L’analisi statistica multivariata è una strategia di marketing utile per lo studio delle performance aziendali, consentendo alle piccole e medie imprese di studiare simultaneamente le relazioni tra due o più variabili dipendenti che hanno lo stesso risultato. L’uso corretto di questo strumento può infatti portare a un’allocazione efficiente delle risorse, a previsioni più accurate e a un processo produttivo più fluido, aiutando l’azienda a formulare strategie vincenti.
In questa guida esploreremo l’importanza del data-driven decision making e forniremo consigli su come utilizzare l’analisi multivariata per prendere decisioni informate e basate su evidenze.
Analisi multivariata – Aspetti chiave
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Che cos’è l’analisi multivariata?
L’analisi multivariata è una tecnica di analisi dei dati che analizza le relazioni tra più variabili e i relativi risultati. In particolare, esamina il modo in cui le variabili indipendenti e dipendenti interagiscono tra loro per stabilire le relazioni di causa-effetto.
Prendiamo ad esempio un istruttore di fitness che vuole individuare i fattori che influenzano il peso di una persona. Il peso è la variabile di risultato che gli interessa, mentre fattori come l’altezza, i livelli di esercizio fisico, la dieta e lo stato di salute sono le variabili indipendenti o esplicative che contribuiscono al risultato.
Nella vita reale, di solito c’è più di un fattore che influisce su un risultato. Un’analisi multivariata aiuta la propria azienda a identificare queste variabili per prevedere le prestazioni future, ridurre al minimo gli errori e prendere decisioni più informate e strategiche.
Ciò premesso, vediamo come utilizzare l’analisi multivariata per formulare le strategie commerciali più redditizie per il vostro business.
A chi serve l’analisi multivariata?
Questo metodo di analisi dei fattori è ampiamente adottato dalle aziende per analizzare le correlazioni tra più variabili e capire come ogni strategia aziendale possa influire sui risultati.
Utilizzando le tecniche multivariate, è possibile prendere decisioni intelligenti che riducono al minimo le incertezze e i rischi.
In particolare, un’analisi multivariata si rivela utile per adeguare i prezzi, lanciare un nuovo prodotto, perfezionare il modello di business e per molti altri aspetti all’interno di un’azienda. Dal momento che questa strategia si estende alla maggior parte delle operazioni aziendali, è importante che i responsabili delle decisioni conoscano queste tecniche statistiche per ottenere risultati significativi e favorire la crescita dell’azienda.
Che siate imprenditori, esperti di marketing o data scientist, l’analisi delle correlazioni tra le variabili indipendenti può migliorare significativamente le performance aziendali.
Analisi multivariata vs. analisi univariata
Come suggeriscono i loro nomi, l’analisi multivariata e l’analisi univariata differiscono per il numero di variabili indipendenti trattate. Un’analisi univariata si concentra sulla relazione tra una variabile dipendente e una variabile indipendente, mentre un’analisi multivariata studia gli effetti di causalità tra la variabile dipendente e più di due variabili indipendenti.
In teoria, un’analisi univariata è più facile da eseguire, in quanto deve essere considerata solo una semplice regressione lineare. Tuttavia, nelle applicazioni reali, un modello di regressione lineare multipla è spesso necessario perché la maggior parte dei risultati è dettata da numerosi fattori, rendendo i metodi multivariati più pratici ed efficaci.
Oltre a questi metodi di analisi a due fattori, spesso le aziende utilizzano anche l’analisi bivariata che studia le relazioni tra due variabili osservate e il risultato.
Come eseguire l’analisi multivariata
Ora che conosciamo i criteri di base dell’analisi multivariata, passiamo all’applicazione di questa tecnica e all’interpretazione dei risultati dell’analisi di regressione multipla.
Prima però di fornirvi una guida passo-passo per condurre un’analisi multivariata, è opportuno esaminare le diverse tecniche di dipendenza che potete utilizzare per effettuare questa analisi.
Tecniche di analisi multivariata
A seguire esaminiamo tre tecniche comuni di analisi multivariata coinvolte in un metodo di dipendenza, tra cui l’analisi di regressione multipla, l’analisi discriminante e l’analisi multivariata della varianza.
- L’analisi di regressione multipla è la tecnica più comunemente utilizzata per esaminare le possibili relazioni tra le variabili, la cui formula è:
Con questa tecnica è possibile prevedere il valore di un risultato a più fattori con diverse combinazioni lineari. Si tratta di un’estensione di una semplice equazione di regressione con una sola combinazione lineare.
- L’analisi discriminante è un’altra tecnica comune che assegna le variabili a gruppi pre-classificati che non si sovrappongono. Ad esempio, se si vuole prevedere quale membro del team realizzerà il volume di vendite più alto nel prossimo trimestre, è necessario inserire le ore di lavoro, le qualifiche, i risultati di vendita passati e così via. Per condurre un’analisi discriminante, è quindi necessario osservare più di due variabili che non si sovrappongono ma che sono fondamentali per il risultato.
- Anche l’analisi multivariata della varianza (MANOVA) è una tecnica utile che misura come più variabili indipendenti possano influenzare più variabili dipendenti. Le aziende utilizzano questa tecnica per prevedere il possibile impatto di diverse strategie sui risultati, come il miglioramento dei servizi con una formazione di 3 mesi, 6 mesi e 1 anno. Per costruire un modello MANOVA di successo sono necessarie due o più variabili di risposta.
Queste tecniche statistiche aiutano a creare risultati di analisi dei dati significativi e facilmente leggibili per gli esperti di statistica e i responsabili delle decisioni.
I passaggi seguenti vi aiuteranno a realizzare un modello multivariato completo per trarre conclusioni su tutte le variabili indipendenti che influenzano il risultato desiche si vuole ottenere.
Fase 1: riduzione dei dati nell’analisi multivariata
Il primo passo consiste nell’identificare i punti di dati più significativi e condensare le strutture di dati di grandi dimensioni in un insieme più piccolo per facilitarne l’estrazione e l’interpretazione. Questa tecnica è un’importante procedura statistica che pone le basi per le analisi successive.
È possibile utilizzare l’analisi delle componenti principali per filtrare i dati cruciali. Quando si semplificano i set di dati, è necessario assicurarsi di conservare tutte le informazioni rilevanti.
Fase 2: Separare le variabili in gruppi
Raggruppare le diverse variabili in base alle loro caratteristiche attraverso l’analisi dei gruppi (in inglese “cluster analysis”) consente di creare modelli di regressione lineare in grado di ridurre il numero di variabili. È possibile utilizzare misure e tendenze multiple per ordinare i dati e creare analisi di regressione utili.
Fase 3: Trovare le relazioni tra le variabili
Dopo aver classificato i dati, il passo successivo consiste nel trovare le relazioni tra le variabili. Con l’analisi di regressione, è possibile tracciare le relazioni tra le variabili dipendenti e ndipendenti, individuando il modo in cui interagiscono tra loro.
Dal momento che lo scopo dell’analisi multivariata dei dati è quello di inserire i fattori in una matrice di correlazione, i risultati mostreranno l’entità dell’impatto dei diversi fattori sulla variabile dipendente.
Fase 4: Fare una previsione
Con i modelli di regressione dell’analisi dei fattori è possibile fare previsioni future sulla variabile dipendente quando cambia una variabile indipendente o quando cambiano più variabili. Un modello di regressione multipla è fondamentale per esaminare ogni fattore e fare ipotesi sulle variabili in base ai dati osservati.
Fase 5: Costruire un test di ipotesi
L’analisi multivariata consente ai data scientist di testare le teorie sulle relazioni tra la variabile dipendente e le variabili indipendenti. Con l’analisi di regressione lineare multipla è quindi possibile determinare se un’ipotesi è statisticamente significativa con un’incertezza controllabile.
Una volta definite le ipotesi si può procedere a testarle direttamente, ricordando che potrebbe essere necessario condurre più test per determinare gli effetti di più variabili. Infine, utilizzate i risultati per rendere le vostre decisioni aziendali più mirate ed efficaci.
Le aziende spesso conducono ipotesi statistiche specifiche prima di lanciare un prodotto e valutarne l’efficacia per capire meglio il suo valore di mercato.
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Esempi di analisi multivariata
Con un occhio di riguardo al business, abbiamo elaborato alcuni esempi reali di analisi multivariata, che mostrano come questa tecnica può migliorare l’efficienza dell’azienda.
Esempio 1: Usare l’analisi multivariata per identificare strategie di formazione economicamente vantaggiose
Supponiamo che tu sia il responsabile delle risorse umane di uno studio contabile, incaricato di formulare corsi di formazione per i nuovi assunti. Un’analisi multivariata offre spunti di riflessione sui fattori chiave che possono influenzare il risultato. Diverse variabili, come la durata del programma, il metodo di valutazione e il numero di partecipanti a una classe, influiscono sulla risposta di un candidato al programma di formazione.
Con la regressione multivariata si può invece prevedere il livello di rendimento di un dipendente dopo aver ricevuto una determinata quantità di formazione. È inoltre possibile analizzare in maniera incrociata le risorse necessarie e i possibili risultati per individuare le strategie di formazione più efficaci dal punto di vista dei costi.
Esempio 2: Utilizzare la cluster analysis per identificare le relazioni tra le variabili
L’analisi dei gruppi (in inglese cluster analysis) comprende una serie di tecniche di statistica multivariata che permettono di suddividere un campione eterogeneo di unità statistiche in sottoinsiemi (cluster) ognuno costituito da unità statistiche simili tra loro, in base ad un determinato criterio.
Di conseguenza, l’utilizzo di questa tecnica si rivela utile per individuare le relazioni che intercorrono tra più variabili. Sebbene alcune correlazioni possano apparire ovvie, esistono molti fattori con relazioni impercettibili che possono facilmente sfuggire senza una cluster analysis. In altre parole, questo metodo aiuta i data scientist a individuare eventuali schemi sottostanti che sono stati precedentemente trascurati.
Le aziende lo utilizzano soprattutto per esaminare l’entità dell’impatto causato da diversi fattori e per stabilire se devono essere più cauti nell’apportare modifiche a determinate variabili.
Esempio 3: Utilizzare l’analisi multivariata per prevedere le vendite
Dopo aver elaborato un modello di regressione basato su diverse misure multivariate, si avrà un’idea di come ogni variabile influisce sulle vendite. Utilizzando la retta di regressione, sarà possibile prevedere il volume delle vendite al variare di una variabile e impostare il livello di produzione corrispondente per raggiungere l’obiettivo.
Limiti dell’analisi multivariata
L’analisi multivariata è senza dubbio uno strumento efficace per identificare gli elementi cruciali che influenzano le operazioni aziendali e il processo decisionale in generale. Tuttavia, a causa della sua complessità e della lunghezza del processo, ci sono alcune limitazioni da tenere presenti quando si conduce l’analisi.
Richiede un ampio database
Per ottenere risultati significativi, è necessario disporre di un ampio campione di dati. Un numero insufficiente di dati porterà a risultati inaffidabili e falsati.
Se non si dispone di risorse sufficienti, è possibile ridurre il numero di variabili per semplificare l’analisi multivariata e aumentare il tasso di accuratezza.
Può essere costosa e richiedere molto tempo
Effettuare un’analisi multivariata può essere un processo lungo che comporta costi di ricerca enormi, soprattutto per le piccole imprese che non dispongono di budget elevati. Senza supporto, le aziende non saranno in grado di utilizzare i risultati e sviluppare strategie redditizie una volta completata l’analisi.
Le piccole imprese possono considerare di adottare tecniche più semplici, come l’analisi PESTEL e l’analisi di break-even, prima di passare a calcoli più complicati.
Servono esperti per interpretare i risultati
Infine, questo strumento di analisi dei fattori richiede esperti di statistica per interpretare e comprendere i risultati. Dal momento che alcuni grafici e modelli di regressione possono confondere i principianti, le aziende potrebbero necessitare di un aiuto esterno se i dipendenti non sono in grado di gestire il processo.
Il valore dell’analisi multivariata – Conclusioni
L’analisi multivariata è un’efficace tecnica di analisi dei dati che traccia le relazioni tra le variabili e il loro impatto sull’azienda. Un’analisi approfondita e mirata può incrementare le prestazioni aziendali, prevedendo le vendite corrispondenti e allocando le risorse in base a fattori chiave.
Si tratta però di un processo impegnativo che richiede la disponibilità di una serie di dati relativi alla domanda che si vuole comprendere. Anche se potrebbe essere necessario assumere personale specializzato o rivolgersi a un’agenzia esterna, l’analisi multivariata potrebbe rivelarsi una strategia utile ed efficace man mano che i processi aziendali diventano più complessi.
A differenza dell’analisi univariata e di quella bivariata, l’analisi multivariata esamina più variabili contemporaneamente, offrendo una guida più approfondita delle operazioni aziendali. Seguire i passaggi descritti nel corso di questa guida per creare un’analisi multivariata adatta alla vostra azienda.
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