La capacità di anticipare eventi, tendenze e comportamenti rappresenta oggi un vantaggio strategico essenziale per le aziende moderne. Adottare un approccio predittivo consente di basare le decisioni su dati oggettivi, riducendo l’incertezza e migliorando l’efficienza operativa in ogni area – dalla gestione della supply chain alla pianificazione finanziaria, dal marketing alla manutenzione degli asset produttivi.
In questo contesto, comprendere le differenze tra forecasting e predictive analytics è il primo passo per implementare soluzioni efficaci e allineate agli obiettivi di business.
Forecasting e Predictive Analytics: due approcci diversi per prevedere il futuro
Entrambi gli approcci condividono un obiettivo comune: anticipare eventi futuri basandosi sui dati. Questa apparente somiglianza genera spesso confusione, portando a considerare forecasting e predictive analytics come sinonimi o varianti dello stesso processo. In realtà, si tratta di metodologie distinte, con finalità specifiche e approcci differenti.
Both approaches share a common goal: anticipating future events based on data. This apparent similarity often leads to confusion, with forecasting and predictive analytics considered synonymous or variations of the same process. In reality, they are distinct methodologies, each with specific purposes and different approaches.
Forecasting: cos’è, come funziona e come viene utilizzato nel business
Il forecasting è una tecnica predittiva basata sull’analisi dei dati storici, finalizzata a stimare l’evoluzione futura di una determinata variabile. In altre parole, si tratta di un processo che produce una previsione quantitativa: il risultato del forecasting è un valore numerico atteso, una risposta precisa a una domanda specifica.
Il forecasting si fonda sul principio secondo cui i comportamenti passati – come trend, stagionalità, cicli o pattern ricorrenti – tendono a ripetersi nel tempo. Sviluppa modelli che consentono di proiettare nel futuro la variabile di interesse partendo da una base storica solida e ben definita.
In ambito aziendale, questo approccio è ampiamente utilizzato in diversi contesti: previsione della domanda di beni e servizi, pianificazione commerciale, gestione delle scorte, programmazione della produzione, definizione di budget e previsioni finanziarie.
Il forecasting è particolarmente efficace quando sono disponibili dataset storici ricchi, affidabili e relativamente stabili, che permettono di comprendere con precisione le dinamiche del fenomeno analizzato. Da un punto di vista tecnico, può essere implementato attraverso diversi metodi, a seconda del tipo di problema, della complessità e della quantità di dati disponibili. Tra le principali tecniche troviamo l’analisi delle serie temporali, i modelli causali e gli algoritmi di machine learning, oltre a metodologie qualitative basate su giudizio esperto, analisi contestuale, focus group e approcci partecipativi.
Predictive Analytics: la capacità di anticipare i comportamenti futuri
Le predictive analytics comprendono un insieme di tecniche analitiche appartenenti al più ampio ambito della data science, progettate per anticipare comportamenti futuri, stimare la probabilità di eventi e classificare situazioni complesse basandosi su un’ampia varietà di dati – strutturati e non strutturati, storici e in tempo reale.
A differenza del forecasting, che si concentra sulla stima di una variabile specifica, le predictive analytics mirano a modellizzare scenari e a rispondere a domande di tipo probabilistico o categoriale, come:
- “Qual è la probabilità che questo cliente abbandoni il servizio nei prossimi 30 giorni?”
- “Questa transazione è fraudolenta?”
Ad esempio, integrando la cronologia degli acquisti, le interazioni registrate nel CRM e, quando disponibili, fonti di dati esterne, un modello predittivo può stimare la propensione all’acquisto di un segmento di clienti, identificare le categorie di prodotto più rilevanti e fornire al marketing insight utili per campagne personalizzate.
Il valore distintivo delle predictive analytics risiede nella capacità di combinare un ampio spettro di variabili – dati storici, segnali comportamentali, log di sistema, open data – per produrre insight a supporto di decisioni tempestive. Queste tecniche trovano applicazione in numerosi ambiti di business: dal customer retention al risk management, dal fraud detection alla manutenzione predittiva degli asset produttivi.
Dal punto di vista tecnico, le predictive analytics si basano su un insieme complesso di algoritmi scelti in funzione del problema e delle caratteristiche del dataset. Tra gli approcci più comuni figurano i modelli di regressione e classificazione (come decision tree o random forest) e le reti neurali artificiali.
Come funziona un modello di Predictive Analytics
Costruire un modello di predictive analytics richiede una sequenza strutturata di fasi e competenze approfondite nel campo della data science. In sintesi, si possono individuare quattro passaggi fondamentali:
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Raccolta e preparazione dei dati storici, che costituiscono la base per identificare pattern e trend rilevanti.
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Feature engineering, ovvero la selezione delle variabili più significative e informative per la previsione.
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Scelta dell’algoritmo, in base alla natura del problema: per classificare dati in categorie predefinite si utilizzano algoritmi come Decision Tree, Random Forest o Support Vector Machine (SVM), mentre per la previsione di valori numerici continui si impiegano modelli di regressione lineare o Generalized Linear Model (GLM).
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Addestramento e validazione del modello, utilizzando dataset divisi in training set e test set per valutarne la capacità predittiva.
La fase finale prevede l’ottimizzazione del modello, attraverso metriche come precision, F1 score o mean squared error, a seconda del tipo di problema e degli obiettivi di business.
Le differenze tra Forecasting e Predictive Analytics
Dall’analisi dei due approcci emergono differenze significative, che riguardano vari aspetti chiave:
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Orizzonte temporale: il forecasting si concentra solitamente sul medio-lungo termine, mentre le predictive analytics operano su orizzonti più dinamici, che vanno dal breve al lungo periodo.
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Dati in input: il forecasting si basa principalmente su dati storici, mentre le predictive analytics integrano più fonti, inclusi dati non strutturati e in tempo reale, elaborati tramite workflow complessi di acquisizione, trasformazione e analisi avanzata.
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Obiettivo: il forecasting mira a fornire stime quantitative precise di valori futuri; le predictive analytics hanno invece una finalità più ampia e strategica: modellizzare scenari, anticipare rischi e stimare probabilità di eventi o comportamenti.
Nessuno dei due approcci è “migliore” in assoluto: entrambi sono preziosi e applicabili in contesti specifici. Tuttavia, è indubbio che le predictive analytics offrano un campo d’azione più ampio, grazie alla loro capacità di adattarsi a quasi ogni domanda di business. Per questo motivo rappresentano un driver fondamentale di innovazione ed efficienza per le aziende più dinamiche, intelligenti e orientate al futuro.
Avvale: un approccio strategico e orientato al valore
In Avvale adottiamo un approccio a 360° all’intelligenza artificiale e alle predictive analytics, integrando competenze tecniche avanzate con esperienza, metodologie efficaci e una profonda conoscenza dei processi aziendali. L’obiettivo è aiutare le aziende a individuare le opportunità di applicazione dell’AI e progettare soluzioni che, una volta implementate, generino valore tangibile e maggiore competitività.
Negli anni abbiamo consolidato numerosi progetti di successo collaborando con grandi aziende italiane e internazionali.
Ad esempio, abbiamo affiancato una primaria società italiana di asset management nello sviluppo di strategie di investimento basate su machine learning. Grazie ai modelli predittivi, l’azienda ha migliorato significativamente la precisione delle previsioni rispetto ai modelli tradizionali, ottenendo insight decisivi per le scelte di investimento.
In un contesto diverso, ma con la stessa esigenza di accuratezza nelle previsioni, abbiamo collaborato con PVH, leader nei sistemi di tracciamento solare, per sviluppare un modello di machine learning in grado di prevedere con precisione le raffiche di vento.
Infine, la collaborazione con l’Hotel Gran Bilbao in Spagna ci ha visti impegnati nella creazione di modelli predittivi che hanno permesso alla struttura di stimare la domanda e l’occupazione degli spazi con un’altissima accuratezza.
