5 modi in cui l'analisi predittiva può aiutare le startup a crescere

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Le startup usano l'analisi dei dati per snellire i loro processi, indirizzare un pubblico specifico, identificare le opportunità e raggiungere una rapida crescita. Ecco cinque modi analisi predittiva può aiutare le startup e le PMI. 

È un mondo competitivo là fuori, ancora di più per le imprese in erba. Tra il mare di organizzazioni e marchi già stabiliti, ci sono altrettante - se non di più - nuove operazioni che nascono ogni giorno. Ciò significa che qualsiasi startup, grande o piccola, deve assolutamente ottenere un vantaggio se ha qualche speranza di avere successo.

Si collega direttamente a uno degli aspetti più importanti di qualsiasi business di successo, che è la creazione di un sistema sostenuto o perpetuo di crescita. È particolarmente cruciale per una nuova azienda non solo vedere qualche vittoria qua e là, ma un supporto continuo da una base di clienti in crescita. Senza questo, non c'è modo che una startup possa spiegare le ali e volare.

Sfortunatamente, è anche una sfida incredibile costruire un sistema di supporto per un nuovo business, guadagnando entrate continue. A peggiorare le cose, nel panorama odierno, i clienti vogliono una gratificazione immediata. I marchi devono adattarsi a fornire quando, dove e come il loro pubblico vuole il servizio. Molte persone sono veloci a provare una nuova azienda, specialmente quelle che offrono benefici aggiuntivi ad un prezzo più basso, ma altrettanto pronte a scartarle dopo un'esperienza scarsa o mediocre.

Predictive analytics e machine learning è la risposta perché permette a un'azienda di comprendere pienamente i suoi clienti.

Cos'è l'analisi predittiva?

Analytics è un termine piuttosto ampio che si riferisce a una serie di informazioni statistiche che possono essere applicate in vari modi. Analitica dei dati si occupa di contenuti digitali - raccolti nel tempo attraverso soluzioni di monitoraggio delle metriche - che vengono principalmente ammassati, analizzati ed estratti. L'obiettivo primario dell'intera piattaforma è quello di ottenere informazioni utilizzabili che possono informare le operazioni esistenti o future.

Per essere più specifici, l'analitica predittiva è una tecnica simile che comporta l'uso di dati raccolti per costruire modelli accurati di eventi futuri. Si potrebbero fare cose come:

  • Prevedere i prezzi delle azioni o degli investimenti
  • Stimare i cambiamenti della domanda di prodotti e merci
  • Identificare la fonte delle principali perdite come il furto o i punti di contatto della frode
  • Prevedere nuove opportunità per i clienti, compresi nuovi dati demografici per le campagne di marketing

Una componente critica dell'analitica predittiva è che non è un sistema basato sulla fede. Invece, i modelli predittivi sono completamente accurati, perché sono costruiti da un sostanziale database di informazioni attuali e valide. In altre parole, anche se non ci sono garanzie, è quanto di più vicino si possa ottenere.

Come può l'analisi predittiva aiutare le startup?

Immaginate di capire esattamente cosa vogliono i clienti, o come reagiranno a una particolare decisione o al lancio di un prodotto. Considerate una soluzione che può dire in modo incredibilmente dettagliato come indirizzare o coinvolgere un sottoinsieme di un pubblico.

Ecco cosa può fare l'analisi predittiva. Un sistema adeguato utilizzerà apprendimento automatico to understand data it’s ingesting. It generally contains historical information, mainly performance-based, which helps make sense of present data and informs future predictions.

Essenzialmente, i dati sono una moneta perché, senza di essi, i modelli predittivi non possono esistere. Il trucco è raccogliere abbastanza informazioni per mettere insieme modelli solidi, specialmente per le nuove startup con piccole basi di clienti.

La soluzione è ancora un programma di analisi predittiva, solo che è basato su un servizio e offerto da un grande fornitore come IBM o Amazon. I fornitori di analisi hanno piattaforme ben collaudate che sono state ottimizzate con l'aiuto di grandi aziende esistenti o di partner. Ci sono diversi strumenti di analisi che può essere utilizzato dalle piccole imprese. 

Il principale punto di forza dell'analitica predittiva è che aiuta le aziende, grandi e piccole, a raggiungere una crescita continua. Poiché far crescere un'azienda non è un'impresa da poco, qualsiasi operazione che spera di costruire un sistema a prova di futuro deve concentrarsi su questo. Perpetuo l'espansione aiuta a sviluppare le basi necessarieche alla fine portano al successo futuro.

Analisi predittiva in azione

One question remains: How can a small business utilize predictive analytics and machine learning? 

1. Miglioramenti del servizio clienti

Anche le aziende di maggior successo hanno ancora molto da imparare dai loro clienti, in particolare su ciò che vogliono in termini di supporto. Vogliono opzioni di consegna in giornata o veloci, per esempio? È necessario lanciare un canale di comunicazione dal vivo e sempre attivo? I prodotti e i servizi dell'azienda soddisfano le esigenze dei clienti, e se no, cosa deve cambiare per renderlo tale?

Ingerendo ed estraendo intuizioni dai dati sulle prestazioni dei clienti, le aziende possono davvero scavare nei bisogni del consumatore medio.

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2. Migliore preparazione della domanda

La maggior parte delle aziende sperimenta una stasi nella domanda compensata da aumenti significativi durante l'anno, principalmente a causa della stagione in corso. Anche altri fattori giocano un ruolo, compresi i prezzi, gli eventi attuali, il lancio di nuovi prodotti e altro.

L'analitica predittiva può aiutare a pianificare le tendenze della domanda, permettendo a un'azienda di prepararsi meglio per le maree mutevoli. Quando la domanda cala, i processi di rifornimento dell'inventario rallenteranno per ridurre gli sprechi e abbassare i costi. Al contrario, quando la domanda sale alle stelle, allora tutto può essere scalato per affrontare il cambiamento. La parte migliore è che le soluzioni di apprendimento automatico possono aiutare ad automatizzare molte delle operazioni.

3. Gestione ottimizzata del prodotto

Mentre le startup possono generalmente lanciarsi con solo uno o due prodotti, nel corso del tempo, ha senso che l'inventario si espanda. Il problema con il lancio dei prodotti è che non ci sono mai garanzie. 

Tuttavia, l'analisi predittiva può aiutare a discernere se i lanci pianificati venderanno o meno, e se i clienti saranno ricettivi alle nuove idee. Questo è importante, specialmente per le startup con capitale limitato, perché è necessario per ridurre il rischio di fallimento e le perdite. Un lancio in panne spesso significa la differenza tra un business stabile o un fallimento.

4. Marketing mirato 

Di solito, una startup si concentra su una nicchia o un segmento di pubblico più piccolo e poi alla fine si dirama dopo aver incontrato il successo. Questo limita il rischio, ma fornisce anche un percorso di crescita molto più sicuro.

Con un sistema di analisi predittiva, tuttavia, le aziende possono capire il pubblico potenziale in modo più dettagliato. Questo non significa solo mettere a punto le esperienze e il marketing per un gruppo specifico, ma anche estendersi a nuovi gruppi demografici. La soluzione di analisi può scavare e trovare nuovi clienti che potrebbero essere interessati a un prodotto, e può anche avere alcuni suggerimenti su come coinvolgerli o indirizzarli.

5. Miglioramenti della qualità del prodotto

A volte, quando si tratta di sviluppare un prodotto o di scegliere i fornitori, la qualità dei materiali applicati fa la differenza. Passare da un fornitore all'altro, per esempio, potrebbe comportare un calo di qualità per i prodotti prodotti. 

I cambiamenti nella qualità potrebbero non essere sempre evidenti, almeno non senza il feedback dei clienti. È qui che l'analitica predittiva può aiutare. Gli strumenti di dati possono discernere se specifici cambiamenti saranno buoni o cattivi, come i clienti potrebbero reagire e altro ancora. Possono anche essere usati per raccogliere e riassumere il feedback dei clienti più velocemente quando c'è un cambiamento importante. Il risultato è un business più reattivo in termini di generazione di soddisfazione del cliente.

Combina con A/B Testing per il massimo successo

Mentre l'analitica predittiva potrebbe aiutare le aziende ad ottenere una migliore comprensione di ciò che i clienti stanno facendo e come, il perché tende ancora a rimanere un mistero. È qui che l'inferenza causale o entra in gioco il test A/B. Combinando le due pratiche - analisi predittiva e A/B testing - un business può diventare un tour de force.

Si tratta di anticipare i bisogni dei clienti esistenti e potenziali per costruire una crescita positiva. Alla fine, un canale di supporto sostenuto è ciò che aiuta qualsiasi azienda a rimanere a galla. L'analitica predittiva è un punto d'appoggio necessario per raggiungere tale obiettivo.

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L'autore

Ramya Sriram gestisce i contenuti digitali e le comunicazioni di Kolabtree (kolabtree.com), la più grande piattaforma di freelance per scienziati al mondo. Ha oltre un decennio di esperienza nell'editoria, nella pubblicità e nella creazione di contenuti digitali.

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