La stima del margine di vendita con il Machine learning

Le aziende moderne operano in un contesto altamente competitivo e in continua evoluzione dove migliorare la redditività è una priorità assoluta. La gestione delle vendite, con un’accurata stima del margine commerciale, diventa cruciale per raggiungere questo obiettivo. I team di vendita necessitano, quindi, di strumenti avanzati che permettano di prevedere i margini in modo affidabile, basandosi su dati storici, per ottimizzare il loro portafoglio prodotti e prendere decisioni strategiche. Il Machine learning, una branca dell’Intelligenza Artificiale (AI), rappresenta una risposta efficace a queste esigenze.

La tecnologia è in grado, infatti, di analizzare grandi volumi di dati rilevando pattern e tendenze che sfuggirebbero agli approcci tradizionali. Attraverso l’apprendimento dai dati passati, il Machine learning offre previsioni precise sui margini di vendita trasformando i dati in insight strategici. Questo è il punto di vista di Quin, azienda di consulenza strategica ed esecutiva con soluzioni tecnologiche in ambito Operations & Supply Chain Management e Business Performance Management, che supporta le imprese nell’implementazione di queste tecnologie avanzate. In particolare, è AI Lab di Quin –  business unit formata da professionisti in Machine learning e Data Engineers con una formazione scientifica – che si occupa di realizzare soluzioni complete di Advanced Analytics, personalizzate sulla base delle esigenze e delle peculiarità delle aziende clienti.

Il processo di apprendimento offre alla rete vendita indicazioni predittive basate sullo storico dei dati ottimizzando il portafoglio prodotti. La previsione del margine di vendita per cliente e prodotto permette di identificare le combinazioni con il maggior potenziale evidenziando i segmenti di clienti e le categorie di prodotti con le migliori opportunità di margine. Questo approccio consente anche simulazioni di vendita proattiva, ottimizzando le risorse sulle opportunità più redditizie e personalizzando le comunicazioni di marketing e le offerte ai clienti.

Un ulteriore vantaggio di questo metodo è la possibilità di confrontare il margine stimato con quello effettivamente realizzato. L’analisi consente di identificare aree di miglioramento e valutare la necessità di intraprendere azioni commerciali per le combinazioni cliente-prodotto con maggiore discrepanza tra il potenziale e il margine effettivo, laddove questa differenza non sia giustificata da eventi contingenti non noti al modello.

Le fasi tipiche di un processo di apprendimento automatico

Per ottenere questi risultati, è necessario seguire le fasi tipiche di un processo di apprendimento automatico. Si parte dalla raccolta dei dati, nello specifico lo storico delle vendite con le caratteristiche dei clienti e dei prodotti venduti. Una volta raccolti, è condotta un’analisi esplorativa sui dati disponibili per verificarne la qualità, gestire eventuali valori anomali e/o mancanti e identificare le relazioni tra le variabili, per condurre test di ragionevolezza e capire se quello che si osserva è coerente con quello che ci si aspetta dal business in esame. Successivamente, si procede con l’ingegneria del dato, costruendo nuove variabili e selezionando le caratteristiche del cliente e del prodotto più significative per la stima del margine di vendita.

Il set di dati, così preparato, è suddiviso in due parti: train e test. Il training set è utilizzato per addestrare diversi modelli, privilegiando l’interpretabilità rispetto alle black box. Gli algoritmi sono differenziati non solo per il modello selezionato, ma anche per i parametri utilizzati e le trasformazioni delle variabili. Questi modelli sono successivamente testati sulla porzione di dati non usati in fase di addestramento e valutati sulla base di metriche opportunamente scelte.

Il modello individuato come il migliore fornisce la previsione del margine di vendita, con una stima empirica dell’errore commesso per le caratteristiche del cliente e del prodotto scelte. Diversi strumenti grafici possono essere utilizzati per interpretare i risultati e comprendere quali variabili hanno influito maggiormente sulla stima. Questa interpretabilità è fondamentale per individuare i driver più significativi nell’ottimizzazione del margine di vendita.

L’utilizzo del Machine learning per la stima del margine di vendita rappresenta, in conclusione, un’opportunità significativa per le aziende. L’approccio consente, infatti, di trasformare i dati storici in informazioni strategiche, ottimizzando le risorse e migliorando le decisioni operative. Con una corretta implementazione, le aziende possono identificare opportunità di margine non sfruttate e intraprendere azioni mirate per massimizzarne il potenziale mantenendo, così, un vantaggio competitivo in un mercato sempre più orientato ai dati.