Qu’est-ce que l’analyse prédictive et pourquoi est-elle importante ?
Si l’analytique prédictive existe depuis plus d’une décennie, ce n’est que récemment que les organisations l’ont élevée au rang d’élément essentiel de leurs opérations commerciales. Aujourd’hui, l’analytique prédictive peut être utilisée pour augmenter votre rentabilité et vous fournir un avantage concurrentiel — surtout si vous exploitez les logiciels d’analytique interactive disponibles.
Si vous souhaitez en savoir plus sur l’analytique prédictive et la façon dont elle peut aider votre entreprise à prospérer, explorez cet aperçu pour trouver des réponses.
Définir l’Analytique Prédictive
L’analytique prédictive consiste à utiliser des données, l’apprentissage automatique et des algorithmes statistiques pour identifier et prévoir les tendances futures à partir de données historiques. Grâce à l’analytique prédictive, vous pouvez espérer prendre des décisions plus précises et axées sur les données concernant le marché et les consommateurs.
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Types d’Analytique Prédictive
Il existe plusieurs types d’analytique prédictive des données que vous pouvez utiliser pour évaluer les données, révéler des schémas et observer des tendances afin de prédire des événements futurs. Parmi les modèles les plus courants pour cette analytique, on trouve le regroupement (clustering), la classification et les modèles de séries temporelles.
Modèles de Regroupement (Clustering)
Ce type de modèle d’analytique des données relève de l’apprentissage non supervisé qui regroupe les données en fonction d’attributs similaires. Vous pouvez utiliser ce type d’analytique prédictive pour segmenter les clients selon des caractéristiques communes et développer des stratégies uniques pour chaque groupe.
Modèles de Classification
Avec ce modèle prédictif, vous êtes dans le domaine de l’apprentissage automatique supervisé. Grâce aux modèles de classification, vous pouvez catégoriser les données à partir d’informations historiques pour décrire les relations au sein d’un ensemble de données donné. Classez vos prospects ou clients en groupes ou répondez à des questions avec des réponses binaires, comme vrai ou faux.
Parmi les modèles de classification courants, on trouve les arbres de décision, la régression logistique, les réseaux neuronaux et la forêt aléatoire.
Psst ! Vous pouvez utiliser ces types de modèles pour calculer les revenus futurs.
Modèles de Séries Temporelles
Lorsque vous utilisez des modèles de séries temporelles, vous exploitez différentes entrées de données à une fréquence définie — qu’elle soit mensuelle, hebdomadaire ou quotidienne. Vous pouvez tracer des variables dépendantes au fil du temps pour analyser vos données à la recherche de tendances, de saisonnalité et de comportements cycliques, comme anticiper le nombre d’appels que votre centre d’appels pourrait recevoir par heure au cours de la journée.
L’Importance de l’Analytique Prédictive
Les organisations se tournent vers l’analytique prédictive pour les aider à résoudre divers problèmes et saisir des opportunités uniques. Voici quelques cas d’utilisation les plus courants qui font de l’analytique prédictive un élément essentiel :
Détection de Fraude : Combinez différentes méthodes analytiques pour détecter des schémas en examinant les actions sur un réseau en temps réel afin d’identifier les anomalies et les comportements criminels.
Optimiser les Campagnes : Déterminez comment un client peut réagir à une sollicitation ou quand il effectuera un achat afin d’attirer de nouveaux clients et de promouvoir des opportunités de vente croisée.
Améliorer les Opérations : Utilisez des modèles prédictifs pour prévoir les besoins en inventaire et en ressources afin de rationaliser les opérations. Vous commanderez les éléments essentiels à temps et assurerez une efficacité optimale. Ces modèles sont également essentiels pour établir une formule de prévision des ventes qui soit continuellement fiable.
Réduire le Risque : Évaluez la probabilité qu’un acheteur fasse défaut grâce aux scores de crédit et à d’autres indicateurs. En fait, un score de crédit est un modèle prédictif qui intègre toute information pertinente quant au risque d’une personne, vous fournissant ainsi un indicateur facile à comprendre.
Qui a Besoin d’Analytique Prédictive
L’analytique prédictive détient la réponse pour de nombreux secteurs et cas d’usage, notamment :
Banque : Les services financiers ont besoin de l’apprentissage automatique et d’outils quantitatifs pour les aider à prévoir les risques de crédit et détecter les fraudes. L’analytique permet à ces institutions de s’adapter en temps réel aux évolutions dynamiques du marché pour obtenir de meilleurs résultats à l’avenir.
Ressources Humaines : Les RH s’appuient sur des outils d’analytique prédictive pour proposer les bons candidats aux bonnes organisations grâce à divers indicateurs d’enquêtes. Avec des données à la fois qualitatives et quantitatives, ils peuvent réduire le turnover et accroître la satisfaction des employés.
Santé : Les hôpitaux et les cliniques peuvent utiliser l’analyse prédictive pour gérer les soins, suivre les épidémies et planifier le personnel adéquat. L’exploration des dossiers médicaux permet d’en savoir plus sur les réactions des patients aux traitements et sur le volume des maladies selon la saisonnalité. L’un des avantages des logiciels CRM de santé, c’est que nombre de ces outils offrent cette capacité.
Chaîne d'approvisionnement : Les secteurs de la logistique doivent pouvoir anticiper le moment de recommander des stocks et définir des stratégies de tarification appropriées pour le marché. L’analytique prédictive est essentielle pour répondre à la demande client sans surstocker tout en évaluant l’évolution des coûts des produits dans le temps.
Ventes & Marketing : Le marketing et les ventes utilisent déjà l’intelligence artificielle pour leur prise de décision, avec la BI et le reporting automatisé. L’analyse historique et statistique offre simplement plus de leviers pour suivre et comprendre le cycle de vie du client.
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Comment fonctionne l’analytique prédictive ?
Il existe plusieurs méthodes pour mettre en place un cadre d’analytique prédictive générant des conclusions exploitables. Voici un exemple comprenant cinq étapes de base :
- Définir votre problématique : Il vous faut une hypothèse et un ensemble de besoins. Cherchez-vous à utiliser des techniques de modélisation pour détecter la fraude ? Voulez-vous déterminer les niveaux de stock pour la période des fêtes ? Identifier votre problème vous aidera à choisir le type de modèle prédictif approprié.
- Collecter et organiser vos données : Vous disposez peut-être de décennies de données, ou uniquement des données récentes de l’an passé. Quelle que soit la quantité d’informations disponibles, identifiez les flux de données et organisez-les dans un entrepôt de données.
- Nettoyer et traiter vos données : Les données brutes sont insuffisantes pour résoudre un problème métier. Il faut les nettoyer pour éliminer les anomalies, compléter les données manquantes, et supprimer les valeurs extrêmes susceptibles de fausser les résultats avant toute modélisation prédictive.
- Développer votre modèle prédictif : Les data scientists utilisent différents outils et techniques statistiques pour créer un modèle capable de répondre à votre problématique. Faut-il une régression linéaire ? Un arbre de décision ? Des algorithmes d’apprentissage automatique ?
- Valider vos résultats : Ne faites pas totalement confiance au cloud pour obtenir à chaque fois la réponse parfaite. Vérifiez la précision de votre modèle et ajustez-le si besoin pour obtenir les résultats les plus pertinents.
Exemples de techniques d’analytique prédictive
Voici quelques exemples de techniques d’analytique prédictive et leur application concrète dans le monde réel.
Analyse de régression
Cette technique estime la relation entre différentes variables afin de détecter des tendances dans de grands ensembles de données et la corrélation entre différentes entrées. Le modèle de régression est particulièrement utile pour étudier l’impact des variables indépendantes entre elles, par exemple, comment une hausse des prix se répercute sur les ventes.
Arbre de décision
Ce type de modèle de classification en data science classe les données dans différentes catégories, en fonction de variables spécifiques. Cette méthode de modélisation statistique sert à comprendre des choix individuels, comme l’influence de l’expérience client sur la décision d’achat.
Réseaux neuronaux
Ce type de modélisation s’appuie sur l’apprentissage automatique afin d’automatiser l’analytique prédictive sur des relations complexes. Ce sont essentiellement des moteurs de reconnaissance de motifs, idéaux pour repérer des connexions non linéaires dans vos ensembles de données. Utilisez les réseaux neuronaux pour valider les résultats obtenus par d’autres modèles.
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