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14/04/2016

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Hanno sbagliato le previsioni!!!

Riconosci per tempo il cliente che ti abbandonerà? Hai una precisione accettabile nelle previsioni di vendita? Méthode abilita il potenziale predittivo nei processi aziendali. Con semplicità e competenza.

Diego Sossai“...Leggendo qua e là, da profano, in qualche rivista scientifica si può trovare, fra i vari pensieri, che... «sembra evidente che le possibilità di sviluppo della nostra intelligenza siano fortemente limitate da fattori energetici»”. Così Diego Sossai, presidente di Méthode, affronta da una prospettiva diversa il tema degli analytics, che la sua azienda segue da oltre 10 anni. “Personalmente non so esprimere una valutazione su tale affermazione, e pare che anche la comunità scientifica a volte non sia uniforme nel farlo. La cosa certa è che l’uomo da sempre lavora per spingersi oltre il conosciuto e le proprie naturali capacità. E se non lo può fare con i propri mezzi, ne crea di nuovi per raggiungere lo scopo”. Nel business, nei processi, nella vita di tutti i giorni questo approccio non cambia, tuttavia, nei suoi tratti fondamentali. Qual è stato infatti l’istinto primario che da millenni ha caratterizzato comportamenti, arte, cultura, vita sociale in genere? Per Sossai la risposta è chiara: si tratta del problema del conoscere in anticipo gli eventi futuri, con alcuni di questi temi oggi diventati elementi della quotidianità degli uomini, a volte così appiattiti sulle abitudini da apparire tanto banali quanto semplici; e tanto semplici da portarci ad emettere facili giudizi. Per esempio, in merito ad una errata previsione meteorologica o all’andamento del prezzo del petrolio. “E così il paragone fra una predizione dei giorni nostri come il pronostico del risultato di una partita di cartello del massimo campionato di calcio, emesso da un illustre giornalista ed ex calciatore, trova molti punti in comune con una delle profezie emanate (diversi secoli avanti Cristo) dall’oracolo di Delfi, santuario del dio Apollo, sull’esito atteso di una guerra in procinto di iniziare”.

Capire il futuro, con i dovuti limiti
Dunque si parla della necessità di rendere evidenti nessi di causa-effetto di specifiche decisioni, il bisogno di capire ‘cosa succederà’, l’opportunità di strutturare congrue azioni a fronte di una predizione più precisa, temi che entrano prepotentemente in tutte le pieghe dei processi di business, di qualsiasi tipo essi siano. L’idea alla base di questo ragionamento è che le previsioni meteo, che da un lato rappresentano un culto per milioni di persone e possono servire a prendere la giusta decisione prima di uscire di casa con o senza ombrello, sono da un altro punto di vista l’opportunità, per alcune catene di negozi, di allestire anzitempo in modo adeguato la propria vetrina. Con un altro facile esempio, la consegna di buoni sconto, in qualunque forma li possiamo intendere, avranno maggiore efficacia se indirizzati in modo specifico a coloro che con più probabilità desiderano – anche senza saperlo coscientemente – acquistare quel determinato bene. “Sono concetti, azioni, processi nei quali ogni giorno veniamo nostro malgrado coinvolti”, prosegue Sossai. “La cosa diventa più intrigante, di valore, e potrei dire quasi morbosa, nel momento in cui informazioni derivate da processi di ‘predizione’ possono agire in modo diretto sull’aumento della marginalità, dei ricavi, del business in generale. Sappiamo bene però che il cervello umano, per quanto potente, arguto, allenato, può arrivare fino ad un certo punto”.
In sostanza viene osservato che il numero di variabili, e il numero delle rispettive occorrenze che si riescono a elaborare per rilevare pattern e caratteristiche di correlazione, è molto limitato, per qualsiasi cervello umano; soprattutto se si confronta questa capacità con quella di articolati algoritmi uniti ad elevata potenza di calcolo. Ma come lavorano questi algoritmi? “Leggendo un’altra rivista scientifica – e c’è da crederci, lo dico anche per esperienza personale – si evince che ai bambini piccoli piace ascoltare più e più volte la lettura dello stesso libro perché, in tal modo, il cervello registra indizi acustici che danno poi luogo ai fonemi alla base delle parole. Impariamo quindi a ordinare sequenze di cose in maniera lineare. Queste sequenze lineari sono osservabili nel cervello, e ci aiutano a interpretare e capire il mondo esterno”, risponde Sossai aggiungendo che anche nelle azioni normali il cervello in realtà predetermina i movimenti e ne calcola i risultati circa mezzo secondo prima di eseguirli. Ciò significa che quando ci allunghiamo per aprire una porta, il cervello ha già previsto come spostare il gomito e stringere la mano intorno alla maniglia, magari anche simulando alcune volte il movimento richiesto, prima di eseguire effettivamente l’azione. “Di fatto il cervello produce simulazioni in tempo reale sulla base di parametri che gli permettono di prevedere l’effetto di ogni singolo impulso elettrico. Tutto questo, quindi, grazie a innumerevoli associazioni, correlazioni, simulazioni. Ma il nostro cervello non riesce a raccogliere e memorizzare centinaia o migliaia di eventi e ad elaborare la risposta a una domanda come questa: con che probabilità il cliente che ho di fronte non farà acquisti per i prossimi due mesi?”. “Oggi non esistono pastiglie trasparenti - come nel film Limitless, interpretato da Robert De Niro e Bradley Cooper - o sostanze come il CPH4 sintetico, sostanza assunta, suo malgrado, dalla protagonista del film Lucy, di Luc Besson, interpretata da Scarlett Johansson. Che si parli di oracoli, veggenti, abili mentalisti oppure di statistici, economisti, esperti manager, l’obiettivo è sempre stato e sarà quello di sintetizzare conoscenza; conoscenza il più possibile spinta nel futuro; per conoscere in anticipo, approssimare, azzeccare”, commenta Sossai. 

Impariamo dal cervello dei bambini
Nello scenario finora descritto, Méthode propone soluzioni che hanno l’obiettivo di agevolare le visioni del business, le ambizioni dei manager, e far superare limiti fino a prima assunti come postulati, e in quanto tali, freni alla crescita e all’innovazione. “Seguiamo un approccio strutturato, ma al contempo completamente plasmato sul cliente. Parliamo di business understanding, comprensione del business: è una parola d’ordine, un passaggio obbligato, che impone, anche da parte del cliente, la disponibilità a esporci i propri processi da molti punti di vista. È una forma di ‘coraggio’ che noi ricambiamo applicando le nostre competenze ed esperienze; con le quali di fatto traduciamo prima in linguaggio matematico statistico, e alla fine in algoritmi di ‘machine-learning’, il desiderio di sintetizzare conoscenza del futuro”, entra nel dettaglio Sossai. “I sistemi di machine learning sono come il cervello del bambino. Nella ripetizione dei racconti rilevano ‘assonanze’, relazioni, correlazioni, pesi delle relazioni, di qualsiasi tipo esse siano, dirette, indirette, proporzionali o di altro tipo. I bambini, dalla ripetizione dei racconti, derivano quindi diversi significati da attribuire ai toni di voce, alle parole, anche ai silenzi. Nella ripetizione di serie storiche, variabili esplicative, trend e stagionalità, i sistemi di machine learning calcolano i valori delle variabili obiettivo, attribuendo pesi alla forza delle relazioni e dando la possibilità di applicare tali relazioni e forze agli eventi futuri per farci giungere a un valore di predizione”. Alla fine, il risultato della sintesi dell’informazione è il ‘numero nel futuro’. Mèthode, quando si rivolge ai manager in sessioni dedicate di whiteboarding, per comprendere se e dove il contributo delle Advanced Analytics può dare loro un valore aggiunto, comincia spesso con il chiedere: avete mai provato a pensare a quante domande nel vostro quotidiano chiamano in causa il futuro? “Per dirla in modo più semplice: quante volte vi dite ‘se sapessi con ragionevole certezza... allora potrei...’? Mettete al posto dei puntini oggetti o valori che fanno parte del vostro quotidiano. Ad esempio, ‘se solo conoscessi le condizioni meteo di domani... saprei come vestirmi’. E con la stessa facilità oggi possiamo dire ‘se conoscessi quali dei miei clienti non faranno acquisti nei prossimi 3 mesi, potrei mirare le campagne di retention, senza disperdere energie fra i clienti fidelizzati... Se potessi sapere quanto prodotto sarà ordinato alla forza commerciale, potrei ottenere migliori risultati dai processi di demand planning che si scatenano a valle di tale previsione... Se potessi prevedere con ragionevole certezza il momento di rottura dei diversi componenti del macchinario che fornisco, potrei gestire in modo migliore, se non diverso, il concetto di manutenzione applicativa”. Ma sbagliare le previsioni, fa parte del concetto di probabilità, considerato che non esistono previsioni corrette al 100%. Del resto, anche suonando al citofono di un moderno veggente ci si sente rispondere “chi è?” (e dovrebbe per lo meno sorgere un dubbio). La statistica sbaglia, insegnava un mio professore all’università, ma sbaglia mediamente meno di un uomo che non la utilizza. È pur vero che lo stesso professore mi diceva di guardarsi sempre da figuracce poco eleganti: infatti, uno statistico (in questo caso anche cacciatore), dopo aver mancato un cervo di un metro alla sua destra e, col secondo sparo, di un metro alla sua sinistra, può dichiarare, in media, di averlo colpito”, chiarisce Sossai.

Diego SossaiSintesi di conoscenza
Méthode si pone come collegamento tra i bisogni di conoscenza, che tutti i processi di business oggi manifestano, e gli algoritmi statistico-matematici; e restituisce al business valori, score, propensioni, probabilità con cui fare le stesse cose che lo stesso manager faceva prima, ma in modo molto più efficace, molto più efficiente. “Credit scoring, predictive maintenance, demand forecast, propensity to buy, churn, quality control, fraud detection... sono solo alcuni dei termini che rispondono a molte domande di business. E il manager deve rendere disponibili le variabili di processo agli algoritmi. Più dettagli saranno disponibili nel racconto, più il cervello e gli strumenti a supporto avranno modo di legare nessi di causa effetto, individuare relazioni di dipendenza, come ad esempio la probabilità di avere un insoluto o l’individuazione di un comportamento fraudolento”. Conclude Sossai: “Nessuna pillola, nessuna sostanza sintetica: fidatevi di Méthode.”

 

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