Il potere crescente dei modelli decisionali basati sullo studio dei comportamenti dei clienti ha catturato molta attenzione negli ultimi anni. Oggi fare previsioni molto accurate o guidare le scelte di ottimizzazione dei processi di vendita può aiutare per esempio le aziende a essere più attente alle scelte assortimentali, a definire il livello sostenibile di investimenti promozionali, a contenere il tasso di abbandono.
Esempi di modelli decisionali di successo sono numerosi e in crescita. Modelli di gestione rivolti alle reti di vendita per raccogliere informazioni in tempo reale sul comportamento dei clienti, modelli che registrano le preferenze dei clienti e applicano criteri di offerta legati ai comportamenti e modelli di spesa e di monitoraggio della redditività del cliente. Affidarsi a modelli customer driven consente alle banche di approvare prestiti e assicurazioni o di estendere la copertura di queste basando le decisioni sui modelli di rischio che vengono continuamente aggiornati con i dati dei rischi; oppure consente di analizzare masse di transazioni finanziarie in tempo reale per rilevare l’uso fraudolento di carte di credito. Da tempo i produttori di sementi stanno raccogliendo anni di dati su temperature e piovosità reale per eseguire simulazioni climatiche e aiutare gli agricoltori a decidere cosa piantare e quando, al fine di gestire il miglioramento delle rese dei raccolti.
Esistono modelli decisionali che fanno sorridere. Garth Sundem e John Tierney hanno messo a punto un modello per far luce su uno dei grandi misteri irrisolti del mondo: quanto tempo può durare un matrimonio tra celebrità? Sono arrivati a teorizzare un nesso tra la lunghezza di un matrimonio e l’età combinata della coppia, la durata della precedente relazione e la fama (misurata mediante visite per una ricerca su Google) e sex appeal (numero di immagini discinte della moglie).
Ma i modelli decisionali basati su dati oggettivi e comportamentali funzionano? Sembra che la risposta sia sì solo in presenza di grandi quantità di dati disponibili; l’obiettivo resta quello di fare una previsione su qualcosa che non può essere influenzato direttamente da fattori esterni al modello. I modelli possono stimare se un prestito sarà rimborsato, ma non che i pagamenti arriveranno in tempo. I modelli possono prevedere la pioggia e giorni di sole su un determinato luogo, ma non può cambiare il tempo. Si può stimare quanto tempo un matrimonio tra celebrità potrebbe durare, ma non lo aiuterà a durare più a lungo. La lezione fondamentale resta quella di non credere nell’assoluta perfezione dei risultati. Altrimenti essi sarebbero diabolici.
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