Qu'est-ce que l'analyse prédictive ? Dissiper certains mythes courants

Chaque propriétaire d'entreprise espère se tourner vers l'avenir et trouver les meilleures façons d'investir du capital et des ressources tout en travaillant au succès à long terme de son entreprise. Cela a conduit à l'essor de techniques avancées telles que l'analyse prédictive dans l'industrie.

L'analyse prédictive peut être appliquée à l'énorme quantité de données que les entreprises collectent chaque jour afin de faire des prédictions précieuses sur leurs actions actuelles ou futures.

Il utilise des analyses sophistiquées pour évaluer le succès d'un projet. Il vous aide également à prendre des décisions en fournissant des recommandations intelligentes pour des actions futures potentielles, toutes basées sur vos données.

Dans cet article, nous discuterons des mythes courants entourant l'analyse prédictive, mais avant de nous plonger dans cela, voyons ce qu'est l'analyse prédictive et quels sont ses avantages pour votre entreprise.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive est l'utilisation de données historiques, de techniques d'apprentissage automatique et d'algorithmes statistiques pour identifier la probabilité d'événements futurs. Cela pourrait aider à anticiper les besoins des clients, à prévoir les tendances plus larges du marché ou à gérer les risques, ce qui offre un avantage concurrentiel et, en fin de compte, augmente les revenus.

Selon un rapport de Research and Markets, la taille du marché mondial de l'analyse prédictive devrait atteindre 21,5 milliards USD d'ici 2025, contre 7,2 milliards USD en 2020, avec un TCAC de 24,5 %.

Divers facteurs tels que l'utilisation croissante de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle , les acquisitions et les lancements de produits sur ce marché devraient favoriser l'adoption de logiciels et de services d'analyse prédictive.

Examinons maintenant un exemple pour voir comment fonctionne l'analyse prédictive.

Les entreprises sont confrontées à un certain nombre de décisions chaque jour, et leurs choix ont un impact considérable sur le succès de l'entreprise. Alors, commençons par une décision typique à laquelle sont confrontées la plupart des entreprises : prévoir les ventes.

Pour la planification financière, une prévision des ventes est la première étape importante. Cela a un impact sur presque tous les aspects de votre entreprise, tels que l'embauche d'employés, l'achat de matières premières pour fabriquer des produits, la gestion de la demande, etc.

La prévision des ventes implique non seulement de prévoir la quantité de produits que vous vendrez au cours d'une période à venir, mais également de prévoir qui achètera, pourquoi ils achèteront, etc. Mais toutes ces tâches prennent beaucoup de temps, ce qui vous rend difficile la priorisation. Ressources. Mais ce n'est pas le cas si vous utilisez un outil d'analyse prédictive.

Un outil d'analyse prédictive peut être utilisé pour des prévisions de ventes précises . Il prédit le comportement futur en fonction des comportements passés et combine des données historiques et actuelles pour vous aider à comprendre ce dont vos clients ont besoin et pourquoi ils en ont besoin. Ceci, à son tour, conduit à de meilleures expériences utilisateur.

Maintenant que nous avons vu ce qu'est l'analyse prédictive , abordons les principaux avantages de l'analyse prédictive pour votre entreprise .

Pourquoi l'analyse prédictive est-elle importante ?

L'analyse prédictive aide les organisations à détecter les risques et à découvrir les opportunités en générant des informations exploitables qui peuvent être utilisées pour atteindre leurs objectifs commerciaux. Voici donc quelques avantages clés de l'analyse prédictive pour votre entreprise :

1. Détecter la fraude : La combinaison de plusieurs méthodes d'analyse peut identifier les comportements suspects et améliorer la détection des modèles. Alors que la cybersécurité devient une préoccupation croissante, l'analyse prédictive hautes performances examine toutes les actions sur un réseau en temps réel pour détecter les anomalies qui peuvent indiquer une fraude, des vulnérabilités zero-day et des menaces persistantes avancées.

2. Amélioration des opérations : de nombreuses organisations utilisent des modèles prédictifs pour prévoir les stocks et gérer les ressources. Par exemple, les hôtels essaient de prévoir le nombre de clients pour une nuit afin de maximiser le taux d'occupation et d'augmenter les revenus. Cela permet d'améliorer de manière proactive leurs processus de production et de prendre les mesures appropriées en cas de besoin.

3. Prévision de l'attrition des clients : faire une prévision de l'attrition 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 satisfaction des clients, la qualité du service et le taux de désabonnement afin d'identifier les aspects qui conduisent à l'annulation.

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

4. Optimisation des campagnes de marché : grâce à l'analyse prédictive , vous pouvez voir tout l'historique des campagnes de marketing pour prévoir de meilleurs résultats futurs.

Vous pouvez déterminer le langage le plus efficace pour chaque groupe démographique cible, les canaux utilisés pour les campagnes marketing et d'autres facteurs influençant l'acceptabilité des consommateurs. En conséquence, lorsque vous interagissez et gagnez votre public, vous tirez carrément sur l'objectif.

5. Gestion de la relation client (CRM) : les modèles prédictifs peuvent être utilisés pour la gestion de la relation client afin de comprendre les clients à chaque étape de leur parcours d'achat.

À l'aide des données disponibles, vous pouvez construire des modèles multivariés et évaluer le plus large éventail de liens possibles entre les historiques d'achat, les comportements, les profils, les interactions et les perceptions des consommateurs.

Vous pouvez établir des relations à long terme avec les clients en utilisant du contenu, des promotions et des offres personnalisés si vous disposez de ces informations clés.

Maintenant que nous avons examiné l'importance de l'analyse prédictive, voyons quelques-unes de ses applications dans différents secteurs.

Cas d'utilisation de l'analyse prédictive

Les industries peuvent utiliser l'analyse prédictive pour optimiser les opérations, réduire les risques et augmenter les revenus. Voici quelques applications de l'analyse prédictive dans des scénarios réels.

Soins de santé : l' analyse prédictive est intégrée dans le secteur des soins de santé pour trois raisons cruciales : l'estimation des risques, la cartographie géographique et la planification des scénarios hypothétiques en termes de chirurgie et d'afflux de patients à l'hôpital.

L'utilisation de l'analyse conduit à de meilleurs résultats pour les patients, à des traitements plus efficaces et à des économies de coûts dans plusieurs services.

Par exemple, un appareil pour patients asthmatiques qui utilise l'analyse prédictive peut enregistrer et analyser les sons respiratoires des patients et fournir des commentaires en temps réel à l' aide d'une application pour smartphone pour aider les patients à mieux gérer leurs symptômes et à se préparer à une attaque.

E-commerce : l'analyse prédictive en entreprise aide les vendeurs à comprendre le prix le plus élevé qu'un client est prêt à payer pour ses produits, à analyser le comportement de l'acheteur et à créer des recommandations de produits personnalisées.

Par exemple, les géants du commerce électronique comme Amazon et eBay sont les exemples parfaits d'entreprises utilisant l'analyse prédictive pour leurs activités . Ils l'utilisent pour surveiller le comportement des clients et les tendances actuelles du marché afin de prévoir les changements et de prendre des décisions en temps réel et basées sur les données.

[Lire aussi : Combien coûte la création d'une application de marché comme Amazon ? ]

Services à la demande : dans l'économie à la demande spécifique aux transports et aux communications, l'analyse prédictive est utile pour estimer les zones qui vont demander une demande maximale de la flotte, le prix que les utilisateurs sont les plus susceptibles de payer pour un pourboire , l'étape à laquelle ils annulent le trajet, etc.

Assistants virtuels : combinées à la puissance de l'apprentissage en profondeur, les analyses prédictives font des merveilles lorsqu'elles sont utilisées pour les assistants virtuels. Siri, Ok Google et Alexa sont des exemples concrets d'utilisation de cette technique innovante dans les assistants virtuels. Ces assistants apprennent du comportement de l'utilisateur et fournissent ensuite des résultats précis.

Gestion de la chaîne d'approvisionnement : une chaîne d'approvisionnement mal optimisée peut avoir un effet dissuasif sur tous les domaines de votre entreprise. Ainsi, il devient vital pour les entreprises d'utiliser des technologies avancées telles que l'analyse prédictive.

Les informations que vous recueillez à l'aide de l'analyse prédictive seront aussi à jour que possible car elles peuvent incorporer des données en temps réel. Vous pouvez également être plus agile dans votre processus décisionnel puisque le modèle indiquera les impacts de différentes variables sur l'efficacité de votre chaîne d'approvisionnement.

Services bancaires et financiers : Le secteur financier a depuis longtemps adopté l'analyse prédictive pour la prévention et la détection de la fraude, la mesure du risque de crédit, la maximisation des opportunités de vente croisée/up-sell et la fidélisation de clients précieux.

Par exemple, la Commonwealth Bank utilise l'analyse prédictive pour prédire les activités frauduleuses ou les comportements suspects pour une transaction donnée avant qu'elle ne soit autorisée, dans les 40 millisecondes suivant le lancement de la transaction.

Mythes courants sur l'analyse prédictive

Un modèle d'analyse prédictive de premier ordre nécessite beaucoup moins de données, d'expertise et d'efforts que vous ne le pensez - et présente bien plus d'avantages. Dans cette section, nous allons démystifier certains de ses mythes les plus courants afin de clarifier votre chemin vers la prise de décision basée sur les données.

1. L'analyse prédictive est réservée aux grandes entreprises : vous pourriez penser que l'analyse prédictive est destinée à être utilisée uniquement par les grandes entreprises. Mais le fait est qu'il peut et doit être utilisé par les grandes et les petites entreprises, en particulier celles qui cherchent à se développer.

Les entreprises qui intègrent l'analyse prédictive dans leurs activités ont tendance à mieux réussir à long terme.

Les informations analytiques peuvent aider à identifier les zones problématiques de votre organisation tout en fournissant une idée précise des attentes des clients. Cela donne à votre entreprise l'avantage concurrentiel dont elle a tant besoin sur le marché.

Par exemple, l'analyse des modèles de fidélisation des clients peut fournir une base précieuse pour la conception d'offres promotionnelles ciblées. Ainsi, ces outils d'analyse prédictive sont utiles et pertinents dans tous les secteurs.

2. Il faut un expert pour utiliser l'analyse prédictive : Un autre mythe courant de l'analyse prédictive est qu'elle est réservée aux experts les plus chevronnés. Cependant, de précieux outils d'analyse prédictive sont désormais disponibles pour tout le monde. Il faudra peut-être encore une certaine implication de la part des membres du personnel informatique les plus expérimentés de votre entreprise pour s'assurer qu'il fonctionne correctement.

3. L'analyse prédictive est un avantage, pas une nécessité : ceux qui ne sont pas familiers ou qui découvrent l'analyse prédictive peuvent la considérer comme un avantage, plutôt que quelque chose qui devrait être standard avec toute stratégie de Big Data. La réalité ne pourrait pas être plus éloignée de la vérité.

Selon une étude récente mise en avant dans Forbes , 86 % des cadres qui ont utilisé l'analyse prédictive déclarent avoir constaté un retour sur investissement considérable. De plus, seulement 13 % de ces entreprises considèrent que leur utilisation de la technologie d'analyse prédictive est très avancée.

En d'autres termes, ces technologies prédictives donnent des résultats bien avant que les entreprises aient eu le temps et l'expérience pour les utiliser pleinement. Il n'est pas étonnant que 80 % des personnes interrogées envisagent d'augmenter leurs dépenses en technologies marketing. Ainsi, l'analyse prédictive est nécessaire pour chaque entreprise si elle souhaite se développer et augmenter sa productivité.

4. L'analyse prédictive nécessite un budget d'un milliard de dollars : il y a des années, c'était vrai. La mise en œuvre de modèles d'analyse prédictive était auparavant difficile et coûteuse. Mais les choses ont commencé à changer. À ce jour, tous les efforts d'analyse de données ne nécessitent pas un investissement énorme. La dépense, en effet, dépend du type de solution choisie par l'entreprise.

Et en parlant d'obtenir un avantage tangible, l'analyse prédictive permet aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées, maximisant ainsi le retour sur investissement.

De plus, en faisant des choix d'infrastructure plus intelligents, les entreprises peuvent empêcher les coûts d'analyse prédictive de monter en flèche. Une façon de limiter les coûts d'infrastructure consiste à utiliser une plate-forme de cloud public pour exécuter et stocker des analyses. Cela limite les coûts logistiques et de stockage généralement induits par des unités de stockage de données fragmentées.

5. Les modèles prédictifs remplacent le jugement humain : les modèles prédictifs n'ont jamais été destinés à remplacer ou à rejeter le jugement humain. En fait, 99 % du temps, la modélisation prédictive vise à étendre et à améliorer l'expertise humaine dans l'analyse des données.

Après tout, il faut un être humain pour décider quels ensembles de données prendre en compte. Ils utilisent des rapports basés sur les données pour prendre des décisions plus intelligentes sur la base de ces données.

6. L'analyse prédictive vous offre des garanties : l' analyse prédictive devrait faire partie de toute stratégie de Big Data, mais cela ne signifie pas qu'elle est une diseuse de bonne aventure. S'il est vrai que l'analyse prédictive peut prévoir de manière beaucoup plus précise le comportement futur, aucune plate-forme d'analyse ne peut complètement éradiquer le risque de changement imprévisible.

Dans un article pour la Harvard Business Review , Tom Davenport souligne qu'il existe de nombreuses précautions à prendre lors de l'utilisation de ces technologies.

Davenport recommande de connaître les sources de vos données et la représentativité des données par rapport à la population en question. Vérifiez également combien de valeurs aberrantes affectent la distribution et, surtout, vérifiez les hypothèses sous-jacentes à votre analyse. De plus, vous devez rester conscient de toutes les variables clés de votre modèle.

7. Les modèles prédictifs ne révèlent rien de nouveau : même si vous connaissez vos données, la modélisation prédictive peut toujours vous aider. Un modèle prédictif peut faire l'une des deux choses suivantes : confirmer ce que vous avez toujours cru ou mettre en lumière de nouvelles informations. Un modèle prédictif transformera ou confirmera les choses que vous pensiez être vraies.

La plupart du temps, les modèles prédictifs tourneront et confirmeront. Vous validerez tous les deux toutes les preuves anecdotiques que vous pourriez avoir et apprendrez de nouvelles variables ou connexions que vous n'aviez pas relevées auparavant.

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 prendre de meilleures décisions et de surpasser vos concurrents.

Les organisations peuvent utiliser l'analyse prédictive pour prendre des mesures préventives dans un large éventail de domaines. La technique rend également possible la détection des fraudes dans le secteur bancaire, la protection contre les catastrophes pour les gouvernements et de magnifiques campagnes de marketing, c'est pourquoi ce sera un atout tangible à l'avenir.

Si vous souhaitez en savoir plus sur ce qu'est l'analyse prédictive et établir avec succès votre produit et votre entreprise, vous devriez consulter et embaucher une société de logiciels expérimentée comme Appinventiv .

Vous devriez également rechercher de nouvelles solutions d'analyse de 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.