Analisi predittiva nell’e-commerce: guida all’implementazione passo per passo – 1/2
Al giro di boa del secondo decennio, l’e-commerce gode di ottima salute e soprattutto di potenzialità di crescita di cui non si intravede ancora la fine.
Ma oltre alla crescita legata all’utilizzo dei servizi online, c’è qualcosa nel settore che potrebbe ribaltare il tavolo e costituire un vero game-changer con prospettive di crescita esponenziali: l’analisi predittiva dei consumatori.
Riuscire a capire prima cosa e quanto si venderà, significa trovare una sorta di Sacro Graal. In rete gli articoli entusiastici abbondano ma di guide concrete a come riuscire a dotarsi di questo Sacro Graal non ne abbiamo trovate.
Abbiamo quindi pensato di realizzarne una noi spiegando passo per passo come fare analisi predittiva immaginando di doverla applicare in un e-commerce di dimensione internazionale.
Analisi predittiva nell’e-commerce: come applicarla e perché
Questa guida è pensata per chi gestisce un e-commerce di scala internazionale, con clienti in diversi paesi, ampie linee di prodotto e operazioni complesse da coordinare.
Se invece il tuo e-commerce lavora solo su scala nazionale, non hai bisogno di un impianto così strutturato (in questo caso aspetta la guida che realizzeremo per e-commerce nazionali, prima o poi la facciamo).
Intanto puoi comunque trarre spunti utili da questa architettura predittiva costruita per e-commerce globali, con un forte bisogno di scalabilità, automazione e adattamento ai diversi mercati.
A cosa serve davvero l’analisi predittiva
Ogni cento prodotti o servizi consumer venduti in Italia 13 sono acquistati online con un +6% rispetto all’anno precedente.
In tutta Europa la crescita è pari al 3%, con un fatturato di 887 miliardi di euro e le previsioni per il 2025 indicano una crescita ancora maggiore, con una stima di 915,9 miliardi di euro, pari ad un aumento del 9,32%.
L’analisi predittiva ha un obiettivo semplice e potente: usare i dati del passato per prevedere il futuro, attraverso modelli matematici basati sull’osservazione sistematica dei comportamenti reali.
Applicata all’e-commerce, l’analisi predittiva può aiutarti a:
- Prevedere la domanda di un prodotto nelle prossime settimane o mesi.
- Anticipare picchi o cali di vendite su base stagionale o geografica.
- Capire quali clienti stanno per riacquistare (e quali no).
- Ottimizzare il magazzino per ridurre costi e ritardi.
- Personalizzare le campagne di marketing in base alla probabilità di conversione.
- Pianificare con maggiore precisione gli investimenti pubblicitari e logistici.
In altre parole: ti permette di decidere prima, agire meglio e sprecare meno.
Le fasi di realizzazione dell’analisi predittiva
Questa guida nasce con l’obiettivo di aiutarti a costruire un sistema di analisi predittiva concreto, scalabile e integrato nella tua attività di e-commerce globale.
Le fasi previste sono 5.
- Raccolta e consolidamento dei dati
Mettere ordine nei dati di vendita, comportamento, marketing e supply chain. - Pulizia e preparazione per il machine learning
Preparare i dati per essere davvero “leggibili” dai modelli predittivi. - Costruzione dei modelli
Scegliere le tecniche giuste per prevedere vendite, riacquisti, comportamenti. - Implementazione operativa
Collegare i modelli ai sistemi reali: CRM, piattaforme di marketing, magazzino. - Valutazione, ottimizzazione e scalabilità
Misurare l’impatto, migliorare i modelli e portarli su nuovi mercati e prodotti.
In questa guida utilizzo l’esempio di un e-commerce internazionale di strumenti musicali (io uso spesso thomann.de per acquistare le mie batterie e accessori: spendo una discreta somma ogni anno e mi sono sempre chiesto quanti altri soldi spenderei se mi inviassero proposte personalizzate frutto di analisi predittive – ad esempio io acquisto soprattutto in primavera accessori e singoli pezzi e cambio batteria ogni tre-quattro anni – cosa che ancora non fanno, fortunatamente per me, perché difficilmente potrei resistere, come chiunque con le sue passioni).
Analisi predittiva. Da dove iniziare
Ho cercato di costruire questa guida su un principio chiave: non serve essere una big tech per usare l’intelligenza predittiva, ma serve pensare come una big tech, adottando le pratiche giuste, i tool giusti e una mentalità orientata al dato.
Fase 1 – Raccolta e consolidamento dei dati
L’analisi predittiva, se ben fatta, è una macchina che impara da ogni clic, acquisto, email e feedback del cliente. E in questo caso il carburante per farla funzionare sono i dati..
Per un e-commerce globale di strumenti musicali che vende in decine di paesi e canali, questa fase è tutt’altro che banale: i dati arrivano da decine di fonti diverse, in formati e strutture non sempre compatibili.
Consolidare tutti i dati in modo coerente è il primo vero passo verso la previsione delle vendite.
Le principali fonti di dati in un e-commerce evoluto
- E-commerce: ordini, carrelli abbandonati, disponibilità prodotti, recensioni.
- CRM: storico acquisti, segmenti clienti, interazioni con il supporto.
- Email marketing & automation: open rate, click, percorsi automatizzati.
- Analytics & advertising: traffico, conversioni, ROAS, eventi personalizzati.
- Customer support & social: sentiment, richieste, segnalazioni, ticket.
Tutti questi dati, per essere utili, devono essere unificati in una struttura centrale: il data warehouse.
Il Data Warehouse: il cuore del sistema
Un data warehouse è un database scalabile pensato per l’analisi e il reporting. È qui che finiscono tutti i dati aziendali, dopo essere stati “ripuliti” e uniformati. I tre strumenti più usati nel contesto e-commerce sono i seguenti.
Big Query
Google Big Query è una piattaforma di data warehousing completamente gestita, scalabile e a basso costo, utilizzata per l’analisi di dati di grandi dimensioni.
Permette di archiviare, gestire e analizzare dati strutturati e semi-strutturati, con funzionalità integrate per l’intelligenza artificiale, la ricerca e la business intelligence
- Pro: totalmente serverless, scala in modo automatico, ottimo per chi già usa l’ecosistema Google (GA4, Ads, Looker Studio).
- Contro: il modello di pricing è a consumo (query-based), quindi può generare costi imprevedibili se male configurato.
- Per chi: aziende data-driven che fanno molte query analitiche anche complesse e sono già abituate agli ambienti Google.
Snowflake
- Pro: performance eccellenti anche su dataset enormi, separazione tra storage e calcolo (massima flessibilità nei costi).
- Contro: curva di apprendimento più ripida, pricing sofisticato (ma ottimizzabile).
- Per chi: e-commerce con team data science avanzati, uso intensivo di modelli predittivi e necessità di personalizzazione. Scopri Snowflake qui.
Amazon Redshift
Poteva mancare Mr Amazon in questo settore? Ovviamente no. Redshift è un servizio di data warehouse completamente gestito nel cloud, progettato per eseguire analisi su grandi volumi di dati.
- Pro: integrato nativamente con AWS, molto efficiente per chi già lavora in quell’ecosistema.
- Contro: meno flessibile e più tecnico da gestire rispetto a BigQuery o Snowflake.
- Per chi: aziende già su AWS con competenze cloud interne e necessità di controllo granulare sulle performance.
Strumenti ETL/ELT. Ovvero come portare i dati nel warehouse
Gli strumenti ETL (Extract, Transform, Load) – o nella loro versione moderna, ELT – servono a collegare tutte le tue fonti (e-commerce, CRM, email marketing, adv, etc.) al data warehouse. Sono l’autostrada dei dati. Le alternative da usare sono:
Fivetran
- Pro: configurazione estremamente semplice, moltissimi connettori già pronti, gestione completamente automatica.
- Contro: prezzo elevato, soprattutto per alti volumi e frequenza di aggiornamento.
- Per chi: team marketing e data che vogliono una soluzione “plug and play” per collegare le fonti in pochi minuti. Visita il sito di Fivetran.
Stitch Data
- Pro: soluzione open source e commerciale (facile da personalizzare), economica rispetto ad altri.
- Contro: meno connettori pronti rispetto a Fivetran, minore supporto enterprise.
- Per chi: startup e PMI con team tecnico capace di adattare i flussi. Visita il sito di Stitch Data.
Airbyte
- Pro: open source, altamente flessibile, connettori personalizzabili, pricing basato su uso.
- Contro: richiede competenze tecniche per deploy e gestione.
- Per chi: e-commerce tecnicamente evoluti che vogliono flessibilità massima a costi contenuti. Visita il sito di Airbyte.
Hevo Data
- Pro: interfaccia intuitiva, buona automazione, supporto tecnico solido.
- Contro: meno robusto di Fivetran su flussi molto complessi o volumi enormi.
- Per chi: aziende mid-size che vogliono una via di mezzo tra semplicità e potenza. Visita il sito di Hevo Data.
La Customer Data Platform (CDP) – opzionale
Per chi desidera unire in tempo reale i comportamenti cross-canale (web, email, app, adv) e usarli per personalizzare in modo intelligente le comunicazioni e i suggerimenti di prodotto, la CDP è il ponte tra dati grezzi e azioni concrete. Puoi scegliere tra questo tool:
Segment (di Twilio)
- Pro: leader di mercato, facile da integrare con moltissimi strumenti di marketing e analisi, gestione eventi client-side e server-side.
- Contro: costosa per e-commerce con volumi elevati, pricing a eventi.
- Per chi: aziende che vogliono orchestrare esperienze omnicanale basate sui dati in tempo reale. Visita il sito di Segment.
Rudderstack
- Pro: alternativa open source a Segment, flessibile, pricing più trasparente.
- Contro: meno plug & play, serve maggiore assistenza tecnica.
- Per chi: e-commerce tecnici che cercano libertà e risparmio. Visita il sito di Rudderstack.
Blueshift
- Pro: specializzata nel predictive marketing, ottima per orchestrare journey personalizzati con intelligenza artificiale integrata.
- Contro: meno nota di Segment, pricing orientato a mid e large business.
- Per chi: brand che vogliono unire analytics e azione predittiva in un’unica suite. Visita il sito di Blueshift.
In sintesi
Ci siamo fin qui? 🙂
La scelta degli strumenti giusti dipende dal livello di maturità digitale dell’azienda, dalla complessità dei dati, dal budget e dalle competenze del team.
- Se sei una PMI in crescita, ti conviene partire con strumenti semplici e scalabili (BigQuery + Fivetran o Hevo).
- Se sei una struttura enterprise con team data science interno, puoi valutare Snowflake o Redshift con Airbyte o Stitch.
- Se vuoi unificare tutto anche per il marketing predittivo in tempo reale, valuta l’uso di una CDP integrata.
Costruire bene questa base significa accorciare il tempo necessario a passare dai dati all’azione, e creare le condizioni per far lavorare bene i modelli predittivi che verranno.
Niente intelligenza artificiale può funzionare senza una base dati unificata, coerente e affidabile.
Fase 2 – Pulizia, normalizzazione e arricchimento dei dati
Una volta raccolti e centralizzati i dati, il secondo passo è renderli utilizzabili. Questo significa eliminare rumore, incongruenze, errori e formati incoerenti, e poi arricchirli per aumentare il loro valore informativo.
È in questa fase che i dati grezzi diventano conoscenza potenziale. Se il nostro e-commerce vende strumenti musicali in 50 paesi e raccoglie dati da 20 tool diversi, è facile immaginare il livello di “sporcizia” con cui dobbiamo fare i conti: duplicati, campi vuoti, formati diversi per le stesse informazioni (es. “Germany” vs “DE”), anomalie nei prezzi o nelle quantità, timestamp in fusi orari differenti, ecc.
1. Pulizia dei dati: togliere il rumore
Qui si individuano ed eliminano:
- Valori nulli o anomali: ad esempio, un prezzo negativo o un ordine con quantità 0.
- Duplicati: clienti registrati con email diverse, ordini salvati più volte per errori tecnici.
- Errori di digitazione: nomi di città scritti in modo sbagliato, email con dominio non valido.
- Incongruenze nei formati: date nel formato americano in un dataset e in quello europeo in un altro, nomi scritti in maiuscolo in uno e minuscolo in un altro.
Strumenti utili per la pulizia dei dati:
- OpenRefine (gratuito): ottimo per pulizie una tantum, matching e clustering di valori simili (es. “guitar”, “guitars”, “Guitar”).
- Trifacta / Alteryx: potenti per flussi di pulizia automatizzati, con interfacce intuitive e funzioni avanzate di data profiling.
- dbt (data build tool): perfetto per trasformazioni ripetibili all’interno del warehouse. Consente di scrivere regole di pulizia come codice, mantenendo ordine e tracciabilità.
- Pandas (Python): se hai un data engineer o data scientist interno, Pandas offre controllo totale e scalabilità per operazioni più complesse.
Consiglio: imposta regole automatiche di data quality, ad esempio:
- Se il campo “paese” è vuoto, inseriscilo dall’indirizzo IP.
- Se sono presenti anomalie come ad esempio valori abnormi (10.000€ quando il valore medio dell’ordine è 500€, frutto probabilmente di errata digitazione).
2. Normalizzazione: rendere coerente il significato dei dati
Non basta pulire i dati: bisogna anche armonizzarli. Se i tuoi sistemi indicano il genere musicale preferito con etichette diverse (es. “rock”, “ROCK”, “Rock Music”), serve una mappa di normalizzazione.
- Unificare le valute (es. tutte in EUR).
- Portare le date in un unico timezone.
- Definire tassonomie coerenti per prodotti, categorie, paesi, lingue.
Qui entra in gioco la costruzione di dizionari di standardizzazione e codifiche comuni, utili anche per l’allenamento dei modelli predittivi (evitano che l’algoritmo venga confuso da sinonimi o variazioni inutili).
Tool consigliati per normalizzazione:
- Dbt: permette di costruire modelli SQL modulari che normalizzano i dati in modo sistematico.
- Airflow: se si gestiscono workflow ETL più ampi e complessi, Airflow consente di definire pipeline anche per la normalizzazione.
- Looker/Metabase: ottimi per validare i dati post-normalizzazione, con dashboard che evidenziano outlier o categorie mal classificate.
3. Arricchimento dei dati: dare contesto e profondità
A questo punto, i dati sono pronti per essere aumentati di significato. L’arricchimento è ciò che permette di passare da un’informazione statica a una dinamica e contestualizzata. Alcuni esempi:
Aggiunta di dati esterni
- Geo-localizzazione IP: mappa automatica della posizione cliente.
- Meteo: utile per comprendere variazioni nella domanda stagionale di strumenti (es. più chitarre vendute nei mesi estivi).
- Eventi pubblici o musicali: picchi improvvisi locali nella vendita di strumenti legati a festival o concerti.
Calcolo di variabili derivate
Arricchisci con i dati già in tuo possesso (ce li hai, vero?).
- CLV stimato: valore potenziale del cliente.
- Tempo medio tra un acquisto e l’altro: per prevedere il prossimo.
- Tasso di ritorno clienti per categoria prodotto, marca o paese.
I Tool per arricchimento dati che puoi usare
- Clearbit/FullContact: per arricchire dati cliente da email con dati demografici o aziendali.
- APIs open data: per condizioni meteo, eventi o festività.
- Custom Python scripts / BigQuery SQL: per creare nuove variabili calcolate in base al comportamento storico.
In sintesi
Questa fase è come “lucidare” i dati prima di farli parlare. I modelli predittivi sono molto sensibili a errori, formati incoerenti o dati mancanti: anche la più avanzata IA diventa cieca se i dati sono sporchi o ambigui.
Ecco perché ogni fase deve essere trattata con metodo:
- Pulizia = eliminare il rumore e gli errori.
- Normalizzazione = dare coerenza semantica e formale.
- Arricchimento = aumentare il valore informativo con dati esterni o derivati.
Una base pulita, coerente e arricchita consente non solo di costruire modelli predittivi più precisi, ma anche di ottenere insight più utili per tutta l’azienda: marketing, prodotto, supply chain, customer care.
Analisi predittiva nell’e-commerce: guida all’implementazione passo per passo – 1/2
Finiamo qui la prima parte. Qui trovi la seconda parte.
