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SAP eXperience DaySAP Predictive: Facciamo EBITDA?
14 giugno 2018
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Agenda9.30 Registrazione e welcome coffe
9.30 Registrazione e Welcome Coffee
10.00 Gaming: Leading innovations and omnichannel experiencesPau Pujol-Xicoy, Industry specialist SAP EMEA
10.30 Case Reference: Intelligent Business Data for the EnterpriseRoberto Capozzo, BGP Management Consulting
11.00 Coffee Break
11.15 Digital Engagement in GamingMarco Vatteroni, Industry Value Engeneering, SAP ItalyMassimo Migliorini, Sales Specialist Success Factors, SAP Italy
12.15 Case Reference: Intelligent Gaming devices monitoringRoberto Capozzo, BGP Management Consulting
13.00 Lunch
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Agenda9.30 Registrazione e welcome coffe
13.50 SAP Concur Travel & ExpenseFerruccio Irionè – SAP Concur Presales Specialist
14.15 Innovation Center Tour: IoTDavide Bramati – Technology Solution Presales SAP Italy
14.40 Real time insights for profitability for players: Digital Boardroom for LotteryPau Pujol-Xicoy, Industry specialist SAP EMEA
15.20 Artificial intelligence applied to Gaming Maria Grazia Baragioli BGP Management ConsultingVincenzo Barone, MEAStefano Stravato, MEA
16.20 Closure and networking
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Agenda9.30 Registrazione e welcome coffe
SAP Predictive: un nuovo strumento a supporto dei processi di ForecastMaria Grazia Baragioli, BGP Management Consulting
Un Early Warning System per monitorare gli incassi nei localiVincenzo Barone, MEA
Una soluzione per l’automazione nel Calcolo delle QuoteStefano Stravato, MEA
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▪ L'Analisi predittiva comprende una varietà di tecniche statistiche che
analizzano fatti storici e attuali per fare predizioni sul futuro o su eventi
sconosciuti. Si ricercano schemi nei dati storici e si trovano le relazioni
tra molti fattori che permettono valutazioni del rischio potenzialmente
associato con un insieme particolari di condizioni, guidando la presa di
decisioni..
▪ L’Analisi predittiva per essere efficace ha bisogno di una base dati il più
ampia possibile per intercettare fattori e relazioni.
▪ Il valore aggiunto di utilizzare una soluzione “SAP” Predictive è la
piattaforma HANA (High-Performance Analytic Appliance) in cui l’engine
di ML/Predictive lavora a diretto contatto con la base dati.
Cos’è SAP Predictive?L’Analisi Predittiva su HANA
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L'analisi predittiva è storicamente usata in scienze attuariali, marketing,
servizi finanziari, assicurazioni...
Non nei processi di planning aziendale… non si era mai avuta a
disposizione una unica base dati in grado di intercettare fenomeni esterni
ed interni all’azienda… fino ad oggi.
L’Analisi Predittiva nei processi di planningUn diverso campo di applicazione
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Ambito di applicazione: Il Forecast
▪ Qualunque processo di Budget rappresenta un momento di
definizione degli obiettivi, dove scelte e strategie degli owner di
processo sono il significato del processo stesso.
▪ Il Budget non è pertanto campo di applicazione della predictive, se
non come consultazione del trend storico, ma lo sono i processi di
forecast.
Un nuovo strumento a supporto del ForecastDobbiamo delimitare il campo d’azione
PREDICTIVE HANA
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▪ Il campo di applicazione dell’analisi predittiva deve essere
specifico, per cui ipotizzando la pianificazione di un P&L, a
seconda del Business e del Modello di controllo, ogni conto
può essere oggetto di analisi e proiezione separata.
▪ Così come un insieme di conti può essere campo di analisi
delle relazioni tra i fenomeni.
▪ L’utilizzo della predictive cambia pertanto in relazione alla
specifica industry calandosi poi nelle peculiarità dell’azienda.
Scomposizione delle aree di PlanningIdentificazione delle aree di azione
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La Predictive nel forecast del gamingNext step
I laboratori uno studio continuo …
La ricercar di Partner internazionali con competenze specifiche nel
gaming: MEA. La collaborazione BGP MEA per calare queste
competenze nel mondo SAP e nei processi di controllo di gestione..
Ma facciamo EBITDA?
Scopriamolo insieme…
Previsioni di vendita in negozio
con l’Intelligenza ArtificialeL’uso dell’analisi predittiva per migliorare l’accuratezza della previsione delle vendite in negozio.
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Automazione
Caratteristiche del nostro sistema di analisi predittiva
Accuratezza Flessibilità
Sostituisce un processo
manuale che richiede molta
attenzione da parte degli
analisti.
È possibile liberare gli
analisti dall’incombenza di
svolgere compiti noiosi e
consentire loro di migliorare
su una base di riferimento.
Maggiore accuratezza, nel
complesso raddoppiamo
l’affidabilità delle previsioni
e riduciamo del 99% i tempi
di creazione del forecast.
La soluzione che proponiamo
può adattarsi per generare
una previsione su qualsiasi
scala geografica e
previsioni su base
giornaliera, settimanale,
mensile e quadrimestrale,
utilizzando sempre i dati più
recenti disponibili.
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Big data
Pilastri della soluzione
Training Tecnologia
La nostra soluzione sfrutta
dati storici presenti sul
colonnare Hana o
sull’architettura Altiscale. Le
elaborazioni utilizzano gli
aggiornamenti in tempo reale
di Hana platform
Abbiamo usato il back-
testing per verificare
l’accuratezza della nostra
soluzione allenando il
sistema su un periodo storico
che va da maggio 2017 ad
aprile 2018 ed effettuando i
test sul periodo 1 -31 maggio
2018.
La soluzione adotta strumenti
all’avanguardia per l’analisi predittiva:
▪ Gradient Boosting Trees
▪ GPUs
▪ Scientific Python, R
▪ Hana cloud platform
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Durante il training, abbiamo usato diversi split di validazione incrociata in modo da allenare la rete neurale su una parte dei dati e testare le prestazioni su un'altra.
Abbiamo usato questo metodo per determinare i parametri ottimali da usare nel modello e le caratteristiche più utili degli input.
05/2017
Dati di Training
04/2018 05/2018
Dati di Validazione
Modello
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Abbiamo usato più di 3 milioni di record
per allenare il nostro sistema.
Ogni record si compone di più di 150
elementi.
Caratteristiche di input
▪ Nazione
▪ Dimensione del locale e affitto
▪ Posizione geografica
Elementi statici
▪ Trend stagionale
▪ Numero di scommesse oggi
▪ Numero di scommesse della settimana
precedente
▪ Numero di scommesse di X settimane
precedent
▪ Giorni festivi
Elementi di serie temporali
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La rilevanza della funzione di
introspezione ci permette di vedere quali
funzionalità prende in considerazione il
nostro algoritmo.
Caratteristiche di input
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Risparmio di tempo
Analisi predittiva: moltiplicare il valore per le aziende.
Più tempo per le attività basate
sui valori aziendali
8 persone per una settimana VS
2 ore di calcolo
Accuratezza
Riduzione dell’errore
48% di errore in meno
Efficienza
ROI più alto grazie ad
un’accurata assegnazione
dei budget
Simulazione
Minore variabilità su trend
e investimenti futuri
Iniziative mirate
Prodotti giusti nel locale
giusto al momento giusto
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Giorni festivi e promozioni
Su cosa stiamo lavorando
Dati meteorologici Dati geografici
Inseriremo il calendario dei
più significativi eventi sportivi
e le festività infrasettimanali
Il sistema attuale ha
necessita di considerazione i
dati meteorologici.
Incorporeremo i dati delle
previsioni del tempo.
Alcuni input incoraggianti per
il futuro:
▪ Densità della popolazione
▪ Reddito della popolazione
▪ Densità dei locali scommesse
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Saremo in grado di variare gli input
dell’algoritmo per capire quali cambiamenti
portano a scommesse maggiori
What if
▪ Cosa succederebbe se avessimo una
promozione in un determinato momento per
questo locale?
▪ I numeri delle scommesse aumenterebbero con
un locale più grande?
▪ Cosa dobbiamo aspettarci se aggiungessimo un
nuovo locale in una determinata area?
▪ Quale tipo di scommessa funziona meglio e in
quale area?
SAP eXperience Day
Una soluzione per l’automazione nel calcolo delle quote
14 giugno 2018
Moneyball racconta la storica impresa della squadra di baseball degli
Oakland Athletics che, durante la stagione 2002, vinse venti partite
consecutive stabilendo un nuovo record. Il merito fu soprattutto del
General Manager Billy Beane che, dopo aver perso i suoi giocatori
migliori alla fine del campionato precedente, riuscì a costruire una
squadra di valore utilizzando un budget limitato e una nuova forma di
calcolo statistico per decidere quali atleti acquistare.
L’importanza del dato
“I dati sono il nuovo petrolio”.
È possibile pensare che gli scommettitori oggi usino i dati meglio di
quanto fanno alcuni bookmakers?
Il 72% dei cliente dice che il loro bookmaker preferito non offre loro
un servizio personalizzato e il 67% degli scommettitori sarebbe
fedele a un brand che offrisse servizi su misura.
La personalizzazione del processo di bookmaking potrebbe essere
ottenuta introducendo quote ad hoc, offerte in real time e notifiche
push targettizzate.
Chi sfrutta l’enorme mole di conoscenza disponibile?
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Predictive / Data informedGiorno per giorno
Come decidiamo il prezzo?
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Come ci distinguiamo dalla concorrenza?
Pochi supplier per moltissimi player danno soluzioni relativamente standardizzate,
anche se altamente customizzabili.
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Game changing bookmaking platform – make match specific configurations and instantly modify the odds
Future-proof software architecture – built with the future in mind, new features can easily be incorporated
Accelerated data handling – new lightning-fast odds extraction techniques provide real time updates for quick comparison and alerting
“Modify odds anytime in the blink of an eye”
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Intelligent averages – quickly compare to nominated competitor odds that are
automatically converted to your own margin
Quick filters – easily navigate different events
Working tabs – set up tabs for most used events just like a web browser
“Modify odds anytime in the blink of an eye”
Come diminuiamo il rischio
rispetto ai nostri concorrenti?
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La ricetta per creare
un prodotto unico
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Betting software provider
Bookmakers
Home made – prima dell’avvento degli odds provider i
bookmakers facevano tutto in casa. E non esistevano i live.
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Betting software provider
Centinaia di migliaia di dati ogni secondo – analizzati,
confezionati e inviati ai bookmakers
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Betting software
IA & ML
Bookmakers
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IA & ML
Data from client
systems
Machine
learning
Predictive model
outputs
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Palinsesto personale: + 100%
I bookmakers vendono ripetitivamente quote ma non tracciano le abitudini e non propongono un palinsesto personalizzato sulla base di correlazioni tra quote preferite.
Time to market:- 2 mesi
Il quotista ha una dashboard che
gli consente di creare quote ad
hoc per eventi specifici in base
alla segmentazione della propria
customer base.
-75% quote a rischio
Per i bookmakers il Blue
Monday è sempre dietro
l’angolo. Si verifica ogni qualvolta
gruppi di speculatori prendono di
mira un evento sportivo.
Le 3+1 sfide dei bookmakers
–75%
–2 mesi
+100%
I giocatori possono vivere tra i 7 e i 15 secondi
di attesa prima di sapere se una loro giocata su
una determinata quota è stata accettata o meno
dal bookmaker.
–50% waiting
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Il tipster userà il ML per
- fare sempre più giocate
- minimizzare il rischio
- aumentare il divertimento
Il bookmaker userà il ML per
- personalizzare la propria offerta in tempo reale
- minimizzare il rischio
- coccolare la customer base
Bookmakers vs. Tipsters: nessuno vincerà la sfida*
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Thank you.