--- title: La stima del margine di vendita con il Machine learning description: "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,..." featured_image: https://www.paroledimanagement.it/wp-content/uploads/2024/08/Fabbrica-futuro-machine-learning-stima-margine-di-vendita.png date: 2024-08-30 author: Redazione url: https://www.paroledimanagement.it/fabbrica/la-stima-del-margine-di-vendita-con-il-machine-learning/ categories: [Fabbrica] tags: [Fabbrica Futuro, "Intelligenza Artificiale|machine learning|previsioni vendita|Quin"] --- # La stima del margine di vendita con il Machine learning ![La stima del margine di vendita con il Machine learning](https://www.paroledimanagement.it/wp-content/uploads/2024/08/Fabbrica-futuro-machine-learning-stima-margine-di-vendita.png) 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.