Selon Google Trends, l'intérêt pour l'analyse prédictive n'a cessé d'augmenter au cours des cinq dernières années.
L'analyse prédictive (également connue sous le nom d'analyse avancée) est de plus en plus liée à l'intelligence d'affaires. Mais les deux sont-ils réellement liés, et si oui, quels avantages les entreprises retirent-elles de la fusion de leurs activités d'informatique décisionnelle avec ces analyses ? Quelle est la différence entre l'intelligence d'affaires et l'analyse prédictive ? Répondons aux questions et voyons également un exemple concret d'analyse prédictive dans cet article.
Qu'est-ce que l'analyse prédictive?
L'utilisation de données historiques, d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour anticiper ce qui se passera dans le futur est appelée analyse prédictive. Ces données historiques sont chargées dans un modèle mathématique, qui prend en compte les principales tendances et modèles des données. Après cela, le modèle est appliqué aux données actuelles pour prédire ce qui se passera ensuite.
L'utilisation de données d'analyse prédictive peut aider les entreprises et les applications métier à suggérer des actions susceptibles d'entraîner des changements opérationnels bénéfiques. L'analyse prédictive peut aider les analystes à estimer si un changement les aidera à réduire les risques, à améliorer les opérations et/ou à augmenter les revenus. L'analyse prédictive, à la base, cherche à répondre à la question : "Qu'est-ce qui est le plus susceptible de se produire sur la base de mes données actuelles, et que puis-je faire pour modifier ce résultat ?"
Analyse prédictive du monde réel dans l'exemple de Business Intelligence
L'analyse prédictive n'est pas nouvelle pour de nombreuses entreprises. Cependant, il est de plus en plus utilisé par une variété d'industries pour améliorer les processus d'entreprise quotidiens et générer une différenciation concurrentielle.
En pratique, l'analyse prédictive peut prendre diverses formes. Considérez les possibilités suivantes.
- Déterminez quels clients sont susceptibles d'abandonner un service ou un produit. Considérez un studio de yoga qui a mis en place un modèle d'analyse prédictive. Sur la base de données antérieures, l'algorithme peut prédire que "Jane" ne renouvellera pas son adhésion et recommander une incitation qui l'incitera à le faire. Lorsque Jane reviendra au studio, le système enverra une alerte à l'équipe des relations avec les membres, qui lui offrira une prime ou discutera avec elle du renouvellement de son adhésion. Dans cet exemple, l'analyse prédictive peut être utilisée en temps réel pour éviter le désabonnement des clients.
- Envoyez des messages marketing aux clients les plus susceptibles d'acheter. Si votre entreprise n'a que 5,000 10 $ à dépenser pour une campagne de marketing incitatif et compte trois millions de consommateurs, vous ne pouvez pas vous permettre d'accorder à chacun une remise de XNUMX %. L'analyse prédictive et l'intelligence économique peuvent aider à anticiper les clients les plus susceptibles d'acheter vos produits, puis à distribuer le coupon uniquement à ces personnes afin de maximiser les revenus.
- Améliorez le service à la clientèle grâce à une bonne planification. Les entreprises peuvent mieux estimer la demande en utilisant des analyses avancées et l'intelligence d'affaires. Prenons l'exemple d'une entreprise hôtelière qui souhaite prévoir le nombre de personnes qui séjourneront dans un lieu spécifique ce week-end afin de s'assurer qu'elle dispose de suffisamment d'employés et de ressources pour répondre à la demande.
Applications de l'analyse prédictive
L'analyse prédictive est un outil d'aide à la décision utilisé dans de nombreuses entreprises.
#1. Prévision
La prévision est essentielle dans le secteur manufacturier car elle garantit une utilisation optimale des ressources dans une chaîne d'approvisionnement. La gestion des stocks et l'atelier, par exemple, sont des rayons essentiels de la chaîne d'approvisionnement qui nécessitent des prévisions précises pour fonctionner.
La modélisation prédictive est fréquemment utilisée pour nettoyer et optimiser la qualité des données utilisées pour ces prévisions. La modélisation garantit que des données supplémentaires, y compris des données provenant d'activités en contact avec le client, peuvent être consommées par le système, ce qui se traduit par une prévision plus précise.
#2. Crédit
La notation de crédit utilise l'analyse prédictive. Lorsqu'un consommateur ou une entreprise demande un crédit, les informations provenant des antécédents de crédit du demandeur et des dossiers de crédit d'emprunteurs présentant des caractéristiques similaires sont utilisées pour prédire le risque que le demandeur ne rembourse pas tout crédit accordé.
#3. Souscription
Souscription dépend fortement des données et de l'analyse prédictive. Les compagnies d'assurance enquêtent sur les demandeurs de police pour déterminer la probabilité d'avoir à payer pour une future réclamation en fonction du pool de risques actuel d'assurés similaires, ainsi que des événements antérieurs qui ont entraîné des paiements. Actuaires utilisent couramment des modèles prédictifs qui comparent les attributs aux données concernant les anciens assurés et les réclamations.
#4. Commercialisation
Lors de la planification d'une nouvelle campagne, les personnes dans ce domaine tiennent compte de la façon dont les consommateurs ont réagi à l'économie globale. Ils peuvent utiliser les changements démographiques pour déterminer si la gamme de produits actuelle incitera les consommateurs à effectuer un achat.
Pendant ce temps, les traders actifs prennent en compte une variété de mesures basées sur des événements passés lorsqu'ils décident d'acheter ou de vendre un titre. Les moyennes mobiles, les bandes et les points de rupture sont basés sur les données précédentes et sont utilisés pour estimer les fluctuations de prix à l'avenir.
Les modèles prédictifs les plus courants sont les arbres de décision, les régressions (linéaires et logistiques) et les réseaux de neurones, qui font partie du domaine émergent des méthodes et technologies d'apprentissage en profondeur.
Types de modèles d'analyse prédictive
L'analyse prédictive utilise trois techniques : les arbres de décision, les réseaux de neurones et la régression. Lisez la suite pour en savoir plus sur chacun d'eux.
#1. Arbres de décision
Si vous voulez comprendre ce qui motive les décisions de quelqu'un, les arbres de décision peuvent vous aider. Ce modèle divise les données en parties en fonction de certaines variables telles que le prix ou la capitalisation boursière. Il ressemble à un arbre, comme son nom l'indique, avec des branches et des feuilles distinctes. Les branches reflètent les différentes options de manière accessible et les feuilles individuelles représentent une sélection spécifique.
Parce qu'ils sont simples à comprendre et à analyser, les arbres de décision sont les modèles les plus élémentaires. Ils sont également très utiles lorsque vous devez prendre une décision rapidement.
#2. Régression
C'est le modèle le plus courant en analyse statistique. Lorsque vous avez besoin de trouver des modèles dans de grandes quantités de données et qu'il existe une relation linéaire entre les entrées, utilisez-la. Cette méthode fonctionne en calculant une formule qui décrit la relation entre toutes les entrées du jeu de données. Par exemple, vous pouvez utiliser la régression pour déterminer comment le prix et d'autres facteurs importants influencent la performance d'un titre.
#3. Réseaux de neurones artificiels
La création de réseaux de neurones en tant que type d'analyse prédictive consistait à imiter le fonctionnement du cerveau humain. Utilisant l'intelligence artificielle et la reconnaissance de formes, ce modèle peut traiter des interactions de données complexes. Utilisez-le lorsque vous avez plusieurs obstacles à surmonter, par exemple lorsque vous avez trop de données, que vous n'avez pas la formule dont vous avez besoin pour vous aider à identifier une relation entre les entrées et les sorties dans votre ensemble de données, ou lorsque vous devez plutôt faire des prédictions que de trouver des explications.
Si vous avez déjà utilisé des arbres de décision et la régression comme modèles, vous pouvez utiliser des réseaux de neurones pour corroborer vos résultats.
Comment les entreprises peuvent-elles utiliser l'analyse prédictive ?
Comme indiqué précédemment, l'analyse prédictive peut être appliquée dans une variété d'applications différentes. Les entreprises peuvent utiliser des modèles pour atteindre leurs objectifs et améliorer leurs opérations. Les entreprises utilisent généralement des modèles prédictifs pour les aider à améliorer leur service client et leur portée.
Les cadres et les propriétaires d'entreprise utilisent ce type d'analyse statistique pour déterminer le comportement des clients. Par exemple, le propriétaire d'une entreprise peut utiliser des techniques prédictives pour identifier et cibler les consommateurs réguliers susceptibles de faire défection et d'aller chez un concurrent.
Il est important dans la publicité et le marketing. Les modèles peuvent être utilisés par les entreprises pour prédire quels clients sont susceptibles de réagir positivement aux activités de marketing et de vente. Au lieu d'effectuer un large marketing, les propriétaires d'entreprise peuvent économiser de l'argent en ciblant les clients qui répondront positivement.
Avantages de l'analyse prédictive
L'analyse prédictive présente de nombreux avantages. Comme indiqué précédemment, l'utilisation de ce type d'analyse peut aider les entités à faire des prédictions sur les résultats lorsqu'aucune autre réponse (et évidente) n'est disponible.
Les modèles peuvent aider les investisseurs, les professionnels de la finance et les chefs d'entreprise à réduire les risques. Par exemple, un investisseur et son conseiller peuvent utiliser des modèles d'analyse prédictive spécifiques pour aider à concevoir un portefeuille d'investissement avec le moins de risques pour l'investisseur en tenant compte d'aspects tels que l'âge, le capital et les ambitions.
Lorsqu'ils utilisent ces modèles, il y a un impact considérable sur les économies de coûts. Les entreprises peuvent prédire si un produit réussira ou échouera avant de le lancer. Alternativement, ils peuvent mettre de côté des fonds pour des améliorations de la production en utilisant des techniques prédictives avant le début du processus de fabrication.
Critique de l'analyse prédictive
En raison des inégalités perçues dans ses résultats, l'utilisation de l'analyse prédictive a été critiquée et, dans certains cas, légalement restreinte. Le plus souvent, cela implique des modèles prédictifs qui entraînent une discrimination statistique contre les groupes raciaux ou ethniques dans des domaines tels que la notation du crédit, les prêts immobiliers, l'emploi ou le risque de comportement criminel.
Un exemple bien connu de cette analyse prédictive est la pratique (désormais illégale) de redlining dans les prêts immobiliers par les banques. Que les prédictions issues de l'utilisation de ces analyses soient exactes ou non, leur utilisation est généralement mal vue et les données qui incluent explicitement des informations telles que la race d'une personne sont désormais fréquemment exclues de l'analyse prédictive.
Conclusion
Toutes les entreprises peuvent tirer profit de l'utilisation de l'analyse prédictive pour collecter des données sur les clients et prédire les prochaines étapes en fonction du comportement passé. On peut utiliser ces données pour prendre des décisions qui affectent le résultat net et influencent les performances.
FAQ sur l'analyse prédictive
Qu'est-ce que l'analyse prédictive dans l'analyse de données ?
L'analyse prédictive est un type d'analyse de données qui utilise des données historiques et des techniques d'analyse telles que la modélisation statistique et l'apprentissage automatique pour prévoir les résultats futurs.
Qu'est-ce que l'analyse prédictive en RH ?
L'analyse prédictive en RH fait référence à la technologie RH qui utilise des statistiques et apprend des données existantes pour anticiper les résultats futurs. C'est un outil d'aide à la décision.
Pourquoi l'analyse analytique prédictive est-elle la prochaine étape logique de tout processus BA d'analyse commerciale ?
L'analyse analytique prédictive est considérée comme la prochaine étape logique de toute analyse commerciale, car elle optimise les campagnes marketing en déterminant les réponses ou les achats des clients, ainsi que la promotion des opportunités de vente croisée et améliore ainsi les opérations commerciales en prévoyant les stocks et en gérant les ressources.
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