Les avantages des logiciels d’analyse prédictive
Vous disposez d'une multitude de données commerciales stockées dans vos systèmes. Et maintenant, que faire ? Un logiciel d'analyse prédictive des ventes peut vous aider à exploiter ces données pour obtenir de meilleures informations sur le comportement des clients et les besoins opérationnels, afin d'optimiser l'allocation des ressources, la prise de décision et la tarification des produits.
Examinons d'un peu plus près ce qu'est l'analyse prédictive, comment elle fonctionne et comment elle peut bénéficier à votre entreprise.
Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?
De manière générale, l'analyse prédictive utilise des données, l'apprentissage automatique et des algorithmes statistiques pour révéler la probabilité de scénarios futurs à partir des données historiques d'analyse des ventes.
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L'objectif de l'utilisation de l'analyse prédictive est de découvrir ce qui se produira à l'avenir sur la base des tendances du marché, de vos propres décisions et de tous les autres facteurs et indicateurs que vous pouvez fournir.
Il existe plusieurs modèles et méthodes pour l'analyse prédictive, dont les arbres de décision, la régression et les réseaux neuronaux. Ceux-ci sont ensuite classés sous quelques types d'analyse prédictive, notamment les modèles de cluster, de classification et de séries temporelles — chacun possédant ses propres usages, avantages et inconvénients.
Comment fonctionne l'analyse prédictive ?
La modélisation prédictive et statistique utilise des résultats futurs connus pour entraîner ou développer un modèle que vous pouvez utiliser afin de prédire des valeurs pour des données uniques, différentes ou nouvelles. Ces analyses avancées sont conçues pour fournir des prédictions et des indications exploitables représentant la probabilité de votre variable cible, comme le chiffre d'affaires, pour obtenir un avantage concurrentiel dans votre secteur.
Types de techniques de modélisation prédictive
Il existe de nombreux types de modèles analytiques, comme l'analyse bayésienne, les modèles d'ensemble, les moindres carrés partiels, l'exploration de données de séries temporelles et les voisins les plus proches (K-nearest neighbors). Toutefois, les trois plus couramment utilisés sont les arbres de décision, les réseaux neuronaux et la régression.
Arbres de décision
Ce modèle de classification est conçu pour partitionner les données en sous-ensembles sur la base de différentes catégories de variables d'entrée. Vous pouvez les utiliser pour comprendre le cheminement des décisions d'une personne ; chaque branche de l'arbre représente des choix et des alternatives, et chaque feuille indique une classification ou une décision. Votre modèle cherchera à trouver la variable unique permettant de diviser vos données en groupes logiques.
L'arbre de décision est populaire car il est l'un des plus simples à comprendre. Il peut également gérer les valeurs manquantes, ce qui en fait un bon point de départ pour la sélection de variables.
Réseaux neuronaux
L'une des techniques les plus sophistiquées que vous pouvez utiliser en analyse prédictive et en intelligence d'affaires est le réseau neuronal, capable de modéliser des relations très complexes. Ces modèles sont plébiscités car ils sont flexibles et puissants. Ils peuvent gérer les relations non linéaires dans les jeux de données et valider les résultats obtenus par des techniques plus simples.
Les réseaux neuronaux fonctionnent grâce à la reconnaissance de motifs, ainsi qu'à des processus d'intelligence artificielle qui analysent graphiquement les paramètres. Ils sont particulièrement efficaces lorsqu'il n'existe pas de formules mathématiques mettant en relation entrée et sortie ou lorsqu'il y a un grand volume de données d'entraînement.
Régression
Il existe deux types de régression, linéaire et logistique, qui permettent d'estimer les relations entre une variété de variables. Ce type de modèle est conçu pour gérer un flux de données continu qui suit une distribution normale. La régression identifie également les principaux schémas dans de grands ensembles de données et peut être utilisée pour déterminer comment le prix et d'autres indicateurs influencent l'expérience client.
Principaux avantages de l'analyse prédictive
Passons maintenant à l’essentiel : pourquoi votre entreprise pourrait avoir besoin de l'analyse prédictive. Les cas d'usage et avantages sont nombreux, parmi lesquels une meilleure fidélisation des clients, des décisions pilotées par les données, l'amélioration du processus de vente grâce aux données et l’optimisation des stratégies marketing. En voici quelques autres qui pourraient vous inciter à intégrer l’analyse de données à votre flux de travail.
Prédiction de conversion
Vous souhaitez prendre des décisions éclairées en matière de campagnes marketing et de prospection client. Utilisez donc l’analyse prédictive pour découvrir ce qui augmente la probabilité d’une conversion et accroît l’intention d’achat.
Détection de la fraude
Si vous souhaitez utiliser l'automatisation pour protéger votre entreprise, l’analyse prédictive peut vous permettre d’identifier en temps réel les actions anormales indiquant une fraude ou d’autres vulnérabilités au sein du réseau de votre société.
Augmenter l’efficacité opérationnelle
Que vous ayez besoin de déterminer la quantité de stocks à prévoir pour une saison particulière, de trouver une meilleure façon de gérer vos ressources, ou simplement de gagner en efficacité générale, la collecte et l’analyse de données sont essentielles pour anticiper les événements futurs liés à la chaîne d’approvisionnement et aux besoins du commerce électronique.
Réduction des risques
Les demandes d’indemnisation, le recouvrement de créances et les scores de crédit sont autant d’exemples concrets d’utilisation de l’analyse prédictive pour évaluer les risques et réduire la probabilité qu’un nouveau client fasse défaut.
Prévision de la maintenance prédictive
Si vous travaillez avec des équipements nécessitant une maintenance régulière, vous ne souhaitez pas attendre une panne pour effectuer l’entretien de vos machines. Grâce à l’analyse prédictive, vous bénéficiez d’un calendrier régulier qui permet d’anticiper et de prévenir les dysfonctionnements.
Segmentation de la clientèle
Diviser votre clientèle en groupes spécifiques permet aux spécialistes du marketing d’adapter leur contenu à chaque type d’acheteur. Vous pouvez optimiser vos services en fonction des données clients, telles que la démographie et le comportement, afin d’accroître votre rentabilité.
Ce dont vous avez besoin pour commencer
Pour commencer à utiliser des outils d’analyse prédictive dès maintenant, il suffit de suivre ces quatre étapes simples :
- Définissez le problème que vous souhaitez résoudre.
- Commencez à collecter des données et à rechercher de nouvelles sources de données.
- Construisez le modèle prédictif adapté à votre problématique.
- Vérifiez les résultats obtenus à l’aide d’outils de réseaux neuronaux.
De nombreux logiciels d’analyse prédictive proposent aujourd’hui un modèle en libre-service permettant à n’importe quel utilisateur de profiter de ces outils avancés, sans avoir besoin d’être un data scientist expérimenté. Choisissez des outils offrant des tutoriels, une communauté d’utilisateurs active et la garantie d’un service client accessible pour assurer votre réussite.
Mieux vaut anticiper que subir
Dans l’ensemble, les logiciels d’analyse prédictive vous fournissent des outils de data science pour automatiser l’analyse et accélérer votre processus de prise de décision — c’est-à-dire révéler les indicateurs avancés de réussite.
Ces informations, associées à un cadre éprouvé de prévision des ventes, vous aideront à élaborer votre stratégie et à atteindre vos objectifs pour les prochains trimestres.
