Previsione delle vendite con il supporto dei virtual agent

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Previsione delle vendite: guardare al futuro con il supporto dei virtual agent



La Business Intelligence fa un passo avanti con l’intelligenza artificiale. Grazie alla modellazione predittiva è possibile conoscere in anticipo il volume di vendite dei prodotti e determinarne il prezzo in maniera dinamica

di Pierluigi Sandonnini

17 Ott 2022


Immagine di panuwat phimpha da Shutterstock

Analisi di tendenze in specifici mercati di riferimento, previsione della curva di domanda, Dynamic Pricing: sono alcuni dei principali compiti che è chiamato a svolgere un direttore delle vendite. Inverosimile, oggi, immaginare che possano essere svolti manualmente, ovvero senza l’ausilio di sistemi informatici. Ma altrettanto improbabile ottenere risultati attendibili e, quindi, buone performance aziendali, impiegando sistemi tradizionali. L’ambito delle previsioni delle vendite è dominato ormai dai sistemi di intelligenza artificiale, che potenziano la Business Intelligence (BI), diventata una commodity in molte aziende, forti della capacità di supportare in maniera descrittiva e diagnostica le decisioni all’interno di un’organizzazione.

Previsione delle vendite con la Business Intelligence predittiva

Crediamo sia chiara a tutti l’importanza di essere in grado di fare previsioni di vendita attendibili ed efficaci: ciò significa poter regolare conseguentemente la produzione o lo stoccaggio dei prodotti, evitando da un lato gli sprechi (nel caso di sovrapproduzione), dall’altro le mancate vendite (nel caso di produzione insufficiente o non adeguata alla reale richiesta). In buona sostanza, saper prevedere le vendite significa una maggiore efficienza del business.

Le dinamiche di vendita sono uno dei fenomeni che si può meglio comprendere grazie alla Business Intelligence utilizzata come strumento predittivo. Come funziona? La BI è basata sulla strutturazione dei dati aziendali da diverse sorgenti e sulla definizione di un modello semantico di metadati, in cui vengono applicate le logiche di business e le regole di contesto aziendale in modo che i dati grezzi si trasformino in informazione a valore. Se è vero che padroneggiare i dati è la chiave del successo delle aziende di ogni dimensione, che per questo si definiscono “data driven”, non va dimenticato che disporne di grandi quantità non è sufficiente, se i dati non vengono analizzati attraverso una metodologia che comprenda il processo di raccolta, validazione, analisi ed estrazione, per essere di supporto fondamentale all’assunzione di decisioni strategiche.

Previsione delle vendite, le tecniche di modellazione predittiva

Alla base della business intelligence troviamo le tecniche di modellazione predittiva, una branca dell’intelligenza artificiale dalle notevoli potenzialità, utilizzata in diversi ambiti applicativi, come l’analisi della qualità applicata ai processi produttivi; la gestione del magazzino e la logistica; il marketing e la riduzione dei rischi. La capacità di previsione è una qualità tipica della modellazione predittiva e si avvale sia dell’apprendimento supervisionato che non supervisionato, tecniche che fanno parte della più ampia categoria dell’apprendimento automatico, o machine learning.

Secondo una ricerca dell’Osservatorio Business intelligence, questa tecnica si è ricavata un posizionamento strategico nella scala di priorità delle imprese. Infatti, la quota di spesa dedicata ai sistemi di Business intelligence, rispetto al budget complessivo dedicato all’ICT, è cresciuta negli ultimi anni di pari passo con lo sviluppo dell’utilizzo degli strumenti predittivi.

Frank, l’agente virtuale di Vedrai con le funzioni di un sales manager

Vedrai Spa è un gruppo specializzato in intelligenza artificiale che sviluppa soluzioni per supportare imprenditori e manager nel processo decisionale. Le soluzioni di Vedrai anticipano le decisioni, prevedendone gli effetti; prima che le decisioni vengano attuate, le soluzioni ne calcolano l’impatto sull’azienda, attraverso l’analisi di decine di migliaia di variabili, individuando tutte le possibili relazioni di causa-effetto.

“Un’azienda potrebbe chiedersi: come si comporteranno nelle prossime settimane i singoli prodotti che abbiamo a catalogo? Come fa Vedrai a dare questo tipo di informazioni? Attraverso l’intelligenza artificiale, in particolare con analisi complesse, che però non impattano il cliente. Cosa viene analizzato? Sicuramente viene preso in esame l’andamento storico dei dati interni. Ma non basta. L’altra componente che Vedrai mette a disposizione dei clienti per dare queste evidenze sono le variabili esterne”, spiega Denis Mastroianni, Business Development Account di Vedrai.

Con il chiaro obiettivo di andare oltre la normale Business Intelligence, Vedrai ha sviluppato e perfezionato i Virtual Agents, agenti virtuali dotati di intelligenza artificiale abbinata a un voluminoso dataset dinamico. Questa unione consente agli agenti virtuali di effettuare previsioni offrendo risultati granulari e specifici, sui quali basare le decisioni aziendali.

Le funzionalità predittive che permettono di migliorare le performance del reparto commerciale sono integrate in Frank™, un consulente virtuale in grado di prevedere le tendenze, valutare i mercati, stimare la domanda e calcolare il prezzo ottimale al quale proporre i prodotti.

“Avere delle evidenze sulle previsioni di vendita è molto importante per un’azienda. Consente di allocare meglio le risorse, economiche e umane; una cattiva allocazione delle risorse è una delle voci di costo più ricorrenti nelle aziende italiane”, prosegue Mastroianni. “Inoltre, permette di acquistare in modo adeguato le materie prime”.

Cosa può fare Frank, l’agente virtuale

Le principali responsabilità dell’agente virtuale Frank sono:

● Analisi di tendenze in specifici mercati di riferimento

L’agente virtuale monitora le tendenze relative alla ricerca di parole chiave strategiche per il business aziendale, sia a preventivo che a consuntivo (analizzando web, social sentiment, news e altro) e le relazioni di causa-effetto che intercorrono tra le stesse;

● Previsione della curva di domanda

Frank utilizza modelli di intelligenza artificiale per calcolare con notevole precisione il volume di domanda atteso;

● Dynamic Pricing

Si tratta di una funzione di importanza fondamentale. Frank permette di aggiornare automaticamente i prezzi su tutti i canali di vendita, utilizzando i dati storici e integrandoli con informazioni di terzi (dati meteo, eventi, e altro), considerando l’impatto sugli acquisti di variabili come la disponibilità del prodotto, giorno e ora, previsioni meteo.

Pierluigi Sandonnini

Ho una formazione ibrida, tecnologica e umanistica. Nuove tecnologie I&CT e trasformazione digitale sono i miei principali campi di interesse. Ho iniziato a lavorare nella carta stampata, mi sono fatto…