l’analyse prédictive est devenue un concept populaire, avec un intérêt en hausse constante au cours des cinq dernières années selon Google Trends.
de plus en plus souvent, l’idée de l’analyse prédictive (également connue sous le nom d’analyse avancée) a été liée à la business intelligence. Mais les deux sont—ils vraiment liés-et si oui, quels avantages les entreprises voient-elles en combinant leurs initiatives de business intelligence avec l’analyse prédictive?, Comment business intelligence comparer avec l’analyse prédictive?
Qu’est-ce que L’analyse prédictive?
l’analyse prédictive consiste à utiliser des données historiques, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour prédire ce qui se passera dans le futur. Ces données historiques sont introduites dans un modèle mathématique qui tient compte des tendances et des modèles clés dans les données. Le modèle est ensuite appliqué aux données actuelles pour prédire ce qui se passera ensuite.,
L’utilisation des informations de l’analyse prédictive peut aider les entreprises—et les applications métier—à suggérer des actions pouvant affecter des changements opérationnels positifs. Les analystes peuvent utiliser l’analyse prédictive pour prévoir si un changement les aidera à réduire les risques, à améliorer les opérations et/ou à augmenter les revenus. En son cœur, l’analyse prédictive répond à la question » Qu’est-ce qui est le plus susceptible de se produire en fonction de mes données actuelles, et que puis-je faire pour changer ce résultat?, »
exemples concrets d’analyse prédictive en Intelligence d’Affaires
pour de nombreuses entreprises, l’analyse prédictive n’a rien de nouveau. Mais il est de plus en plus utilisé par diverses industries pour améliorer les opérations commerciales quotidiennes et parvenir à une différenciation concurrentielle.
Dans la pratique, l’analyse prédictive peut prendre différentes formes. Prenez ces scénarios par exemple.
identifiez les clients susceptibles d’abandonner un service ou un produit. Considérons un studio de yoga qui a implémenté un modèle d’analyse prédictive., Le système peut identifier que « Jane » ne renouvellera probablement pas son adhésion et Suggérer une incitation qui est susceptible de l’amener à renouveler en fonction des données historiques. La prochaine fois que Jane entrera dans le studio, le système enverra une alerte au personnel des relations avec les membres pour lui offrir une incitation ou lui parler de la poursuite de son adhésion. Dans cet exemple, l’analyse prédictive peut être utilisée en temps réel pour remédier au désabonnement des clients avant qu’il n’ait lieu.
envoyez des campagnes marketing aux clients les plus susceptibles d’acheter., Si votre entreprise ne dispose que d’un budget de 5 000 $pour une campagne de marketing incitatif et que vous avez trois millions de clients, vous ne pouvez évidemment pas accorder une réduction de 10% à chaque client. L’analyse prédictive et la business intelligence peuvent aider à prévoir les clients qui ont la plus forte probabilité d’acheter votre produit, puis à envoyer le coupon uniquement à ces personnes pour optimiser les revenus.
améliorer le service à la clientèle en planifiant de manière appropriée. Les entreprises peuvent mieux prédire la demande à l’aide d’analyses avancées et d’intelligence d’affaires., Par exemple, considérez une chaîne hôtelière qui veut prédire combien de clients resteront dans un certain endroit ce week-end afin qu’ils puissent s’assurer qu’ils ont suffisamment de personnel et de ressources pour gérer la demande.
Comment fonctionne L’analyse prédictive?
Une analyse prédictive précise et efficace nécessite un travail initial à mettre en place. Bien fait, l’analyse prédictive nécessite des personnes qui comprennent qu’il y a un problème commercial à résoudre, des données qui doivent être préparées pour l’analyse, des modèles qui doivent être construits et affinés, et un leadership pour mettre les prédictions en action pour obtenir des résultats positifs.,
tout projet d’analyse prédictive réussi impliquera ces étapes.
tout d’abord, identifiez ce que vous voulez savoir en fonction des données passées. Quelles questions voulez-vous répondre? Quelles sont les décisions commerciales importantes que vous prendrez avec The insight? Savoir cela est une première étape cruciale pour appliquer l’analyse prédictive.
ensuite, déterminez si vous avez les données pour répondre à ces questions. Votre système opérationnel capture-t-il les données nécessaires? Comment nettoyer est-il?, Dans quelle mesure dans le passé avez-vous ces données, et est-ce suffisant pour apprendre des modèles prédictifs?
entraînez le système à tirer des leçons de vos données et à prédire les résultats. Lors de la création de votre modèle d’analyse prédictive, vous devrez commencer par former le système à apprendre des données. Par exemple, votre modèle peut regarder des données historiques telles que l’action de clic. En établissant les bons contrôles et algorithmes, vous pouvez former votre système à regarder combien de personnes qui ont cliqué sur un certain lien ont acheté un produit particulier et corréler ces données dans les prédictions sur les actions futures des clients.,
votre modèle d’analyse prédictive devrait éventuellement être en mesure d’identifier des modèles et / ou des tendances concernant vos clients et leurs comportements. Vous pouvez également exécuter un ou plusieurs algorithmes et de choisir celle qui fonctionne le mieux pour vos données, ou vous pouvez opter pour choisir un ensemble de ces algorithmes.
un autre élément clé est de recycler régulièrement le module d’apprentissage. Les tendances et les tendances fluctueront inévitablement en fonction de la période de l’année, des activités en cours de votre entreprise et d’autres facteurs., Définissez un calendrier—peut—être une fois par mois ou une fois par trimestre-pour recycler régulièrement votre module d’apprentissage d’analyse prédictive afin de mettre à jour les informations.
planifiez vos modules. Les modules d’analyse prédictive peuvent fonctionner aussi souvent que vous en avez besoin. Par exemple, si vous obtenez de nouvelles données client tous les mardis, vous pouvez configurer automatiquement le système pour télécharger ces données lorsqu’elles arrivent.
utilisez les idées et les prédictions pour agir sur ces décisions. L’analyse prédictive n’est utile que si vous l’utilisez. Vous aurez besoin de champions du leadership pour permettre aux activités de faire du changement une réalité., Ces informations prédictives peuvent être intégrées à votre ligne d’applications métier pour que tout le monde dans votre organisation puisse les utiliser.
L’analyse prédictive a ses défis, mais peut conduire à des résultats commerciaux inestimables—y compris attraper les clients avant qu’ils ne se désabonnent, optimiser le budget de l’entreprise et répondre à la demande des clients. Ce n’est pas magique, mais ça pourrait être la boule de cristal de votre entreprise.,
tout rassembler: utiliser L’analyse prédictive pour influencer les résultats commerciaux
toutes les entreprises peuvent bénéficier de l’analyse prédictive pour collecter des données sur les clients et prédire les prochaines actions en fonction de leur comportement historique. Ces informations peuvent être utilisées pour prendre des décisions qui ont un impact sur les résultats de l’entreprise et influencent les résultats. Si vous êtes prêt à en savoir plus sur l’analyse prédictive et comment l’intégrer à votre application, demandez une démonstration de Logi Predict.