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La gestione efficiente dei dati di cliente
è molto utile, ma non risolve tutto

Il potere crescente dei modelli decisionali basati sullo studio dei comportamenti dei clienti ha catturato molta attenzione negli ultimi anni. Oggi fare previsioni molto accurate o guidare le scelte di ottimizzazione dei processi di vendita può aiutare per esempio le aziende a essere più attente alle scelte assortimentali, a definire il livello sostenibile di investimenti promozionali, a contenere il tasso di abbandono.

Esempi di modelli decisionali di successo sono numerosi e in crescita. Modelli di gestione rivolti alle reti di vendita per raccogliere informazioni in tempo reale sul comportamento dei clienti, modelli che registrano le preferenze dei clienti e applicano criteri di offerta legati ai comportamenti e modelli di spesa e di monitoraggio della redditività del cliente. Affidarsi a modelli customer driven consente alle banche di approvare prestiti e assicurazioni o di estendere la copertura di queste basando le decisioni sui modelli di rischio che vengono continuamente aggiornati con i dati dei rischi; oppure consente di analizzare masse di transazioni finanziarie in tempo reale per rilevare l’uso fraudolento di carte di credito. Da tempo i produttori di sementi stanno raccogliendo anni di dati su temperature e piovosità reale per eseguire simulazioni climatiche e aiutare gli agricoltori a decidere cosa piantare e quando, al fine di gestire il miglioramento delle rese dei raccolti.

Esistono modelli decisionali che fanno sorridere. Garth Sundem e John Tierney hanno messo a punto un modello per far luce su uno dei grandi misteri irrisolti del mondo: quanto tempo può durare un matrimonio tra celebrità? Sono arrivati a teorizzare un nesso tra la lunghezza di un matrimonio e l’età combinata della coppia, la durata della precedente relazione e la fama (misurata mediante visite per una ricerca su Google) e sex appeal (numero di immagini discinte della moglie).

Ma i modelli decisionali basati su dati oggettivi e comportamentali funzionano? Sembra che la risposta sia sì solo in presenza di grandi quantità di dati disponibili; l’obiettivo resta quello di fare una previsione su qualcosa che non può essere influenzato direttamente da fattori esterni al modello. I modelli possono stimare se un prestito sarà rimborsato, ma non che i pagamenti arriveranno in tempo. I modelli possono prevedere la pioggia e giorni di sole su un determinato luogo, ma non può cambiare il tempo. Si può stimare quanto tempo un matrimonio tra celebrità potrebbe durare, ma non lo aiuterà a durare più a lungo. La lezione fondamentale resta quella di non credere nell’assoluta perfezione dei risultati. Altrimenti essi sarebbero diabolici.

antonio.votino@icteam.it

 

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