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Analisi predittiva

Migliorare le prestazioni rendendo più visibile il futuro

Ricerca comparativa Rapporto di ricerca

Sintesi finale Concessa in licenza da

Allineare business e IT per migliorare le prestazioni

Ventana Research 2603 Camino Ramon, Suite 200 San Ramon, CA 94583 info@ventanaresearch.com (925) 242-2579 www.ventanaresearch.com

Ventana Research – Analisi predittiva

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San Ramon, California

Febbraio 2012

Ventana Research ha condotto questa ricerca per rilevare gli atteggiamenti

nei confronti dell’analisi predittiva e l’impiego che ne viene fatto. Il presente

documento si basa sulla nostra ricerca e sull’analisi di informazioni fornite da

organizzazioni che consideriamo qualificate per partecipare a questa indagine

comparativa.

La ricerca è stata progettata per studiare le pratiche e le esigenze dei singoli

e delle organizzazioni, nonché i potenziali vantaggi derivanti dal miglioramento

di processi, informazioni e sistemi esistenti. Questa pubblicazione non deve

essere usata al di fuori di questo contesto e la presentazione dei risultati, da sola,

non basta a garantire il successo alle organizzazioni. Per ricavare il massimo dei

benefici dall’implementazione o da un utilizzo più efficace dell’analisi predittiva

occorre una valutazione delle esigenze peculiari della propria organizzazione al

fine di identificare carenze e priorità di miglioramento.

Certifichiamo che Ventana Research ha eseguito la stesura e la redazione del

presente rapporto in modo autonomo e indipendente, che l’analisi contenuta nel

documento costituisce una rappresentazione fedele di nostre valutazioni basate

sulla nostra esperienza e sulla nostra conoscenza dell’analisi predittiva e che

l’analisi e le conclusioni sono totalmente nostre.

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Due terzi dei parte-cipanti alla ricerca si dichiarano soddi-sfatti (45%) o molto soddisfatti (21%) dell’uso che fanno dell’analisi predittiva.

Sintesi finale Negli ultimi anni le funzioni di business intelligence (BI), un tempo territorio esclusivo di analisti tecnicamente preparati, sono state accolte da comunità sempre più ampie di utenti, in varie parti delle organizzazioni, in particolare nelle diverse aree di business. I fornitori di software hanno semplificato l’uso dei loro strumenti mentre l’elaborazione dei dati a supporto dei processi decisionali è ormai considerata un’attività di business standard. L’impiego diffuso di BI e analisi ha spinto gli innovatori, sempre alla ricerca di un nuovo vantaggio competitivo, a lavorare con l’analisi predittiva che, a differenza dell’analisi storica rivolta al passato, sposta l’attenzione verso la previsione del futuro fornendo suggerimenti preziosi per potenziali linee di azione. La tecnologia a supporto dell’analisi predittiva esiste da molti anni ma, fino a poco tempo fa, gli strumenti erano costosi e richiedevano competenze sofisticate, incluse conoscenze matematiche approfondite e capacità di creare, implementare e aggiornare modelli analitici. Solo poche imprese, in qualche settore verticale e con linee di business specifiche, hanno deciso di spendere somme elevate per acquisire queste competenze, ma rappresentano soltanto una parte delle organizzazioni che potrebbero trarne vantaggio. Il livello di sviluppo raggiunto dalle nuove tecnologie consentirebbe di realizzare tutto il potenziale dell’analisi predittiva anche a vantaggio di quelle aziende che vi hanno finora rinunciato. Ad oggi, purtroppo, ciò non si è verificato. Nella nostra recente ricerca comparativa sull’analisi aziendale, oltre 2.600 organizzazioni hanno messo l’analisi predittiva al 10° posto tra le tecnologie adottate per generare analisi e solo una su otto di queste aziende afferma di utilizzarla. Ventana Research ha intrapreso questa ricerca compa-rativa per studiare le organizzazioni che usano l’analisi predittiva e per acquisire informazioni reali sui livelli di maturità, tendenze e best practice. L’indagine si sofferma su come le organizzazioni svolgono tutto questo, come le per-sone, a diversi livelli, percepiscono i processi e gli strumenti a disposizione, i programmi che hanno per modificarli o migliorarli e i vantaggi che pensano di ottenere agendo in questo modo. Due terzi delle organizzazioni che hanno preso parte a questa ricerca utilizzano l’analisi predittiva. Le organizzazioni più grandi, per numero di dipendenti, la usano più frequentemente: quasi tre quarti (73%) di aziende molto grandi e due terzi di quelle grandi la usano, contro circa la metà delle aziende di medie (48%) e di piccole dimensioni (53%). Molte persone (65%) affermano che nella propria area aziendale si usa di più rispetto a quanto dichiarato dai dipartimenti IT (49%), dove potrebbero non essere totalmente a conoscenza dell’implementa-zione da parte di altri settori dell’organizzazione. Tra le aziende che hanno implementato l’analisi predittiva, la ricerca ha rilevato atteggiamenti molto positivi nei confronti dell’idea, dell’impiego e dei risultati. Oltre la metà degli intervistati (58%) ha indicato che è molto importante per loro. Due terzi dei partecipanti si sono dichiarati soddisfatti (45%) o molto soddisfatti (21%) dell’uso che fanno dell’analisi predittiva. E tre quarti (74%) hanno riferito di affidarsi ampiamente ai risultati, mentre un ulteriore 10 per cento si affida del tutto ad essi.

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La maggior parte delle organizzazioni applica l’analisi predittiva alle funzioni chiave per la produzione di fatturato. Il marketing (65%) e le vendite (59%) sono le principali.

L’importanza attribuita all’analisi predittiva è giustificata dal fatto che la maggior parte delle organizzazioni la applicano alle funzioni chiave che producono fatturato. Il marketing (65%) e le vendite (59%) sono le principali tra queste. Le aziende di dimensioni maggiori usano questa tecnica per le vendite più frequenti, probabilmente per il motivo che hanno volumi sufficientemente grandi di dati per rendere i risultati dell’analisi eloquenti. Le cinque principali fonti di dati sfruttate per l’analisi predittiva sono anch’esse correlate direttamente al fatturato: clienti (69%), marketing (67%), prodotto (55%), vendite (54%) e settore finanziario (51%). Per estenderne l’utilizzo, la maggior parte delle aziende (40%) sta valutando o programmando di utilizzare i dati provenienti dai social media che hanno implicazioni sul marketing e il servizio clienti. Quasi tre quarti (72%) delle organizzazioni attualmente usano in modo consono i risultati dell’analisi predittiva per le previsioni, un numero quasi pari (70%) la applica in modo adeguato alle analisi di marketing mentre l’uso appropriato per il servizio clienti (45%) si situa al terzo posto. Le società di dimensioni maggiori esaminano i risultati di tutte queste aree più frequentemente delle altre; tuttavia, le aziende di piccole dimensioni hanno la percentuale più elevata di uso di analisi predittiva per i consigli sui prodotti (61%) e l’analisi dei social network (57%). Questi sforzi possono contribuire a ottenere un vantaggio competitivo, che è poi il profitto economico che la maggior parte delle organizzazioni (68%) ha realizzato finora. Allo stesso modo, oltre la metà delle aziende esaminate, ha usato i risultati per creare nuove opportunità di guadagno (55%) o per aumentare i profitti (52%). Sebbene i partecipanti usino l’analisi predittiva per scopi importanti e siano generalmente positivi nei confronti di questa esperienza, non ne minimizzano le complessità. Anche se oggi l’analisi predittiva è alla portata di un maggior numero e varietà di soggetti, questa tecnologia richiede ancora competenze specifiche per la progettazione e l’implementazione e, in metà delle organizzazioni, gli utenti non le possiedono. Ad esempio, il 58 per cento non comprende i concetti matematici necessari. Questa situazione è più diffusa nelle organizzazioni di maggiori dimensioni; avendo minori risorse, le piccole (61%) e medie aziende

(56%) dispongono più spesso di persone capaci di progettare e implementare l’analisi predittiva, un risultato che mostra come gli utenti possono essere soltanto quelli tecnicamente preparati. Un terzo impiega data scientists o personale specializzato in data mining o in statistiche per la progettazione e l’implementazione e all’incirca la stessa percentuale usa team di business intelligence e di data warehousing. Pertanto, in questo caso, diventa necessario disporre di personale competente, più spesso che per la maggior parte delle implementazioni di software aziendale.

Questioni correlate sono la formazione e l’assistenza agli utenti, che da questa ricerca spesso risultano carenti. Meno della metà delle organizzazioni fornisce una formazione adeguata in uno dei tre settori chiave: concetti e tecniche, la loro applicazione ai problemi aziendali e l’impiego dei prodotti. Una percentuale ancora inferiore (31%) fornisce risorse di consulenza o un’assistenza dell’help desk adeguata (24%).

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La carenza di risorse è l’ostacolo più comune all’implementazione dei cambiamenti nell’analisi predittiva, lamentata dal 59 per cent dei partecipanti e soprattutto dalle piccole e medie aziende.

In linea generale, la carenza di risorse è l’ostacolo più comune all’implementa-zione dei cambiamenti nell’analisi predittiva, lamentata da quasi tre partecipanti su cinque (59%) e soprattutto dalle piccole e medie aziende; due terzi dei direttori (ossia, vicepresidenti) e dei dirigenti affermano che si tratta di un vero ostacolo. Al secondo posto è indicata la scarsa consapevolezza del valore di queste analisi (45%). I responsabili e i dirigenti in generale, hanno una visione più rosea delle cose rispetto agli utenti, che sono molto più frequentemente insoddisfatti: per i livelli superiori dell’organizzazione aziendale, infatti, i risultati utili sono più evidenti rispetto alla fatica richiesta per produrli. I modelli sono un punto centrale nell’analisi predittiva ma con il passare del tempo diventano obsoleti e producono risultati poco accurati. Per restare efficaci, è fondamentale aggiornare frequentemente i modelli predittivi e, non essendo un compito che molti utenti possono assumersi, spesso si risolve in una richiesta aggiuntiva a carico delle risorse specializzate. La ricerca indica che questa attività non ottiene l’attenzione che merita: circa i due terzi (63%) delle organizzazioni aggiornano i modelli soltanto con cadenza mensile o persino inferiore. Da questo punto di vista, le organizzazioni che risultano più soddisfatte delle proprie analisi fanno parte del 24 per cento che aggiorna quotidianamente i modelli, o anche più spesso. Qui troviamo un altro esempio in cui le persone che ricoprono i ruoli più alti nella gerarchia aziendale si mostrano più ottimisti sul modo in cui funzionano le cose: un quarto dei direttori e dei dirigenti dichiara che gli aggiornamenti avvengono in modo costante ma soltanto l’8 per cento degli utenti ha confermato questa frequenza di aggiornamento dei modelli. L’analisi predittiva può apportare valore aggiunto accelerando la classificazione dei nuovi dati, ad esempio, per supportare gli operatori dell’assistenza clienti o per consigliare prodotti in base agli articoli acquistati online. Talvolta, come in caso di rilevamento di frodi o selezione di annunci pubblicitari online, la classificazione in tempo reale è un fattore essenziale. Tuttavia soltanto il 30 per cento esegue regolarmente una classificazione in tempo reale e altrettanti dichiarano di non farlo mai. Ancora una volta abbiamo rilevato lo stretto rapporto tra un processo efficace e la soddisfazione dell’analisi predittiva: l’88 per cento di coloro che usano regolarmente la classificazione in tempo reale afferma di essere soddi-sfatto o molto soddisfatto, come il 73 per cento di coloro che la usano occasionalmente. Quando si usa raramente o non si usa affatto, la percentuale di soddisfazione scende al di sotto del 50 per cento. Forse la sfida maggiore associata all’analisi predittiva (citata dal 55%) consiste nella sua integrazione con l’architettura delle informazioni dell’organizzazione. I partecipanti desiderano integrarla anche con altri strumenti, soprattutto con la business intelligence (58%) e nelle applicazioni aziendali (56%). Una questione correlata è l’accesso ai dati sorgente da altri sistemi, con il 35 per cento che afferma di aver riscontrato difficoltà nel farlo.

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La disparità tra coloro che usano in modo efficace l’analisi predittiva e coloro che faticano per farlo si riflette nella nostra analisi dell’Indice di maturità. La nostra ricerca comparativa rileva come la maggior parte dei partecipanti si sia distribuita tra il più basso dei quattro livelli di maturità (Tattico, 35%) e il più alto (Innovativo, 28%). Coloro che risultano nei due livelli intermedi rappresentano soltanto il 37 per cento. Tra le quattro categorie con cui valutiamo la maturità, le organizzazioni risultano complessivamente meno mature nella categoria Persone/Utenti: il 44 per cento si trova a livello Tattico e soltanto il 5 per cento al livello Innovativo. La carenza di risorse, di formazione e di consapevolezza, sottolineate in precedenza, qui ha un impatto notevole, così come l’assenza di competenze tecniche in molti utenti. La maturazione è fondamentale per i modi in cui le organizzazioni scelgono di finanziare, acquisire e implementare l’analisi predittiva. I due terzi finanziano questi progetti utilizzando risorse del budget generale dell’azienda o del budget specifico dell’IT, per cui diversi settori dell’impresa si aspettano di trarne vantaggio. I partecipanti hanno citato l’usabilità, ossia la capacità di soddisfare le esigenze del business, come criterio principale per selezionare il software per l’analisi predittiva: il 70 per cento afferma che è molto importante. Una maggioranza (57%) preferisce implementarlo on-premise, rendendo necessario un supporto in-house, mentre le piccole aziende prendono in considerazione gli approcci on-demand (26%) o in hosting (17%). Una parte considerevole (44%) preferisce uno strumento indipendente, mentre il 37 per cento desidera che l’analisi predittiva sia integrata in altre tecnologie, più spesso nella business intelligence (20%). L’importanza dell’integrazione qui diventa centrale. Nonostante le varie difficoltà che impediscono un livello adeguato di maturità, le organizzazioni hanno molte aspettative per l’uso futuro della tecnologia: l’86 per cento afferma che l’analisi predittiva avrà un impatto positivo considerevole sulla propria organizzazione. Inoltre, quasi un terzo (32%) indica che l’impatto potrebbe portare importanti trasformazioni, consentendo di fare cose che prima non erano possibili. La ricerca mostra anche che le organizzazioni stanno programmando maggiori investimenti nell’analisi predittiva per tutti i settori. Riteniamo che ciò faccia presagire un aumento di consapevolezza e di risorse verso cui direttori e dirigenti sono positivamente orientati (più degli utenti) per i molteplici vantaggi derivanti da queste analisi, come l’aumento dei profitti e la creazione di nuove opportunità di fatturato. In conclusione, riteniamo che l’analisi predittiva sia una tecnologia promettente che le aziende sceglieranno di abbracciare in misura crescente nei prossimi anni. La maggior parte incontra ancora dei problemi nel trarne i massimi vantaggi ma queste difficoltà possono essere superate. L’analitica predittiva presenta benefici sufficienti a giustificare gli sforzi necessari a comprendere e incrementare i processi, le prestazioni e i mercati.

Questa sintesi finale è tratta dal rapporto sulla ricerca comparativa di Ventana Research. È possibile acquistare la relazione completa

pagando con carta di credito o assegno. Per maggiori informazioni sul rapporto di ricerca o per una valutazione della tua organizzazione

mediante l’Indice di maturità, contatta sales@ventanaresearch.com.

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Informazioni su Ventana Research Ventana Research è la società più autorevole e rispettata nel settore dei servizi di consulenza e di ricerca tecnologica aziendale comparativa. Forniamo informazioni, analisi di approfondimento e consulenze di esperti su tecnologie standard e innovative grazie a una serie di offerte basate sulle ricerche, uniche nel loro genere, che comprendono studi comparativi e test di valutazione tecnologica, seminari di formazione, servizi di ricerca e consulenza Ventana OnDemand. La nostra comprensione avanzata del ruolo della tecnologia nell’ottimizzazione dei processi e delle prestazioni aziendali e la nostra guida alle best practice sono saldamente basate sul confronto rigoroso e fondato sulla ricerca, di persone, processi, informazioni e tecnologia nelle aziende e nelle funzioni IT di ogni settore. Questa ricerca comparativa, unita alla nostra copertura del mercato nonché alla nostra profonda conoscenza di centinaia di fornitori di tecnologia, si traduce nella possibilità di offrire formazione e competenze ai nostri clienti affinché possano aumentare il valore che traggono dagli investimenti nella tecnologia, riducendo al contempo tempi, costi e rischi. Ventana Research fornisce la maggiore copertura di analisi e ricerca globale nel settore; aziende e professionisti IT di tutto il mondo fanno parte della nostra comunità e beneficiano degli studi d’approfondimento di Ventana Research, così come prestigiosi media e partner di associazioni in tutto il pianeta. Le nostre visioni e analisi sono distribuite quotidianamente attraverso blog e canali di social media tra cui Twitter, Facebook, LinkedIn e Business Week’s Business Exchange. Per scoprire come Ventana Research rende più maturo l’uso di informazioni e tecnologia da parte delle organizzazioni attraverso ricerche comparative, formazione e servizi di consulenza, visita www.ventanaresearch.com.

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