Analyse prédictive, marketing prédictif avec machine learning et extraction de données
Grâce aux moyens technologiques dont nous disposons aujourd’hui, le monde des affaires peut émettre des prédictions plus ou moins précises quant aux résultats d’une entreprise. Vous avez peut-être déjà entendu parler de termes tels que Internet of Things, Machine learning, Big Data, Intelligence Artificielle (AI), Data Mining, Business Analytics ou même Predictive Analytics.
Pour les entrepreneurs, la prévision, le contrôle et, surtout, l’automatisation des processus au sein de leurs sociétés revêtent une importance croissante. Il s’agit même de leur objectif principal. Même si cela semble incroyable, il est désormais possible, grâce à l’analyse prédictive, d’émettre des faits sur des événements futurs. Pour en savoir plus, continuez la lecture de cet article.
Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?
Le terme « analyse prédictive » couvre une variété de technologies différentes d’analyses de données permettant de dresser des statistiques fiables et des tendances à brève échéance sur les activités d’une entreprise, des sites web ou d’un e-commerce.
Cette analyse a pour fonction d’établir des relations entre une variable dépendante et souvent plusieurs variables indépendantes dans un modèle. Une analyse prédictive est généralement réalisée par ce qu’on appelle des data scientists, c’est-à-dire des experts dans le domaine de l’analyse de grandes quantités de données.
Le marketing prédictif et le Big Data
Le marketing prédictif est une des nombreuses sous-branches du Big Data. Les entreprises peuvent l’utiliser pour se faire une idée des tendances futures, par exemple dans les secteurs du marketing, de la gestion (des produits), de la finance, des assurances et des soins de santé.
Bien sûr, par définition, le marketing prédictif ne doit pas être considéré comme une science « exacte ». Il s’agit d’une approche basée sur des probabilités et non des valeurs absolues. Contrairement à une analyse traditionnelle, l’analyse prédictive ne peut pas vous dire à l’avance quelles données seront importantes à l’avenir.
Cependant, elle peut prédire un hypothétique résultat d’une entreprise.
Alors, comment fonctionne l’analyse prédictive ?
De nombreuses organisations s’efforcent aujourd’hui d’automatiser dans une large mesure leurs flux de travail afin d’augmenter leur productivité. Elles s’efforcent de gérer l’ensemble de leurs données en utilisant notamment des techniques de machine learning. Par exemple, elles peuvent éviter des pertes financières en prédisant les tendances futures. Comme nous l’avons mentionné précédemment, le marketing prédictif est une méthode d’interprétation de données actuelles et historiques dans le but d’arriver à des conclusions et des tendances pouvant être exploitées pour l’avenir. Pour y parvenir, des algorithmes statistiques particulièrement puissants sont utilisés.
L’objectif de cette méthode est d’évaluer les données relatives à des événements passés pour arriver à prédire pourquoi et quand des événements futurs peuvent se produire, dans une certaine probabilité. Pour les entrepreneurs, les méthodes de modélisation prédictive sont indispensables car il devient de plus en plus important d’anticiper, de contrôler et, surtout, d’automatiser les processus de leurs sociétés. Tout cela peut se faire sur la base de données appropriées et d’analyses prédictives.
Quels sont les avantages de l’analyse prédictive ?
Tout le monde ne jure que par l’intelligence artificielle, le big data, le machine learning et l’analyse prédictive . Cependant, toutes ces activités ne sont encore qu’à leurs débuts. La progression de l’analyse prédictive dans le monde des affaires est due au fait qu’elle permet à des entreprises de résoudre des problèmes complexes en amont avant que ceux-ci ne surviennent ou ne deviennent trop importants. Les avantages les plus évidents sont :
- La possibilité de détecter à temps et d’éviter les attaques frauduleuses, le vol de données, etc. Le thème de la cybersécurité est récemment devenu capital pour des organisations petites et grandes dans le monde entier. Avec l’aide de l’analyse prédictive, toutes les actions d’un réseau peuvent être surveillées en temps réel pour détecter des anomalies indiquant une possible fraude ou d’autres menaces.
- Grâce au marketing prédictif, vous pouvez, grâce aux cookies, optimiser vos stratégies de marketing en suivant l’historique des achats, le comportement et les opinions de vos clients, dans le but d’élaborer pour l’avenir des promotions convaincantes ou des campagnes très ciblées. Les ensembles de données et les informations obtenues permettent également de déterminer les réactions des clients à des achats spécifiques et d’examiner les possibilités de vente croisée. C’est ainsi que l’analyse prédictive contribue à l’amélioration du chiffre d’affaires d’une société.
- La possibilité d’améliorer les opérations grâce à un suivi sophistiqué des tendances permettant de prévoir la demande de ressources spécifiques et d’avertir les responsables lorsqu’ils doivent passer des commandes supplémentaires ou réduire les stocks. Le marketing prédictif augmente ainsi l’efficacité de votre entreprise.
- Elle minimise également de nombreux risques. Lorsque vous suivez de près les transactions à l’aide de données et d’algorithmes, vous pouvez mieux prévoir la vente de vos articles. Vous pouvez également réduire le risque de pénurie et de commandes en souffrance.
Analyse prédictive pour les petites et grandes entreprises
L’analyse prédictive est un outil désormais parfaitement intégré aux processus des entreprises, petites et grandes, ce qui la rend de plus en plus indispensable ! Comme mentionné précédemment, contrairement à l’analyse traditionnelle, l’approche se concentre sur les probabilités. Elle est moins axée sur un résultat absolu.
Il n’est donc pas possible de savoir à l’avance si une information va s’avérer juste ou pas, importante ou non. Même si l’approche peut sembler complexe, l’analyse prédictive ne convient pas uniquement aux grandes entreprises internationales. Grâce aux logiciels d’analyse prédictive, les petites entreprises peuvent également analyser leurs données, optimiser les statistiques de vente, identifier les points faibles et estimer les ventes et les bénéfices.
Utiliser les données pour anticiper les évolutions futures et adapter les processus en conséquence revient à améliorer les performances. Grâce à l’analyse prédictive, les entreprises peuvent améliorer leur qualité, leur rentabilité et leur évolutivité en optimisant l’allocation des ressources et les stratégies basées sur les données.
Le marketing prédictif fournit également des informations importantes ainsi que des instructions stratégiques objectives et des conseils dans le domaine de la prise de décision. En utilisant des modèles mathématiques pour analyser les données historiques, vous pouvez prendre des décisions plus éclairées et plus rationnelles.
Améliorez votre informatique grâce à l’analyse prédictive
L’analyse prédictive est utilisée dans divers domaines tels que le marketing, la gestion (de produits), les services financiers, les assurances, les télécommunications, la vente au détail, les voyages, la mobilité, l’éducation et les soins de santé. L’utilisation de l’analyse prédictive peut conduire à une augmentation des performances informatiques en identifiant certains risques.
Cette technologie vous avertit également des problèmes potentiels de votre infrastructure IT ou des mises à jour nécessaires. Au lieu d’attendre un rapport de panne, vos équipes d’exploitation peuvent utiliser l’analyse prédictive pour rechercher de manière proactive les problèmes et les réparer avant qu’ils ne causent des dommages importants.
Comme vous pouvez le constater, les organisations qui s’appuient sur des solutions d’analyse prédictive ont un considérable avantage concurrentiel sur leurs concurrents. Peu importe que vous soyez une grande ou une petite entreprise : si vous êtes prêt à tester ces technologies, n’hésitez pas à nous contacter. L’équipe d’Enigma Swiss se fera un plaisir de vous aider et de s’occuper de vos analyses prédictives.
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