Posted On 16 Giugno 2021 By In Innovazione With 189 Views

L’advanced analytics deve inserirsi nella strategia

Il digitale e la tecnologia ormai sono degli imperativi in qualsiasi azienda e in qualsiasi funzione e, di pari passo, anche l’analisi avanzata dei dati. Quello che manca ancora, secondo  Mckinsey, è l’inserimento dell’advanced analytics nella strategia. Ma perché fa ancora fatica l’analisi dei dati a farsi strada? Non si ha una risposta certa, quel che va sottolineato però è l’insieme dei benefici che i dati possono generare e che al momento le organizzazioni si stanno facendo scivolare dalle mani:

  • possibilità di calibrare la probabilità che la strategia abbia successo prima di allocare le risorse
  • scoprire nuove opportunità di crescita integrando i tradizionali metodi di brainstorming
  • identifica le tendenze prima dei competitor
  • anticipare dinamiche di mercato complesse

Ma finché non verranno messi gli analytics in primo piano, sarà difficile dare una sterzata alla strategia.

Opportunità di crescita 

L’analisi avanzata può scoprire opportunità di crescita che ad un primo sguardo non approfondito potrebbero risultare nascoste. Entrano in questo ambito segmenti di settore interessanti e obiettivi di acquisizione, idee per nuovi prodotti o servizi o anche nuove applicazioni per le offerte esistenti.

Scoprire e identificare trend 

L’intelligenza artificiale può anche analizzare, in tempo reale, informazioni disponibili pubblicamente su miliardi di pagine Web, richieste di brevetti, fonti di notizie, rapporti di studi clinici. All’interno di questa immensa mole di dati, si possono facilmente individuare le tendenze emergenti che serviranno come base per il decision making.

Gli strumenti digitali in tempo reale possono anche eseguire l’analisi del “sentiment”. Il tutto grazie ad algoritmi sofisticati che suddividono notizie e contenuti dei social media per argomento o topic e che registrano il sentimento degli utenti nei confronti dell’azienda. Un passaggio essenziale da compiere quando si vuole sviluppare una strategia. Prospettive tempestive sul sentiment dei clienti o sul rischio reputazionale devono necessariamente guidare le decisioni.

Utilizzando l’analisi avanzata per tenere traccia delle tendenze emergenti, si può agire in fretta, progettare e anticipare le mosse dei competitor.

Anticipare le dinamiche di mercato 

La modellazione matematica e la simulazione possono essere utilizzate per evidenziare importanti compromessi e presupposti associati a varie scelte strategiche, prevedere la domanda di mercato in diversi scenari e aiutare i manager a comprendere e prevedere le risposte competitive o i comportamenti dei clienti.

I modelli sono particolarmente utili per valutare mercati complessi e situazioni competitive in cui l’intuizione manageriale è insufficiente per rendere pienamente conto delle implicazioni delle azioni di molte parti interdipendenti.

I modelli possono essere particolarmente utili nell’analisi di sistemi con molte entità indipendenti, dove il comportamento non può essere anticipato a livello aggregato perché evolve in modi imprevedibili dalle interazioni e scelte dei numerosi agenti, come clienti o concorrenti.

Le aziende che operano in mercati con molti clienti, concorrenti o fornitori, come l’e-commerce e gli ecosistemi digitali, possono trovare tali modelli preziosi. Ad esempio, un’azienda di beni di consumo ha utilizzato questo approccio per sviluppare un modello di mercato integrato che catturasse i comportamenti dei propri clienti, fornitori e concorrenti. Ha quindi utilizzato il modello per comprendere l’impatto che il lancio di nuovi prodotti e le strategie di prezzo della concorrenza avrebbero sulla domanda dei suoi prodotti.

La strategia, secondo McKinsey, non ha ancora catturato i vantaggi dell’analisi avanzata, perdendo informazioni potenzialmente critiche. Sfruttando queste tecnologie per completare la creatività del tuo team, puoi migliorare materialmente i tuoi risultati strategici.

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