Ai e advanced analytics: dove eravamo rimasti?

Gli opinionisti di Mark Up (da Mark Up n. 278)

Advanced analytics e artificial intelligence. L’ultima volta che ne abbiamo parlato era in relazione al miglioramento delle performance dei punti di vendita fisici del retail. Oggi affrontiamo il tema da un’altra angolazione, provando a capire come i dati a disposizione delle aziende di produzione possano diventare asset strategici, con impatti reali sul business. Nella ricognizione effettuata in uno studio recente, sono emersi oltre 30 possibili use case (applicazioni pratiche). Eccone tre tra i più interessanti:
1) Demand forecasting: strumento per ottimizzare la previsione della domanda, utile sia per la produzione che per la supply chain, ottenendo stime molto più precise che con i metodi tradizionali.
2) A&P allocation: strumento per l’ottimizzazione della spesa pubblicitaria che consente analisi molto granulari a livello di paese, media e brand, e di migliorarne il ritorno.
3) Sales activation: strumento per l’ottimizzazione della performance della forza vendita.
In queste, e molte altre applicazioni, Advanced Analytics e Ai possono portare a un miglioramento dei ricavi anche nell’ordine del 10%. Il percorso per conseguire risultati tangibili, come per tutte le grandi trasformazioni aziendali non è indolore.
Occorrono nuove competenze, tecnologia avanzata e un’organizzazione in grado di gestire efficacemente il governo dei dati disponibili. Vi consiglio di affrontare questa sfida con fiducia: se oggi infatti si tratta di fonti di vantaggio competitivo, in un futuro non molto lontano saranno standard di mercato, e molti attori arriveranno troppo tardi a questa consapevolezza.Ai

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