Addomesticare un algoritmo
L’analisi predittiva da strumento commerciale a corso di laurea. Il caso di Evo Pricing
di Tino Isemburg
L’economia è una questione di numeri ma per fare business non bastano le cifre, serve l’intuito umano. Questa storia parte da un’idea intorno alla quale si è riunito un team giovane, in grado di addomesticare un algoritmo e metterlo al servizio dei manager di tutto il mondo.
Evo Pricing si avvale di esperti di business, data scientist e ricercatori di università internazionali come ad esempio Harvard e Mit ma anche di eccellenze made in Torino. Il capoluogo piemontese infatti si candida a diventare polo di eccellenza sui big data a livello internazionale, con straordinarie capacità di attrazione.
Ma le grandi istituzioni, le aziende tradizionali e le startup non hanno tempo da perdere e hanno avviato la caccia ai laureandi in “Stochastics and Data Science” (nome ufficiale di questo nuovo corso) permettendo a molti studenti di trovare un’opportunità di lavoro o di formazione, prima ancora di avere discusso la tesi. È il caso di Elena Pesce, 23 anni: progetta una tesi sugli impatti delle promozioni sulle vendite al dettaglio. A marzo Elena Pesce ha iniziato il
suo tirocinio formativo con un progetto di tesi presso Evo Pricing per analizzare l’impatto di promozioni multiple, cioè quando sono attive più offerte commerciali in parallelo. “Quello che sto imparando all’università è molto stimolante, aggiunge Elena, ma ora sono felice di potermi confrontare con dati e clienti reali: non solo un’opportunità, ma anche una sfida tutta nuova”.
Il corso magistrale in Stochastics and Data Science è stato avviato nell’anno accademico 2014-15 e attualmente è in fase di completamento il primo ciclo di studi biennali. Nato grazie all’intuizione di un pool di accademici all’avanguardia guidati da Laura Sacerdote, ordinaria di Probabilità e Statistica, ispirandosi a modelli europei e statunitensi, si candida a diventare un fiore all’occhiello nel panorama internazionale. “L’offerta è multidisciplinare, interamente in inglese e infatti vanta un’ottima presenza di studenti e insegnanti stranieri. Per questo motivo abbiamo scelto di basare la nostra sede italiana a Torino, dopo essere nati a Londra” spiega Fabrizio Fantini, che non nasconde la sana contesa di queste figure professionali tra imprese di ogni dimensione.
L’università vanta collaborazioni con enti di ricerca innovativi ed aziende; ad esempio Evo Pricing organizza regolarmente incontri e seminari dedicati agli studenti: “Già tre anni prima che Amazon annunciasse l’apertura di un centro di data science a Torino abbiamo intuito le grandi potenzialità di questo territorio” aggiunge Fantini, membro del comitato di indirizzo di questo nuovo corso di studi, insieme ad altri quindici componenti, da McKinsey a Intesa Sanpaolo.
“L’intelligenza artificiale non rimpiazzerà l’uomo ma la loro collaborazione è vincente”
Commesse di negozi di vestiti che riescono a prevedere le vendite future meglio dei sistemi big data? Un “miracolo”,
che forse farebbe gola al business tutto l’anno, non solo sotto Natale e in periodo di saldi. Evo Pricing ha dimostrato la formula vincente: il binomio intelligenza artificiale ed esperienza umana, anche nella vendita al dettaglio, batte
Al metodo di Evo Pricing contribuiscono ogni settimana più di trecento persone solo in Italia – tra commesse e store manager – grazie a un sistema strutturato di input, basato su incentivi non monetari e un semplice processo. “L’intuizione umana migliora i risultati dell’intelligenza artificiale, la loro combinazione riduce l’errore del 40 per cento, le decisioni diventano più accurate e le vendite crescono di oltre il 10 per cento” assicura Fabrizio Fantini. La sua intuizione è nata dagli anni di lavoro in McKinsey, al fianco dei top manager di tutto il mondo. “Osservavo il potenziale inespresso all’interno delle aziende e mi è venuta l’idea” aggiunge. Variabili come vendite passate, zona geografica, clima e caratteristiche del prodotto sono usate per la previsione iniziale basata sui dati. Ma successivamente, grazie a un vero e proprio “borsino”, i negozi possono modificare questa previsione, arrivando anche a scambiarsi la merce direttamente, laddove proficuo, oltre a migliorare gestione del magazzino, promozioni e strategie di marketing.
Non è fantascienza: proprio come nel celebre film “Next” (ispirato al racconto The Golden Man di Philiph K. Dick) Nicolas Cage dice: “Il problema col futuro? Ogni volta che lo guardi cambia, perché lo hai guardato, e questo cambia tutto il resto”, questo continuo ciclo di apprendimento è proprio quello che Evo Pricing aiuta ad automatizzare.
“Ci rivolgiamo a clienti che nel retail non hanno previsioni precise sul comportamento dei loro clienti e sprecano delle opportunità di guadagno, Evo fornisce loro le informazioni per avere sempre l’assortimento giusto ed evitare mancate vendite e il prezzo a cui vendere per massimizzare i margini e ridurre gli sprechi” ci spiega Marco Palminiello, business developer.
“Stiamo pubblicando con Harvard la dimostrazione che le richieste del borsino prevedono l’andamento del binomio domanda-offerta di circa otto settimane”, assicura Giuseppe Craparotta, senior data scientist di Evo Pricing, “e questo è un lavoro unico al mondo, basato su una efficace misura di popolarità del prodotto per la quale l’apporto umano è indispensabile. Molte commesse si stupiscono quando scoprono che il proprio contatto quotidiano con il pubblico e con il prodotto sono l’elemento determinante: l’anima dell’algoritmo”.