Introduction

L’objectif principal de l’analyse prédictive est de se servir des événements passés pour fournir la meilleure évaluation possible de ce que sera l’avenir.

Dans un environnement économique post-Covid, toujours plus volatil et incertain, de plus en plus d’entreprises mettent leurs données au service de leur croissance en utilisant l’analyse prédictive pour prendre de meilleures décisions stratégiques.

Dans cet article, découvrez ce qu’est l’analyse prédictive et comment les entreprises peuvent tirer intelligemment parti de leurs données pour en faire un atout déterminant et conserver un temps d’avance sur la concurrence.

Quels sont les enjeux de l’utilisation de l’analyse prédictive pour une entreprise?

L’analyse prédictive utilise des données, des algorithmes statistiques et des méthodes de machine learning pour construire des modèles capables d’identifier la probabilité de résultats anticipés sur la base de données récoltées par l’entreprise.

Pour un département marketing, une assurance, un tour operator ou un organisme de recouvrement, être en mesure d’anticiper une tendance ou de prévoir un risque est un enjeu majeur. L’entreprise peut alors prendre de meilleures décisions et modifier sa stratégie pour rester maîtresse de son destin.  

Quels sont les secteurs d’activité pour qui l’analyse prédictive est essentielle ? 

En termes simples, l’analyse prédictive est une forme d’analyse avancée qui détermine ce qui est susceptible de se produire sur la base de données historiques en utilisant l’apprentissage automatique.

Dans de nombreux secteurs d’activité, les entreprises se servent de l’analyse prédictive pour améliorer la performance de leur organisation. 

Analyse prédictive du risque crédit et prévention des fraudes 

Dans le domaine de la finance et dans le secteur bancaire, les fraudes et les défauts de crédits coûtent chaque année des millions d’euros aux institutions financières. 

L’analyse prédictive peut être utilisée pour identifier les zones de risques potentiels à partir de divers “data points” et classer les clients dans différentes catégories, de la plus à la moins risquée. Concernant la fraude, l’analyse prédictive peut aussi être utilisée pour identifier les transactions qui s’écartent trop du schéma traditionnel et tirer la sonnette d’alarme plus vite. 

Analyse prédictive de la maintenance des infrastructures industrielles

Quand une machine tombe en panne, les coûts liés à un ralentissement de la production peuvent largement dépasser le coût d’une réparation. Être en mesure d’intervenir sur une machine avant que celle-ci ne tombe en panne est donc crucial pour tous les acteurs de l’industrie. 

L’analyse prédictive peut utiliser des données en temps réel pour prédire avec précision le moment où une machine risque de tomber en panne, ce qui permet à l’entreprise d’y remédier avant qu’elle ne provoque une série de problèmes plus graves. 

Analyse prédictive et prévision des ventes 

Anticiper les attentes des consommateurs est le rêve de tout service des ventes ! 

En utilisant les informations recueillies lors de transactions passées, un modèle basé sur l’analyse prédictive des données est capable de faire émerger les tendances de comportement des consommateurs ou des utilisateurs d’une application mobile par exemple. 

Il est dès lors possible de leur proposer un produit, un service ou une offre complètement personnalisée au moment le plus propice pour les convertir en acheteurs. 

En analysant les données des trimestres passés, l’analyse prédictive sera également d’une grande aide pour générer des insights éclairés sur les les produits et/ou les services qui seront le plus demandés à l’avenir.

Analyse prédictive et marketing

Pour un service marketing, l’analyse prédictive est un outil pertinent pour anticiper le comportement de ses clients et optimiser ses campagnes. En identifiant certains signes d’insatisfaction, il est par exemple possible d’anticiper la perte de certains clients et de corriger le tir rapidement en collaboration avec le service client. 

L’analyse prédictive peut aussi être utilisée pour mesurer le niveau de maturité d’un client au sein du tunnel de conversion et déclencher une campagne marketing ciblée pour engager en priorité les prospects à fort potentiel.

Comment fonctionnent les modèles d’analyse prédictive ? 

Pour arriver à ce type de résultats, l’analyse prédictive repose sur des modèles qui permettent de générer les informations dont votre entreprise a besoin pour prendre les bonnes décisions. 

On distingue généralement trois phases de traitement des données qui sont souvent répétées pour augmenter l’exactitude des hypothèses énoncées.

Le training : c’est la phase de collecte et d’analyse des données. Les facteurs les plus pertinents sont alors identifiés. Par exemple, dans le cas de l’analyse du risque crédit, on prêtera attention à des critères déterminants comme le risque sectoriel ou la santé financière de l’entreprise ou du client en question. 

En fonction de ces données collectées et analysées au sein d’un modèle statistique, les clients sont répartis en segments, qui permettent de générer certaines hypothèses.

Le contrôle : c’est une phase qui consiste à vérifier, à l’aide de nouvelles données collectées, la vraisemblance des hypothèses de la phase de training. En fonction des conclusions apportées par l’étape de contrôle, le modèle peut être modifié.

Les pronostics : le modèle ainsi validé permet de générer des pronostics, c’est-à-dire un ou plusieurs scénarios envisageables pour l’avenir. 

Pour reprendre le cas de l’analyse du risque crédit, un pronostic peut être la faculté de prédire avec exactitude la probabilité de défaut de remboursement d’une catégorie d’emprunteurs. L’institution bancaire va alors pouvoir les orienter vers un autre produit moins risqué ou leur demander davantage de garanties. 

L’analyse prédictive pour générer de la croissance grâce à ses données

L’analyse prédictive est sans nul doute un levier d’excellence pour les entreprises qui souhaitent valoriser leurs données et les mettre au service de la performance de leur organisation. La solution Smart Data et les outils de modélisation des données de Redstone vous permettent de comprendre, détecter, prédire des tendances et tirer des conclusions sur vos résultats actuels et à venir.

Contactez-nous sans attendre pour mettre la data au service de la croissance de votre entreprise.