Tirer parti de l'analyse prédictive des projets pour combler les lacunes commerciales

Chaque propriétaire d'entreprise espère pouvoir se tourner vers l'avenir et trouver les meilleures façons d'investir du capital et des ressources tout en assurant le succès à long terme de son entreprise. La meilleure chose à faire est d'extrapoler les opportunités à venir en utilisant une compréhension approfondie de ce qui s'est passé dans le passé. L'analyse prédictive permet aux entreprises de prévoir les effets des conditions actuelles du marché et des activités commerciales afin que les propriétaires puissent faire des choix éclairés.

Selon l'analyse prédictive du panier de consommation de Research and Markets, la taille du marché mondial de l'analyse prédictive devrait passer de 7,2 milliards USD en 2020 à 21,5 milliards USD d'ici 2025, à un TCAC de 24,5 % au cours de la période de prévision.

Les entreprises leaders doivent comprendre quels projets sont les plus susceptibles d'échouer et comment leur offrir les meilleures chances de succès à l'avance pour éviter de commettre des erreurs similaires. PPA (analyse prédictive de projet) est une nouvelle approche qui utilise des analyses sophistiquées pour évaluer les chances de succès d'un projet.

Alors que l'analyse descriptive utilise les données historiques de l'entreprise pour examiner les performances passées, l'analyse prédictive va plus loin en intégrant ces mêmes données historiques avec des règles et des algorithmes pour anticiper le résultat probable d'un événement.

Pour minimiser les conséquences sur votre projet ou pour comprendre comment utiliser ces prédictions à votre avantage, l'analyse prescriptive vous aide à prendre des décisions en fournissant des recommandations intelligentes pour des actions futures potentielles, toutes basées sur vos données.

Pourquoi les entreprises investissent-elles dans l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive a un large éventail d'applications dans les entreprises, offrant un ensemble diversifié de perspectives pour les spécialistes des données. Les modèles d'analyse prédictive utilisent le passé d'une personne pour aider les institutions financières et d'autres organisations à déterminer les risques liés à la fourniture de services à cette personne.

L'analyse prédictive est adoptée par diverses organisations car elle profite à diverses industries et entreprises en renforçant les opérations. Une organisation peut rester au fait des besoins et de la logistique fonctionner plus efficacement si elle a une compréhension claire de la façon dont les besoins en ressources et en stocks augmenteront au fil du temps. La chaîne d'approvisionnement peut être optimisée en permanence en mettant à jour les projections et en modifiant la manière dont l'entreprise livre les marchandises aux commerçants ou aux clients.

Les statistiques et analyses prédictives se sont également révélées utiles dans le domaine de la cybersécurité. Les individus commettant une fraude ou violant des informations sont capturés par des algorithmes qui reconnaissent les modèles de comportement, y compris tout écart suspect par rapport à un profil d'utilisateur normal. La découverte de vulnérabilités et la recherche de menaces persistantes avancées améliorent la sécurité des données sensibles des consommateurs et de l'organisation dans son ensemble.

Pour les services marketing, l'analyse prédictive des données modifie les actions utilisées par les entreprises pour interagir avec les clients. Sur la base des données qu'ils ont acquises, les spécialistes du marketing déterminent la meilleure prochaine étape dans une relation, en envoyant des messages ou des offres appropriés. Avec les modèles algorithmiques, il devient plus facile pour les organisations de détecter la phase qu'un acheteur potentiel a atteint avec un parcours d'achat et d'adapter les réponses en conséquence.

Application d'analyse prédictive pour votre entreprise

Efficacité opérationnelle

Il existe plusieurs points de contact internes où l'analyse prédictive des données peut être intégrée pour des opérations quotidiennes plus fluides. Les gestionnaires peuvent consacrer des ressources à de nouvelles initiatives sur la base d'estimations presque parfaites du moment où les travaux en cours seront terminés.

Dans le même ordre d'idées, les entreprises pourraient demander aux services des ressources humaines d'embaucher plus d'employés si elles s'attendent à une augmentation de la charge de travail dans un proche avenir. Pour la budgétisation, la gestion de la demande et de l'offre, l'incitation à la performance et la planification de la feuille de route commerciale, des projections précises sont cruciales pour les ventes.

Prévision d'attrition des clients

Faire une prévision de désabonnement implique de détecter les signaux qui précèdent les demandes d'annulation de vos clients et d'évaluer la probabilité dans chaque cas.

Vous pouvez utiliser des modèles prédictifs pour comparer des données telles que la qualité du service client, la satisfaction client et le taux de désabonnement pour voir quels aspects influencent l'annulation.

L'idée est de comprendre ce qui cause la perte du client, puis d'inverser le processus.

Segmentation des prospects

Les techniques de segmentation des prospects peuvent également bénéficier de l'analyse prédictive.

Après tout, cartographier le profil de ces clients potentiels afin de fournir un contenu personnalisé et des campagnes nutritionnelles à l'épreuve du design est l'une des tâches les plus difficiles du marketing.

Vous pouvez créer des groupes segmentés sur la base de recherches approfondies à l'aide de données et d'apprentissage automatique, en prévoyant quels prospects nécessitent les plus petits détails. Vous pouvez connaître le temps, le coût et les livrables estimés d'un projet ML.

Optimisation de campagne

L'ensemble de l'historique de vos campagnes marketing peut être utilisé pour prévoir de meilleurs résultats futurs.

Utilisez simplement la gestion de projet d'analyse prédictive pour déterminer les canaux optimaux pour chaque élément de contenu, la langue la plus efficace pour chaque groupe démographique cible et d'autres facteurs qui influencent l'acceptabilité des consommateurs.

En conséquence, lorsque vous interagissez et gagnez votre public, vous tirez carrément sur l'objectif.

Gestion des risques

Un autre domaine qui bénéficie directement de l'analyse prédictive est la gestion des risques.

N'est-il pas beaucoup plus facile de porter des jugements lorsque vous avez une image claire des dangers et des opportunités à venir ?

Par conséquent, qu'il s'agisse d'analyser le risque de crédit d'un client ou les implications potentielles d'un investissement, l'anticipation de la probabilité de profit ou de perte est le principal différenciateur de l'analyse de données moderne.

Détection de fraude

Les entreprises peuvent également utiliser des méthodes analytiques pour détecter les schémas de fraude et éviter les failles de sécurité.

Avec l'attention accrue portée à la cybersécurité, un nombre croissant d'entreprises s'inquiètent de la résolution des vulnérabilités et de la détection des anomalies en temps opportun pour éviter les dommages.

Les modèles prédictifs facilitent la détection des dangers et évitent les escroqueries en temps réel.

Gestion de la relation client (CRM)

Les modèles prédictifs peuvent être utilisés dans les stratégies CRM pour comprendre les clients à chaque étape de leur cycle de vie et de leur parcours d'achat.

Il existe de nombreuses données pour construire des modèles multivariés et évaluer le plus large éventail de liens possibles entre les comportements, les profils, les historiques d'achat, les interactions et les perceptions des consommateurs dans cet exemple.

Vous pouvez révolutionner votre relation consommateur avec du contenu personnalisé, des promotions et des offres si vous disposez de ces informations clés.

Maintenant que nous connaissons les applications et les utilisations de l'analyse prédictive, passons aux outils qui peuvent être utilisés pour poursuivre l'analyse embarquée.

Outils populaires d'analyse prédictive

Statistiques IBM SPSS

Avec l'outil d'analyse prédictive d'IBM, vous ne pouvez pas vous tromper. Il existe depuis longtemps et est livré avec une liste complète de fonctionnalités. Un autre avantage est que la tarification d'IBM est simple. Bien que son interface utilisateur ait été récemment mise à jour, cela peut encore être trop difficile pour la plupart des entreprises clientes qui ne sont pas familiarisées avec l'analyse et la science des données.

Analyses avancées SAS

SAS est le leader mondial de l'analyse, avec une pléthore d'outils d'analyse prédictive parmi lesquels choisir. En fait, cette liste est si longue qu'il peut être difficile de déterminer le ou les outils dont vous avez besoin pour vos besoins. De plus, l'organisation ne donne pas de prix initiaux, ce qui rend les achats comparatifs plus difficiles. Néanmoins, avec autant d'outils parmi lesquels choisir, SAS est susceptible d'avoir exactement ce dont vous avez besoin.

Analyse prédictive SAP

La solution SAP peut être un choix approprié pour vous si vous envisagez d'utiliser votre outil de gestion de projet de statistiques prédictives et d'analyse principalement pour analyser les données stockées dans le logiciel SAP, telles que les données ERP. En ce qui concerne les fonctionnalités, la société propose une variété d'alternatives, mais, comme SAS et de nombreuses autres sociétés, elle ne révèle pas le prix. Il lui manque également la capacité de se déployer sur le cloud public. Sur le plan positif, il comprend de puissantes capacités d'apprentissage automatique et de sécurité.

Statistiques TIBCO

Avec plusieurs fonctionnalités de collaboration et de flux de travail intégrées au produit, TIBCO accorde une grande importance à la convivialité. Si vous vous attendez à ce que des employés moins formés utilisent le produit, cela en fait un choix approprié pour votre entreprise. Il s'interface également avec une variété d'outils d'analyse prédictive différents, ce qui simplifie l'extension de ses fonctionnalités. C'est également le seul produit de la liste qui promeut ses capacités IoT/intégrées pour un projet réussi - un marché relativement nouveau à connaître.

H2O

H2O devrait figurer en haut de votre liste si vous recherchez une application d'analyse prédictive open source. Il offre des performances rapides, un faible coût, des fonctionnalités étendues et une grande flexibilité. Le tableau de bord de H2O offre un délicieux festin d'informations sur les données. Cette technologie, en revanche, s'adresse aux data scientists expérimentés plutôt qu'aux data scientists citoyens. Cela pourrait être votre outil si vous avez investi dans des employés bien formés .

Oracle DataScience

Oracle est récemment entré dans le secteur des statistiques prédictives et de l'analyse en acquérant DataScience, une entreprise bien connue. Bien que le produit de DataScience ait obtenu de bons avis et évaluations des utilisateurs, la société est actuellement en train de l'intégrer à sa plate-forme cloud. Il sera très probablement particulièrement avantageux pour les entreprises qui utilisent la base de données et les services cloud d'Oracle.

Q Recherche

Q Research se concentre sur un seul marché : si vous n'avez besoin que d'un outil d'analyse prédictive pour les études de marché, ce logiciel fournit tout ce dont vous avez besoin. Ce logiciel hautement automatisé automatise le processus d'analyse prédictive, permettant aux utilisateurs de passer plus de temps à réfléchir plutôt qu'à administrer l'outil. Du côté négatif, il n'a pas la capacité d'effectuer diverses sortes d'analyses prédictives.

Générateurs d'informations WEBFocus

Information Builders fournit un ensemble complet de solutions d'analyse et de gestion des données de Business Intelligence (BI), ainsi que des analyses prédictives. Si vous recherchez une solution de données de bout en bout, cela pourrait être un bon choix. Il comprend également des outils d'analyse prédictive pour les scientifiques des données ainsi que pour les utilisateurs professionnels. C'est une bonne alternative complète pour une entreprise dont les employés ont différents niveaux d'expérience en matière de données. Les prix, comme beaucoup d'autres sur la liste, ne sont accessibles que sur demande.

RapidMiner

RapidMiner est une plateforme d'analyse prédictive qui fonctionne du début à la fin. Pour vous fournir des analyses prédictives robustes, il utilise la modélisation des données et l'apprentissage automatique. Tout est contrôlé par une simple interface glisser-déposer. Vous avez accès à une bibliothèque de plus de 1 500 algorithmes que vous pouvez utiliser pour analyser vos données. Il existe des modèles pour suivre le roulement des clients et la maintenance prédictive, entre autres. RapidMiner est une excellente application de visualisation de données. Il simplifie la prédiction des résultats futurs des décisions commerciales. Les statistiques d'apprentissage automatique sur les gains potentiels et d'autres données sur le retour sur investissement sont fournies par l'apprentissage automatique.

KNIME

Le programme KNIME est gratuit et open source. KNIME simplifie la création de processus visuels. Vous pouvez rapidement nettoyer vos données et générer des statistiques. Des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être créés. Ceux-ci vous permettent d'accomplir des tâches telles que des arbres de décision. Pour produire des prédictions, KNIME se connecte également à Apache Spark. Vous pouvez utiliser Microsoft Azure ou le service Web d'Amazon pour l'héberger.

Questions fréquemment posées

Q. Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

Rép. L'analyse prédictive est l'utilisation de diverses techniques statistiques, y compris les algorithmes d'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, l'exploration de données et l'intelligence artificielle (IA), pour créer des modèles prédictifs qui extraient des données d'ensembles de données, identifient des modèles et fournissent un score prédictif pour une gamme des résultats organisationnels.

Q. Quels sont les exemples d'analyse prédictive ?

Rép. L'analyse prédictive était autrefois considérée comme un outil spécialisé réservé à quelques privilégiés, mais elle est désormais utilisée quotidiennement par un nombre croissant d'entreprises. Voici quelques exemples de l'industrie où l'analyse prédictive est utilisée.

• Des sports
• Vendre au détail
• Santé
• La météo
• Modélisation financière
• Assurance et évaluation des risques
• Analyse des médias sociaux
• Gestion de la chaîne logistique

Conclusion

L'analyse prédictive est une approche d'analyse avancée pour jeter un coup d'œil sur l'avenir de votre entreprise, vous permettant de cartographier les possibilités de prendre de meilleures décisions et de surpasser vos concurrents.

En raison de l'énorme valeur économique qu'ils apportent, les modèles d'analyse prédictive joueront à l'avenir un rôle de plus en plus important dans les processus des entreprises. Bien qu'ils ne soient pas parfaits, les avantages qu'ils procurent aux organisations publiques et privées sont énormes. Les organisations peuvent utiliser l'analyse prédictive des données pour prendre des mesures préventives dans divers domaines.

Les modèles d'analyse prédictive rendent possible la prévention de la fraude dans les banques, la protection contre les catastrophes pour les gouvernements et de magnifiques campagnes de marketing, c'est pourquoi ils seront un actif incorporel à l'avenir.

Si vous souhaitez aller au-delà de votre parcours d'apprentissage de l'analyse prédictive et établir votre produit et votre entreprise avec succès, vous devriez consulter et embaucher une entreprise expérimentée comme Appinventiv .

Vous devez également rechercher les nouvelles fonctionnalités d'analyse prédictive des données sur le marché. Vous pouvez apporter des améliorations continues et étendre progressivement votre application vers un produit plus récent et meilleur avec les dernières fonctionnalités.