Tutto produce dati. I comportamenti d’acquisto, il tempo in cui rimaniamo davanti a un’immagine o un’altra, il percorso che abbiamo fatto all’interno di un negozio. Anche i nostri gesti più semplici e inconsapevoli possono essere tradotti in dati.
E come sono fatti questi dati? Non li vediamo, sembrano qualcosa di leggero e impalpabile ma hanno il loro peso. Ci offrono infatti degli elementi concreti e misurabili da poter analizzare per capire se siamo sulla strada giusta. Ci indicano la direzione, a patto di saperli leggere naturalmente. Ecco perché è importante raccoglierli e immagazzinarli, ma occorre soprattutto interpretarli.
I dati sono consapevolezza ed essere consapevoli è il primo passo per agire sui processi e mettere in atto dei cambiamenti in grado di portarci al successo.
Fabiano Pratesi è a capo del team specializzato in Analytics Intelligence di Adiacent che ogni giorno traduce dati per restituire alle aziende quella consapevolezza capace di generare profitto. Fabiano si muove con scioltezza in quella che a molti potrebbe sembrare una vera e propria babele di dati. Ha dalla sua la sicurezza tipica di chi conosce il linguaggio e sa decifrare, come un interprete, tutti gli output che arrivano dal mondo. Come riesce a tradurli e far sì che ci restituiscano un senso? Il vocabolario di Fabiano si chiama Foreteller, la piattaforma sviluppata da Adiacent che integra al suo interno tutti i dati di un’azienda.
Partiamo da Foreteller, qual è la particolarità di questa soluzione e come può aiutare le aziende?
Stiamo parlando di una piattaforma unica nel suo genere. Solitamente i dati vengono raccolti dalle diverse aree e “non si parlano”. Ma un’azienda è una realtà complessa, fatta di processi solo apparentemente slegati tra loro ma che in qualche modo concorrono a produrre degli effetti su tutta l’azienda. Ogni realtà è composta da tante aree che producono dati e se quei dati vengono integrati nel modo corretto portano valore all’azienda. Foreteller è uno strumento che va a integrarsi con tutti i sistemi dell’azienda, è compatibile con tutti gestionali e incrocia i dati in un modello di analisi. Il report è fine a sé stesso, il modello che permette di vedere l’azienda a 360° è quello che può fare la differenza.
E dopo aver raccolto e incrociato i dati, cosa succede?
Foreteller permette di fare azioni in tempo reale. Ad esempio, in base alle tue abitudini e alla profilazione ti possiamo dare dei suggerimenti. Posso utilizzare quei dati per farti delle proposte o darti dei consigli. Faccio un paio di esempi su due settori, Food e Fashion. Il meteo influisce sulle vendite e questo aspetto spesso non viene preso in considerazione. Noi abbiamo un crawler che prende i dati meteo, li importa nella piattaforma ed è grado di integrarli nell’analisi delle vendite. Nell’ambito della ristorazione vendo più certi prodotti rispetto ad altri in base a come cambiano le condizioni meteorologiche o sono in grado di capire quanto prodotto dovrò comprare per il mio ristorante e quanti camerieri dovrò avere quel giorno. Oppure, nel settore della moda. Abbiamo un cliente che in negozio ha tutti i capi con il tag RFID. Quando prendi un appendiabiti con un capo so che tu hai in mano quel vestito. Se lo provi e non lo compri capisco che c’è un problema. È dovuto al prezzo troppo elevato? Eppure, lo avevi guardato anche online e ti eri fermato a guardarlo in vetrina. Ti posso fare una proposta, fare un’azione proattiva, ad esempio posso inviare un messaggio in cassa per farti avere uno sconto del 10% e invogliarti all’acquisto.
Focus: Intelligenza Artificiale? Umana, (fin) troppo umana in realtà.
Fabiano è a capo di un team che conta 15 data scientist con solide competenze. Sono loro, più che gli strumenti utilizzati, la vera forza dell’area Analytics Intelligence. Ne è convinto Andrea Checchi, Project & Innovation Manager.
“Fondamentalmente siamo dei consulenti che uniscono solide competenze tecnico scientifiche ad una profonda conoscenza ed esperienza delle tematiche di business. Ed è proprio da questa completezza che deriva la nostra capacità di portare valore concreto per i clienti”.
Chi crede che i data scientist siano i genietti dell’azienda probabilmente ha un’idea distorta della realtà. D’altronde, con tutto l’alone di mistero che da sempre avvolge l’AI, viene quasi spontaneo pensarlo.
“Intelligenza artificiale? – commenta Checchi. – Preferisco parlare di sistemi intelligenti, algoritmi e tecniche efficaci orientati a generare valore concreto per le aziende”.
Checchi, promotore della “demistificazione dell’Intelligenza Artificiale”, crede molto nella componente umana e insiste su un punto importante: l’intelligenza artificiale è una risorsa per le persone, non deve sostituirle ma aiutarle.
In che modo?
Con Andrea abbiamo tracciato tre scenari tratti da casi concreti che Adiacent si è trovata ad affrontare per i clienti.
1 – Un supporto per la rete vendite
Attraverso l’AI è possibile effettuare la customer profiling e andare a fornire delle indicazioni sempre più precise alla rete vendita. Incrociando i dati pregressi, i dati secondari e dati di sensoristica nel modo e nel momento opportuno abbiamo potuto supportare tutti i sales manager dei negozi. Facendo data enrichment aiutiamo i reparti marketing che così possono andare a lavorare, ad esempio, su una campagna costi mirata. Oltre a facilitare il lavoro della rete vendite questi accorgimenti consentono di lavorare sulla fidelizzazione del cliente.
2 – La sensoristica che previene i guasti
Un altro ambito di applicazione riguarda la sensoristica della linea di produzione. Con l’AI possiamo andare a indagare le correlazioni tra temperature, vibrazioni e movimenti del macchinario, associarle alla storia delle sue manutenzioni e riuscire a prevedere se e quando ci saranno dei guasti. Questo ha permesso di costruire un modello affidabile in grado di ridurre gli interventi di manutenzione straordinaria, migliorando l’efficienza del processo produttivo e garantendo maggiore sicurezza ai dipendenti.
3 – La videoanalisi che efficienta i processi
E quando non ci sono i sensori? Per un’altra azienda che lavora con macchinari non sensorizzati, come muletti e pallettizzatori, abbiamo messo in campo le grandi potenzialità della videoanalisi. Abbiamo insegnato al nostro sistema a riconoscere, tramite telecamere, macchinari e attrezzature per fornirci dati sull’efficienza operativa dell’attività produttiva. Questo accorgimento ha permesso di migliorare i processi produttivi scoprendo dettagli che altrimenti sarebbero sfuggiti.
Abbiamo compreso che gli ambiti in cui opera l’area di Analytics Intelligence sono molteplici. In sintesi, però, quali sono gli ingredienti chiave che vi caratterizzano?
“Il saper combinare persone di esperienza con la freschezza delle nuove leve, la continua ricerca e sviluppo in autonomia ed in collaborazioni con enti di ricerca, la capacità di individuare scenari e costruire soluzioni innovative per accompagnare le aziende nel loro percorso di crescita”.
Se desideri approfondire questi temi e ricevere una consulenza personalizzata dai nostri data scientist contattaci.
