Analyse prédictive : tout ce qu’il faut savoir

L’analyse prédictive aide les entreprises à améliorer leur performance ou à se démarquer de leurs concurrents. Les mots d’ordre ? Efficacité et compétitivité.

L’analyse prédictive existe depuis longtemps mais ce n’est que récemment qu’elle a commencé à se démocratiser. Auparavant plutôt réservée aux mathématiciens et aux statisticiens, elle est devenue plus accessible grâce à la création de logiciels prédictifs d’analyse grand public.  

Elle est aussi devenue un atout de taille pour les entreprises, à tel point qu’elle est considérée comme une tendance clé de la Business Intelligence en 2021. Mais de quoi parle-t-on au juste ? 

L’analyse prédictive, c’est quoi ?  

 

Le but de l’analyse prédictive pour une entreprise est de prédire de potentiels événements futurs. 

Comment ? En explorant ses données historiques grâce à des techniques statistiques, au machine learning et à l’intelligence artificielle. Ces techniques de modélisation prédictive incluent par exemple la régression, les arbres de décision ou encore les réseaux de neurones. 

Cette exploration vise à découvrir des tendances passées qui pourraient se reproduire à l’avenir. C’est en identifiant ces tendances qu’elle peut mieux préparer ses équipes, automatiser certaines actions et saisir certaines opportunités commerciales. 

Pourquoi faire de l’analyse prédictive ?  

 

Pour être la plus compétitive et efficace possible, tout simplement. En recourant à l’analyse prédictive, une entreprise vise à améliorer sa performance ou à se démarquer de ses concurrents. 

La popularité de l’analyse prédictive a particulièrement augmenté du fait de la hausse des volumes et des types de données et de la conjoncture compliquée de ces dernières décennies. En effet, ce contexte a poussé nombre d’entreprises à vouloir tirer plus d’enseignements de leurs données. 

 

Les 5 avantages principaux de l’analyse prédictive sont : 

  • L’analyse de la clientèle (pour conquérir de nouveaux clients, améliorer la rétention de clients, développer de meilleures offres…) 
  • Le déchiffrage des tendances liées à un marché spécifique 
  • L’anticipation des ventes pour évaluer les revenus futurs de l’entreprise 
  • L’anticipation de pannes grâce aux signaux de la chaîne de production 
  • La détection rapide de fraudes 

Les 3 principaux cas d’utilisation de l’analyse prédictive

La creation de cibles et de segments grace a l analyse predictive

L’analyse prédictive fait partie des outils de Business Intelligence Marketing et de la BI pour les commerciaux

Elle compte 3 principaux modèles d’utilisation : les modèles d’identification, le scoring prédictif et la segmentation automatisée.

 

Les modèles d’identification 

Ce modèle a pour objectif d’identifier des prospects qui ressemblent aux clients fidèles de l’entreprise afin de les acquérir. Pour commencer, des clients fidèles sont choisis parce qu’ils ont réalisé un certain achat, acheté un service supplémentaire ou renouvelé un contrat par exemple. On déterminera ensuite leurs caractéristiques communes de façon à identifier des prospects aux attributs similaires.  

Ce modèle aide les équipes commerciales et marketing à : 

  • Clarifier les cibles majeures de l’entreprise et leurs caractéristiques 
  • Déterminer quels types de prospects viser dans leurs campagnes 
  • Identifier tôt dans le parcours de vente les prospects qui ont le plus de chance de devenir des clients

 

Le scoring prédictif 

Le scoring prédictif sert à valoriser chaque profil de client selon le nombre d’achats qu’il ou elle a effectué. Avec ce modèle, les équipes n’ont plus besoin de s’en remettre à la spéculation et l’expérimentation pour choisir comment valoriser un client.  

Ce cas d’usage permet aux équipes commerciales et marketing : 

  • D’identifier rapidement les comptes clients qui font partie des meilleurs acheteurs pour leur accorder une attention particulière. 
  • De lancer des campagnes commerciales réussies. 

 

La segmentation automatisée 

Ce modèle permet le découpage de la base client en segments pour aider les équipes marketing et commerciales à s’adresser de la bonne manière à chacun d’entre eux.

Ainsi, la segmentation automatisée optimise le travail de ces équipes. Les résultats du scoring prédictif peuvent par exemple servir à trouver le meilleur public pour une certaine campagne. 

Les équipes commerciales et marketing pourront ainsi : 

  • Avoir une meilleure compréhension de leur base client 
  • Mieux ajuster la manière dont ils interagissent avec les clients selon leur segment et avec des prospects selon leur segment potentiel 
  • Développer des campagnes spécifiquement pour certains segments

L’analyse prédictive et ses limites 

 

L’analyse prédictive rencontre encore quelques obstacles dans sa démocratisation. L’utilisation de modèles d’analyse prédictive nécessite une grande quantité de données et est donc plus accessible pour les grandes entreprises. 

Il ne faut aussi jamais oublier qu’aucune analyse prédictive ne peut prédire avec certitude le succès d’un nouveau produit ou la croissance d’un marché. L’analyse prédictive est un outil d’aide à la décision et non un outil de décision.

Mais l’analyse prédictive n’en reste pas moins un formidable outil pour les entreprises car elle leur donne des précieuses estimations. Ces enseignements facilitent la construction de tableau de bord et rendent ces tableaux d’autant plus puissants. 

Articles liés
Reporting financier
Décryptez le reporting financier : définition, bénéfices et outils
Besoin d’accélérer et de fiabiliser votre reporting financier ? Découvrez nos meilleurs conseils d’expert pour un reporting efficace. …
BI PME Table Ronde
Qu’est-ce que la BI peut apporter aux PME ?
3 experts en BI et un client discutent de l’impact de la Business Intelligence sur les PME. Envie de savoir ce qu’ils se disent ? …
entreprise data driven
Être data-driven : c’est quoi ?
Une organisation data-driven a 19 fois plus de chance d’être rentable. Comment être guidé par la donnée au quotidien ? …
Contactez un de nos experts
contact expert bi

« * » indique les champs nécessaires

RGPD
Hidden
{embed_url}