Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive est une sous-catégorie de l'analytique avancée qui utilise des données antérieures pour créer des prédictions sur des événements futurs à l'aide de modélisation statistique, de techniques d'exploration de données et d'apprentissage automatique. Les entreprises se servent de l'analytique de données pour prendre des décisions basées sur les données concernant des opportunités significatives et pour limiter les risques.

L'analyse prédictive est utilisée depuis des décennies mais est devenue récemment de plus en plus accessible et performante, la rendant un atout inestimable pour toute entreprise cherchant à se hisser à un niveau supérieur.

Aperçu de l'analyse prédictive

De multiples applications et outils logiciels sont utilisés pour l'analytique prédictive. En général, ces applications utilisent des algorithmes et des méthodologies pour mesurer les données passées. Ces chiffres, qui sont stockés dans des entrepôts de données, fournissent des perspectives et prévisions du comportement futur pour des personnes, des robots et une variété d'autres entités. Apprenez comment intégrer avec succès un modèle de prédiction dans la structure de votre entreprise avec ces 8 étapes clés pour une transformation numérique réussie.

Apprentissage automatique vs analyse prédictive

Les systèmes d'intelligence d'affaires ont considérablement évolué depuis leurs débuts au début des années 1990. En effet, chaque outil d'intelligence d'affaires a progressé pour recueillir des données par diverses méthodes et procédures. Les experts s'accordent à dire que l'apprentissage automatique est fondamental pour l'analyse prédictive. Bien qu'il existe des différences spécifiques entre les deux, leur usage est devenu de plus en plus interchangeable.

Quels sont les outils d'analyse prédictive ?

Des programmes scolaires entiers sont orientés vers la compréhension des techniques d'apprentissage automatique. Certains outils d'analyse prédictive bien connus et largement utilisés incluent les modèles de classification, les modèles de régression, les arbres de décision et les réseaux neuronaux.

Bien que la terminologie varie souvent, les outils d'analytique font plus ou moins tous la même chose. Ils collectent des données riches pour illustrer des cours d'action exploitables et des perspectives pour les entreprises. Pour plus d'informations sur les différents types d'analyse prédictive, lisez le rapport d'IBM sur l'analyse prédictive.

Les avantages de l'analyse prédictive

1. Amélioration de la fidélité des clients

Nos expériences d'achat deviennent progressivement plus personnalisées. Ces expériences hautement individualisées sont en partie dues à un modèle de prédiction. L'analyse prédictive est utilisée pour comprendre les tendances et les comportements de la population. Cela, à son tour, améliore le service et la performance de diverses entreprises et conduit à la fidélité des clients.

2. Identification des clients potentiellement rentables

Une gamme d'industries utilise l'analyse prédictive. Les entreprises de détail collectent des données sur les comportements des consommateurs pour analyser l'efficacité de diverses stratégies. Des métriques telles que le moment de l'achat, le jour et le genre des clients sont tous stockés pour planifier des événements promotionnels réussis et des campagnes futures. Ces aperçus des clients aident les entreprises à affiner continuellement les besoins de leur public cible et ainsi à améliorer la satisfaction globale des clients.

3. Amélioration de la prise de décision

Au-delà d'aider à déterminer le meilleur cours d'action, l'analyse prédictive aide à améliorer diverses opérations. De nombreux fabricants utiliseront des techniques d'apprentissage automatique pour gérer les stocks et les ressources, maximisant ainsi l'efficacité et l'organisation. L'analyse prédictive aide les dirigeants d'entreprise à prendre de meilleures décisions concernant leurs ressources, leurs priorités et leur planification.

4. Prédiction et quantification des risques

Les techniques d'apprentissage automatique permettent aux entreprises de recueillir des tendances et des comportements passés et de prendre des décisions éclairées sur le fait de procéder ou non avec certaines personnes et entités.

Bien que de nombreux secteurs utilisent l'analyse prédictive, un exemple bien connu de son utilisation est pour les scores de crédit. Un score de crédit est basé sur des achats et des comportements passés et peut fournir un indicateur précis des motifs futurs. Les banques utilisent l'analytique prédictive pour déterminer si elles procéderont ou non avec des prêts, des assurances et diverses autres collaborations.

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