Machine learning e modelli predittivi per il B2B
Aiutiamo le aziende B2B a identificare i processi decisionali a maggiore impatto sulle performance ed a migliorarli attraverso l’uso dei dati e di algoritmi prescritti o predittivi
Il valore per i clienti
Per molto tempo le aziende hanno raccolto e gestito i dati senza sfruttarne appieno il valore in esso contenuto. In un mercato sempre più complesso, la capacità di affiancare all’esperienza del management processi decisionali ed algoritmi prescrittivi guidati dai dati è una delle chiavi per sviluppare e mantenere un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti. Abbiamo sviluppato e testato un approccio a 4 step per migliorare in modo la qualità dei processi decisionali critici in tempi rapidi e con bassi costi di implementazione
Le sfide
Le principali sfide e decisioni che le aziende devono indirizzare per sostenere la redditività e competere con successo sul mercato.
Impatto dei modelli di machine learning
Per quali processi decisionali l’implementazione di algoritmi predittivi e prescrittivi ha il maggiore impatto e il maggiore ROI?
Quali tecnologieci permettono di ottimizzare i costi di sviluppo dei modelli di machine learning e ridurre la dipendenza da fornitori esterni
Costi di sviluppo
Data e feature engineering
Come possiamo cogliere il massimo valore dai dati interni? In quali casi è opportuno avvalersi anche di dati esterni?
Competenze interne
Di quali competenze ci dobbiamo dotare per sviluppare il piene potenziale del machine learning minimizzando i costi di gestione?
Come aiutiamo i nostri clienti
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Processi critici
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Diagnostica:
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Processo
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Responsabilità
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Modello prescrittivo / predittivo
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Motivazione all’azione
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Disegno processo TO BE
Diagnostica Processi
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Assessment (obiettivi, discrezionalità dei processi, Data Readiness Level)
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Selezione tecnologia: software di self-service, entreprise software, sistemi open source
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Set up programma
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Supporto esecuzione
Sviluppo capability data-drive
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business problem
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business case
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Data enrichment e feature engineering
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Test del modello
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Deployment pilota
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Deployment e training
Sviluppo dei modelli prescrittivi
Risultati attesi
Decisioni ed impatto sulle performance
Applicazione di framework di diagnostica dei processi decisionali basato su 4 aree di valutazione
Leve di miglioramento
Implementazione di modelli predittivi / prescrittivi con test della capacità predittiva e deployment
Tecnologie self-service
Applicazione di software self-service di machine learning per ridurre i costi e la dipendenza da fornitori esterni
Perché Alyant
Approccio: approccio testato sul campo e basato su 4 aree di intervento: 1. Processo, 2. ownership. 3. Dati e modello di Machine Learning 4. Motivazione all’azione
Tecnologia: utilizzo di software di self-service di Advance analytics per rapidi tempi di implementazione e bassi costi di sviluppo
Autonomia: riduzione della dipendenza da fornitori esterni per la gestione e lo sviluppo di nuovo algoritmi (grazie all’utilizzo di software di self-service)