IBM a créé l'expression « analyse prescriptive », qui est parfois appelée la « dernière frontière » d'une stratégie d'analyse. Cet article approfondira la définition, les exemples, les avantages et les inconvénients de l'analyse prescriptive.
Prendre des décisions basées sur les données est essentiel au succès commercial et marketing, et l'analyse prescriptive utilise les sciences informatiques et les mathématiques pour vous aider à tirer parti de l'analyse descriptive et prédictive. Il va au-delà des projections et suggère comment vos décisions marketing seront mises en œuvre. Fondamentalement, il ne prédit pas seulement ce qui se passera et quand cela se produira, mais répond également à la question "pourquoi cela se produira-t-il ?", ce que les spécialistes du marketing et les entreprises demandent souvent.
Définition de l'analyse prescriptive
Prenons un peu de recul pour analyser la définition de l'analytique descriptive et prédictive avant de passer à l'analytique prescriptive. L'analyse descriptive est une branche des statistiques qui examine les données historiques afin de générer des informations pour une enquête plus approfondie. Vous pouvez découvrir les raisons des succès et des échecs de l'analyse descriptive en utilisant des techniques d'exploration de données. L'analyse prédictive est le processus consistant à combiner des données historiques avec des algorithmes pour prévoir les résultats.
L'analyse prescriptive, quant à elle, est une sorte d'analyse de données dans laquelle la technologie est utilisée pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions en analysant les données brutes. L'analyse prescriptive prend en compte les informations sur les situations ou scénarios potentiels, les ressources disponibles, les performances antérieures et les performances actuelles pour recommander un plan d'action ou une stratégie. Il peut être utilisé pour porter des jugements sur un large éventail de périodes, de l'immédiat au long terme.
C'est l'opposé polaire de l'analyse descriptive, qui analyse les décisions et les résultats après qu'ils se sont produits.
La vue d'ensemble pour les spécialistes du marketing et les entreprises
L'analyse prescriptive aide les spécialistes du marketing à optimiser les campagnes en temps réel. Il permet aux spécialistes du marketing de prendre des décisions stratégiques mieux informées. Les spécialistes peuvent prendre des décisions d'optimisation plus rapidement et déterminer ce qui fonctionnera le mieux pour votre marque, votre audience et vos objectifs de campagne, car des données en temps réel sont disponibles.
Il vous aide à prendre les décisions commerciales les plus éclairées. Cela peut également vous aider à atteindre des objectifs commerciaux, tels que l'augmentation des ventes ou la génération de prospects ou l'optimisation de la logistique et des livraisons de produits.
Comment ça marche?
L'analyse prescriptive est basée sur des méthodes d'intelligence artificielle telles que l'apprentissage automatique qui permet le traitement des quantités massives de données d'aujourd'hui. Et à mesure que de nouvelles données ou des données supplémentaires deviennent disponibles, les programmes informatiques changent automatiquement pour en tirer parti. Cela se produit d'une manière beaucoup plus rapide et plus complète que les capacités humaines ne pourraient le faire.
Il est lié à l'analyse prédictive, qui implique l'utilisation de statistiques et modélisation statistique pour prévoir les performances futures sur la base des données présentes et passées. Cependant, cela va encore plus loin; il conseille un itinéraire futur basé sur les prévisions de l'analyse prédictive de ce qui est susceptible de se produire.
Les avantages et les inconvénients de l'analyse prescriptive
L'analyse prescriptive réduit le bruit de l'incertitude actuelle et des circonstances changeantes. Il contribue également à la prévention de la fraude, à la réduction des risques, à l'augmentation de l'efficacité, à la réalisation des objectifs de l'entreprise et au développement de clients plus fidèles.
Ce type d'analyse, en revanche, n'est pas sans défauts. Les organisations ne peuvent être efficaces que si elles savent quelles questions poser et comment répondre aux réponses. Les résultats de sortie ne seront pas exacts si les hypothèses d'entrée sont incorrectes.
Cependant, lorsqu'elle est appliquée correctement, l'analyse prescriptive peut aider les organisations à porter des jugements basés sur des données approfondies plutôt que sur des données irréfléchies basées sur l'intuition. Il peut également simuler et afficher la probabilité de divers résultats, permettant aux entreprises de mieux saisir le niveau de risque et d'incertitude auquel elles sont confrontées plutôt que de se fier à des moyennes. De plus, les pires scénarios peuvent être prédits avec plus de précision, ce qui permet aux entreprises de planifier en conséquence.
Autres avantages de l'analyse prescriptive en entreprise
Si vous êtes un cadre supérieur, vous réfléchissez continuellement à la manière d'améliorer l'efficacité et la performance des opérations de votre entreprise. L'analyse prescriptive est la technique la plus évidente et la plus efficace pour échafauder l'intelligence d'affaires dans n'importe quelle organisation. Voici quelques-uns de ses avantages ;
Lire aussi: Outils PLM : Liste des meilleurs outils de gestion de produits en 2023
#1. Crée un chemin facile à suivre vers le succès
Les modèles analytiques prescriptifs sont créés en combinant des données et des opérations pour créer une feuille de route qui vous indique exactement ce qu'il faut faire et comment le faire correctement la première fois. L'intelligence artificielle prend le relais de l'intelligence économique en simulant les événements d'une situation et en générant les étapes nécessaires pour éviter l'échec ou réussir.
#2. Fournit des informations sur les opérations commerciales en temps réel et à long terme
Les décideurs peuvent voir à la fois des données en temps réel et des prévisions en même temps pour prendre des décisions qui soutiennent le succès et la croissance à long terme. Cela simplifie la prise de décision en fournissant des suggestions spécifiques.
#3. Réduit le temps passé à réfléchir et augmente le temps passé à accomplir
Votre équipe passerait moins de temps à trouver des problèmes et plus de temps à élaborer d'excellentes solutions grâce à la rapidité d'exécution de l'analyse des données et de la prédiction des résultats. L'intelligence artificielle peut collecter et traiter les données plus rapidement et plus efficacement que votre équipe d'ingénieurs de données.
#4. Réduire la possibilité d'erreur humaine ou de biais
L'analyse prédictive fournit un type de collecte et d'analyse de données plus étendu et plus précis que l'analyse descriptive, l'analyse prédictive ou même les individus, grâce à des algorithmes et des techniques d'apprentissage automatique plus complexes.
Exemples d'analyse prescriptive
Il peut aider une variété d'organisations et d'organismes gouvernementaux gourmands en données, y compris ceux des secteurs des services financiers et de la santé, où l'erreur humaine est coûteuse.
Par exemple, lorsqu'un feu de forêt fait rage à proximité, des analyses prescriptives peuvent être utilisées pour déterminer le meilleur appel à l'action. Il pourrait déterminer si un service d'incendie local devrait forcer les citoyens à évacuer une région spécifique. Il peut également être utilisé pour anticiper si un article sur un sujet spécifique serait populaire auprès des lecteurs sur la base des données des recherches associées et du partage social. Une autre application pourrait être de modifier un programme de formation des travailleurs en temps réel en fonction de la manière dont chaque leçon est reçue.
#1. Hôpitaux et Cliniques
Il peut également être utilisé par les hôpitaux et les cliniques pour améliorer les résultats des patients. Il contextualise les données de santé pour évaluer le rapport coût-efficacité de diverses opérations et thérapies. Cela inclut le luxe d'évaluer les méthodologies cliniques officielles. Il peut également être utilisé pour déterminer quels patients hospitalisés sont les plus à risque de réadmission. Grâce à ces informations, le personnel de santé peut faire davantage pour éviter les visites fréquentes à l'hôpital ou aux urgences grâce à l'éducation des patients et au suivi médical.
#2. Compagnies aériennes
Supposons que vous êtes le PDG d'une compagnie aérienne et que votre objectif est de maximiser les revenus. L'analyse prescriptive peut vous aider à accomplir cela en modifiant automatiquement les prix et la disponibilité des billets en fonction de divers critères tels que ; la demande des clients, la météo et les prix de l'essence. Lorsque l'ordinateur détecte que les ventes de billets avant Noël de Los Angeles à New York sont en retard par rapport à l'année dernière, il peut automatiquement réduire les prix tout en s'assurant qu'ils ne tombent pas trop bas en raison de la hausse des prix du pétrole cette année.
Dans le même temps, si l'algorithme détermine que la demande de billets de Saint-Louis à Chicago est plus élevée que d'habitude en raison des conditions routières verglacées, il peut automatiquement augmenter le coût des billets. Un logiciel informatique peut accomplir tout cela et plus encore, et plus rapidement également, au lieu que le PDG regarde un ordinateur toute la journée en regardant ce qui se passe avec les ventes de billets et les circonstances du marché, puis demande aux gens de se connecter au système et modifier manuellement les tarifs.
Exemples concrets d'analyse prescriptive
L'analyse prescriptive n'est pas simplement une mode ou un slogan. Ce n'est pas non plus une ressource inaccessible pour les organisations non professionnelles. Découvrez quelques exemples d'entreprises qui utilisent l'analyse perceptive. Selon des sondages en ligne, les entreprises ci-dessous utilisent les informations de ces analyses pour améliorer les processus et l'expérience client.
#1. De meilleurs soins aux patients sont fournis par CenterLight Healthcare
En ce qui concerne les soins aux patients et la planification, CenterLight s'appuie sur l'analyse prescriptive pour éliminer l'élément de surprise. L'analyse prescriptive aide essentiellement CenterLight à déterminer les moments optimaux pour planifier les traitements et les séances de contrôle. Ceci afin d'éviter de surcharger leurs patients tout en préservant leur sécurité et leur bien-être. En cas de revers ou de surprises, l'analyse prescriptive permet à CenterLight d'être aussi proactif que ses patients.
#2. SideTrade anticipe le comportement de paiement
Pour mieux connaître les véritables habitudes de paiement d'un client, SideTrade utilise des analyses prescriptives. Il peut évaluer les clients sur la base de leur historique de paiement à l'aide d'analyses prescriptives. Ainsi, SideTrade et ses clients seront en mesure de mieux tenir compte des retards de paiement coûteux grâce à cette transparence et à cette précision accrues.
L'Analyse Prescriptive est composée de disciplines scientifiques
- Apprentissage assisté par ordinateur
- Traitement du langage naturel
- Informations informatiques
- Traitement du signal et de l'image
- Analyse statistique et mathématique
- Recherche sur les opérations
Chaque discipline existe seule et sert un objectif particulier, mais l'analyse prescriptive prend vie lorsqu'elle est intégrée pour produire un résultat (une décision commerciale). C'est ainsi qu'il répond à la question de savoir comment nous pouvons faire bouger les choses.
Que sont les techniques d'analyse prescriptive ?
L'analyse prescriptive utilise une variété de techniques et d'outils, y compris des règles métier, des algorithmes, l'apprentissage automatique (ML) et des procédures de modélisation informatique. Ces techniques sont utilisées sur des données provenant de diverses sources, notamment des données historiques et transactionnelles, des flux de données en temps réel et des mégadonnées.
Qu'est-ce qu'un exemple d'analyse prescriptive ?
Une entreprise manufacturière, par exemple, pourrait s'appuyer sur plus que de simples données d'entreprise. Il pourrait utiliser les tendances et les prévisions historiques et de l'industrie des clients, ainsi que l'analyse prédictive économique générale. Chaque jour, la puissance du cloud propulse l'analyse prescriptive dans des directions nouvelles et passionnantes.
Analyse prescriptive de l'IA ?
L'analyse prescriptive est basée sur l'intelligence artificielle, en particulier l'apprentissage automatique, qui consiste en des algorithmes et des modèles qui permettent aux ordinateurs de prendre des décisions basées sur des relations et des modèles de données statistiques.
Qu'est-ce que l'analyse prescriptive par rapport à l'analyse prédictive ?
Sur la base des données que vous collectez, les analyses prédictives et prescriptives vous aident à planifier vos stratégies commerciales. L'analyse prédictive vous indique ce qui pourrait se passer à l'avenir, et l'analyse prescriptive vous aide à proposer des suggestions spécifiques.
Qu'est-ce que l'analyse prescriptive et descriptive ?
Les entreprises utilisent trois types d'analytique pour les aider à prendre des décisions : l'analytique descriptive, qui nous dit ce qui s'est déjà passé, l'analytique prédictive, qui nous montre ce qui pourrait arriver, et l'analytique prescriptive, qui nous dit ce qui devrait arriver à l'avenir.
Comment Netflix utilise-t-il l'analyse prescriptive ?
L'analyse prescriptive examine ce qui se passera dans le futur et comment cela affectera le présent. Cela aide Netflix à déterminer quels facteurs affecteront les décisions d'achat des clients. Ensuite, cette méthode est utilisée pour faire des suggestions sur ce qu'il faut faire.
Comment Amazon utilise-t-il l'analyse prescriptive ?
Amazon prévoyait de le faire en utilisant l'apprentissage automatique (ML) pour déterminer ce qu'un client est le plus susceptible d'acheter et quand. Il expédierait ensuite l'article au client avant même que celui-ci ne l'achète. Évidemment, s'ils envoyaient à un client quelque chose qu'il n'avait pas acheté ou qu'il ne voulait pas, le client refuserait simplement le colis.
Conclusion
Avec la définition, les exemples et les avantages de l'analyse prescriptive à l'écart, la question suivante serait évidemment, comment implémentez-vous cela ? En tant que propriétaire d'entreprise, tout ce que vous avez à faire est de contacter votre consultant et d'élaborer une stratégie pour y parvenir. En tant que consultant ou stratège, en revanche, il existe des tonnes d'outils pour vous aider à démarrer en un rien de temps. Ceci, cependant, sera couvert dans un autre article.
Mais en attendant, vous pouvez nous contacter dans la section des commentaires pour toute question ou nous contacter depuis notre page d'accueil.
- 7 hacks de croissance d'entreprise pour 2023 [avec guide]
- ATTÉNUATION DES RISQUES STRATÉGIQUES : Comment le faire correctement
- STRATÉGIE DE DONNÉES : 7 composants de la stratégie de données dont chaque composé a besoin
- BUSINESS INTELLIGENCE (BI) : Définition, Importance, Outils & Bénéfices
- Segmentation psychographique : Avantages, outils (+ exemples pratiques)
