rapidamente le strategie di marketing e di produzione per allinearsi alle dinamiche di mercato.
3. Gestione del rischio ottimizzata
Attraverso un’analisi predittiva, l'AI può valutare e quantificare i rischi associati a determinate decisioni di alto livello come nuovi investimenti (anche tecnologici), partnership commerciali o lanci di prodotti. Identificando e valutando in anticipo le possibili implicazioni negative, l’azienda ottiene visibilità su tutte le possibili conseguenze delle proprie azioni e può adottare misure preventive di mitigazione.
4. Personalizzazione della customer experience (CX)
Attraverso l’impiego di sistemi di raccomandazione AI-based, le aziende possono offrire un'esperienza personalizzata e mirata ai propri clienti. Questo può includere consigli di prodotti su misura, offerte promozionali personalizzate, prezzi dinamici e un servizio clienti più efficiente, reattivo e presente (si pensi agli assistenti virtuali basati su AI generativa). Le decisioni riguardanti l'esperienza del cliente sono fondamentali per creare fidelizzazione e far crescere l’azienda.
5. Ottimizzazione degli acquisti
Una soluzione di AI Data Analytics può fornire insight e suggerimenti per ottimizzare la gestione della catena di approvvigionamento, migliorando la pianificazione degli acquisti, ma anche della produzione, la gestione dello stock e la logistica. Ciò consente all’azienda di ridurre i costi operativi, migliorare l'efficienza e garantire una fornitura tempestiva dei prodotti ai clienti.
Il ruolo di AI Data Analytics nel presente e futuro del business
L'integrazione di soluzioni di AI Data Analytics nel contesto aziendale è un passo importante verso il successo presente e futuro. Ma è anche una necessità per molte aziende, perché ogni giorno nascono competitor agili e smart, che proprio sulla capacità di valorizzare il dato fondano la loro competitività. Questo sottolinea non solo l’opportunità, ma anche l'urgenza di adottare soluzioni smart per rimanere competitivi oggi e rilevanti domani, laddove l’approccio data-driven – con tutte le implicazioni tecniche e culturali del caso - sarà effettivamente un punto di partenza e non di arrivo.
