Tutto su Digital Workplace e Smart Working - Il blog di Present

Analisi predittiva: come migliorare le performance aziendali nel settore trasporti. Un caso concreto

Scritto da Present | 7 marzo 2023

La capacità di raccogliere, organizzare, gestire e analizzare le informazioni è fondamentale per lo sviluppo di applicazioni innovative, il recupero dell’efficienza e la salvaguardia della competitività aziendale.

Nell’era della digitalizzazione pervasiva, le aziende hanno a disposizione enormi volumi di dati, ma per trarre effettivo valore dal ricco patrimonio informativo, devono essere in grado di trasformare i Big Data in evidenze utili al business.

Un partner specializzato come Present può supportare le aziende nel costruire un sistema efficace di data management, che permetta di effettuare previsioni e migliorare le performance aziendali attraverso strumenti di business intelligence e advanced analytics.

I progetti sviluppati dalla multinazionale Ict per un’importante società operante nel settore del trasporto pubblico e locale dimostrano i possibili campi di applicazione delle analisi predittive, con importanti benefici per il business.


BI centralizzata per migliorare le performance

La prima iniziativa realizzata per il cliente era finalizzata all’implementazione di un applicativo di business intelligence centralizzato che, sulla base dei dati operativi provenienti dai vari sistemi, consentisse di effettuare l’analisi della produzione mediante specifici indicatori.


ESIGENZA

L’azienda, infatti, ha l’esigenza di monitorare costantemente l’andamento della produttività ed effettuare analisi di dettaglio anche su fenomeni specifici, con l’obiettivo di intercettare le inefficienze e attivare con tempestività delle azioni correttive.

Tuttavia, prima dell’intervento di Present, la raccolta e l’analisi dei dati sulle performance non avveniva in maniera centralizzata e standardizzata. I report venivano estratti da fonti eterogenee, trasformati attraverso regole non condivise e aggiornati in modalità asincrona. L’affidabilità dei dati - e quindi delle analisi - veniva pertanto minata.


SOLUZIONE

Come step iniziale per superare l’impasse, Present ha identificato insieme al cliente, i key performance indicator ottimali per monitorare l’andamento della produttività aziendale. Successivamente ha realizzato un sistema adeguato che permettesse l’acquisizione dei dati di vendita da fonti diverse e la verifica della loro congruità per ogni specifico canale.

Si è trattato di un progetto complesso, che ha richiesto l’impiego da parte di Present di diverse professionalità. Sono stati coinvolti infatti un Architetto dei Sistemi e un Analista funzionale, oltre alle figure preposte al coordinamento e alla gestione delle attività, ovvero il Team Leader, il Project Manager e l’Account Manager.


BENEFICI

L’attività si è tradotta in una serie di importanti vantaggi per il cliente. Grazie all’architettura di data management organizzata da Present, l’aggiornamento delle informazioni per effettuare le analisi avviene con maggiore regolarità, consentendo un monitoraggio più accurato della produzione. Il bagaglio informativo che alimenta la soluzione di BI, infatti, viene aggiornato in tempo reale, garantendo analisi affidabili e un decision making tempestivo.


Gestione delle assenze e copertura del servizio

Ma la Business Intelligence applicata alla produttività aziendale non è stata l’unica iniziativa realizzata da Present per la rinomata azienda di trasporti. Sono state sviluppate ulteriori iniziative che strizzano maggiormente l’occhio agli analytics di tipo predittivo.


ESIGENZA

Un’altra esigenza del cliente, infatti, era la possibilità di prevedere le eventuali assenze del personale viaggiante così da gestire una copertura predittiva dei servizi e rispondere a situazioni anomale rispetto alla pianificazione di routine.


SOLUZIONE

La soluzione proposta da Present ha permesso di ricostruire la cronologia delle assenze e analizzare le variabili che contribuiscono alla mancata presenza del personale. Quindi, effettuando una valutazione basata su dati aggiornati, è stato possibile prevedere il rischio di eventuali inefficienze nella copertura del servizio, trasformandolo in score. Nel calcolo, vengono prese in considerazione ulteriori variabili: le condizioni meteorologiche, i periodi critici come le festività e i weekend, l’andamento pandemico, la tipologia di tratte percorse (strade dissestate, aree periferiche o centrali e così via).

Anche in questo caso, Present ha adottato un approccio multidisciplinare e dispiegato figure professionali differenti, in ambito sia gestionale sia tecnico: Team Leader, Project Manager, Account Manager, Architetto dei Sistemi, Analista funzionale, Specialista del Machine Learning.


BENEFICI

Grazie all’intervento di Present, l’azienda oggi riesce a gestire in modo ottimale i turni di copertura e la reperibilità del personale, evitando così la perdita economica derivante dall’eventuale soppressione delle corse. Ciò ovviamente ha ricadute positive sulla reputazione aziendale e sul livello di soddisfazione dei clienti.


Limitare i disservizi con la manutenzione predittiva

Quando si parla di analisi predittiva dei dati, uno tra i campi di applicazione più popolari è certamente la manutenzione. Anche in questo ambito, Present ha supportato l’azienda di trasporti a soddisfare i desiderata, aumentando i livelli di efficienza e migliorando la qualità del servizio offerto.


ESIGENZA

L’azienda aveva la necessità di anticipare i potenziali incidenti e guasti alle vetture, intervenendo tempestivamente prima che potesse insorgere un’interruzione dell’operatività o un disservizio.

Le informazioni collezionate sarebbero quindi servite a monitorare e tracciare i fattori che contribuiscono all’insorgere di rotture e malfunzionamenti, costruendo così uno storico delle problematiche, delle loro cause e degli interventi manutentivi.


SOLUZIONE

Avendo a disposizione le anagrafiche e i percorsi dei veicoli, nonché la cronologia dei guasti e della manutenzione, il sistema implementato da Present ha permesso di valutare il rischio aziendale legato a eventuali rotture o incidenti, assegnando un determinato punteggio.

Tali informazioni vengono incrociate con altre variabili che possono influenzare la probabilità di incidente, come le condizioni meteorologiche, la tipologia di tratte percorse e così via.

Il progetto è stato realizzato grazie alla collaborazione di figure specializzate in architettura dei sistemi, data management e intelligenza artificiale, affiancate da consulenti strategici ed esperti nella gestione dei progetti.


BENEFICI

Grazie alla soluzione proposta da Present, l’azienda di trasporti oggi riesce a organizzare la manutenzione straordinaria in maniera più efficiente, risparmiando sui costi delle riparazioni e minimizzando i mancati guadagni dovuti alla sospensione del servizio, con effetti positivi anche sulla reputazione aziendale e sulla customer satisfaction.


Sentiment analysis

Infine, l’impegno di Present a supporto dell’azienda di trasporti ha trovato un’applicazione interessante nell’area della sentiment analysis, che permette di sondare il parere dei consumatori al fine di prendere decisioni strategiche e intraprendere iniziative per migliorare la qualità del servizio e conseguentemente la brand reputation.


ESIGENZA

La società aveva l’esigenza di “mettersi in ascolto” degli utenti, analizzando le opinioni relative ai servizi offerti, rilasciate sulle principali piattaforme online, come ad esempio forum, blog o social network. In particolare, si trattava di intercettare tutte le recensioni e i commenti riguardanti la puntualità dei mezzi, l’affollamento e il confort dei veicoli, le eventuali corse saltate e così via.


SOLUZIONE

Lavorando di concerto con il cliente, Present ha costruito un modello di sentiment analysis che permette di monitorare e analizzare i feedback dell’utenza, con la possibilità quindi di intercettare possibili margini di miglioramento del servizio e aree su cui lavorare per aumentare la qualità percepita.

Per estrarre dai commenti la giusta chiave di lettura, sono state prese in considerazione diverse variabili: il tono e l’intensità espressiva, ma anche l’emotività dell’utente e la rilevanza dell’opinione rispetto al contesto.

Anche in questo caso, il team che ha seguito il progetto si componeva di professionisti multidisciplinari: oltre alle figure preposte alla gestione delle attività e dei processi, sono stati coinvolti esperti di architetture IT, applicazioni analitiche e modelli di machine learning. Fondamentale è stata anche la partecipazione dello specialista in web-marketing.


BENEFICI

Grazie alla soluzione implementata da Present, la società d trasporti è stata in grado di rilevare l’insoddisfazione dei propri clienti, quindi di intercettare eventuali criticità presenti e future. Gli insights ottenuti attraverso l’analisi del sentiment offrono inoltre una base affidabile, basata sui dati, per supportare la definizione delle strategie di marketing.

Il beneficio più importante, tuttavia, riguarda la possibilità di studiare e attuare interventi correttivi in merito alla pianificazione del servizio, sulla base delle opinioni espresse dai passeggeri. Il sistema permette infine di misurare i risultati raggiunti dai provvedimenti intrapresi, rimettendosi in ascolto dell’utenza attraverso i feedback rilasciati su Internet. Si alimenta così un ciclo virtuoso nell’ottica del miglioramento continuo.