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Il Machine Learning per la Stima del Margine di Vendita: Come Ottimizzare la Profittabilità Aziendale

Calcolare e ottimizzare il margine di vendita rappresenta una delle leve strategiche più cruciali per le imprese che vogliono competere con successo in un mercato sempre più complesso e orientato ai dati. QUIN, azienda specializzata in consulenza strategica e soluzioni tecnologiche, con il suo AI LAB, composto da un team di Machine Learning e Data Engineers altamente qualificati, che si dedica allo sviluppo di soluzioni avanzate e su misura, offre alle azienda un supporto concreto per migliorare le performance commerciali attraverso l’applicazione del machine learning, trasformando i dati in potenti strumenti decisionali.

Grazie alla capacità del machine learning di elaborare e interpretare grandi volumi di dati, le aziende possono identificare pattern, anomalie e correlazioni altrimenti difficili da individuare con metodi tradizionali. Questo approccio consente di fornire previsioni sui margini di vendita per ciascun cliente e prodotto, offrendo così alle reti commerciali uno strumento predittivo in grado di ottimizzare le risorse e focalizzare gli sforzi sulle opportunità più redditizie. “Il nostro obiettivo è consentire alle imprese di trarre il massimo valore dai propri dati, trasformandoli in decisioni operative strategiche“, spiega Fabio Valgimigli, CEO di QUIN.

Il processo adottato da Quin si articola in diverse fasi che garantiscono un’analisi accurata e affidabile. Si parte dalla raccolta dei dati storici relativi alle vendite, comprendendo caratteristiche dei clienti e dei prodotti, seguita da un’analisi esplorativa per determinarne la qualità e gestire eventuali anomalie o valori mancanti. Attraverso tecniche di ingegneria del dato, vengono selezionate le variabili più significative per la stima del margine di vendita.

Il set di dati così preparato viene utilizzato per addestrare diversi modelli di machine learning, privilegiando quelli che garantiscono un elevato livello di interpretabilità. “Per noi, è fondamentale che i modelli siano trasparenti e comprensibili: solo così possiamo aiutare le aziende a prendere decisioni consapevoli e mirate“, sottolinea Valgimigli. Una volta selezionato il modello più performante, vengono effettuati test e confronti con i dati effettivi per individuare aree di miglioramento e potenziale inespresso.

Il risultato è una capacità predittiva che non solo consente di confrontare i margini stimati con quelli effettivi, ma permette anche di pianificare azioni mirate per ottimizzare le performance. La trasparenza del processo e l’affidabilità dei dati sono i pilastri su cui QUIN costruisce un supporto strategico e tecnologico per le aziende, migliorando l’efficienza operativa e le decisioni commerciali.

Per maggiori informazioni:
QUIN Srl www.quinlive.it
UDINE – MILANO – FIRENZE

Quin
Quin è una società di consulenza strategica ed esecutiva con soluzioni tecnologiche in ambito Operations & Supply Chain Management e Business Performance Management, che supporta le aziende dalla definizione della strategia digitale fino alla sua esecuzione, agendo in modo sinergico su organizzazione, processi, persone e strumenti attraverso un approccio end-to-end che integra competenze gestionali, manageriali e informatiche e digitali. Fondata nel 2011, oggi Quin è composta da un team di 140 persone dislocate tra le sedi di Udine, Milano, Cesena e Firenze.

QUIN Machine learning previsioni margine di vendita
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