7 avantages de l’analyse prédictive et les secteurs d’activité où l’utiliser

par Didier

L’analyse prédictive est, dans un contexte de concurrence entre entreprises, l’un des outils pour atteindre les taux de ciblage et de croissance les plus incroyables. Pour la mettre en œuvre, les entreprises utilisent les données historiques aux fins de prévoir des événements et tendances à venir ainsi que des comportements futurs de prospects.

Les technologies de Machine learning et le big data sont notamment mis à contribution pour créer des modèles mathématiques prédictifs efficaces. L’analyse prédictive peut servir dans différentes situations au sein des entreprises. Elle reste par-dessus tout évolutive.

L’analyse prédictive permet d’améliorer la qualité des produits d’une entreprise

La qualité des produits d’une entreprise fait partie des facteurs de fidélisation de la clientèle. En effet, à fonctionnalité égale, les clients préfèrent s’approvisionner auprès d’entreprises qui proposent des articles confectionnés avec des matériaux de première qualité. Cela étant, certaines entreprises qui ont eu des retours peu éloquents de leurs clients peuvent vouloir changer de fournisseurs.

L’objectif étant d’offrir aux clients des articles de meilleure qualité, l’utilisation des ressources pour effectuer une analyse prédictive vous permettra de prévoir les réactions des clients. Une telle étude est faite à partir des données des utilisateurs. Elle vous indiquera si oui ou non les nouveaux changements que vous intégrerez à votre produit seront du goût de vos clients.

Optimise les lancements des produits

Les lancements de produits sont des étapes importantes dans la vie de toute entreprise. S’ils sont réussis, cela garantit de meilleures rentrées de fonds pour l’entreprise.

Grâce à un outil tel que l’analyse prédictive, vous saurez si les clients de l’entreprise seront réfractaires aux innovations apportées à vos produits. Vous pourrez déterminer avec exactitude les produits lancés qui se vendront comme de petits pains et ceux qui décolleront à grande peine.  

Si vous êtes une entreprise à faibles ressources, c’est un outil qui vous évitera la survenance d’échecs cuisants. En effet, si les prévisions sont catastrophiques, vous devez : 

  • Retarder le lancement ;
  • Revoir le design de votre produit ;
  • Intégrer de nouvelles fonctionnalités ou en retrancher, etc.

L’analyse prédictive permet d’offrir un meilleur service clientèle

Le Saint Graal pour bon nombre d’entreprises, c’est de connaître les attentes et les besoins de leurs clients. Aujourd’hui, une telle prouesse ne relève plus de l’irréel. Grâce à l’analyse prédictive, il est désormais possible, par exemple, de connaître les préférences des clients en matière de livraison. Vous pourrez également déterminer le meilleur outil de mise en relation avec la clientèle en vous basant, bien sûr, sur les données recueillies sur les clients.

Une meilleure gestion des variations des ventes

Les ventes au sein des entreprises vont et viennent. En effet, il existe des périodes de grosses ventes et des périodes pendant lesquelles vos ventes dégringolent. En prenant conscience d’une telle variation des demandes tout au long de l’année, vous pouvez en l’occurrence  faire usage de l’analyse prédictive.

À partir des éléments d’actualité et des facteurs tels que le prix, vous n’aurez aucune difficulté à prévoir les grandes tendances en matière de ventes. Ce que vous gagnerez à utiliser ces outils, c’est un rationnement ou une augmentation des réapprovisionnements de stocks par temps de baisse ou de forte demande.

L’analyse prédictive garantit un meilleur ciblage marketing et une bonne gestion de son budget

Connaître les différentes catégories de clients qui sollicitent vos services ou demandent vos produits fait partie des nombreux avantages à utiliser l’analyse prédictive. Cela  permet notamment de faire un meilleur ciblage et de limiter les risques. Vos campagnes de ciblage seront un peu plus spécifiques et auront un impact plus grand.

Vous saurez, par exemple, la zone géographique où vous comptez plus de prospects. Vous connaîtrez surtout le pouvoir d’achat des catégories de clients ainsi que leurs habitudes de consommation. Bien entendu, vous devez tenir compte des tarifs proposés par la concurrence pour ne pas être en total déphasage avec les réalités commerciales du terrain. Cela vous permettra, en l’occurrence de fixer des tarifs qui correspondent aux attentes et à la capacité financière des catégories de cibles.

La connaissance des cibles, de leurs habitudes et préférences vous permet de contrôler, en outre, le budget de vos campagnes publicitaires. En effet, c’est une technique qui permet de réduire vos charges et de limiter, si besoin, les stocks d’articles. L’analyse prédictive vous évitera de faire des dépenses inutiles et de vous approvisionner en produits obsolètes dont les clients n’ont plus forcément besoin.

L’analyse prédictive permet de gagner du temps

En cette ère du digital où tout évolue à la vitesse lumière, marketers, chefs d’entreprises, développeurs de produits sont constamment à la recherche de solutions pour gagner du temps. Ce gain de temps permet aux dirigeants à quelque niveau qu’ils soient de prendre de l’avance par rapport à leurs concurrents. En utilisant un système de prédiction commerciale, vous pourrez déterminer les meilleurs outils de marketing automation.

Une meilleure gestion des risques et la détection des fraudes à la carte bancaire

Dans le secteur des banques et des assurances, l’usage de l’analyse prédictive est l’une des meilleures alternatives pour limiter les prises de risques. Elle permet, en l’occurrence, aux dirigeants d’entreprises, d’évaluer les risques de non-solvabilité d’un crédit. Donc, les différents cas de figures sont passés au peigne fin. Il s’agit concrètement des cas de sinistres ou de mauvaise-foi des clients.

L’outil est également prisé par les spécialistes des ressources humaines. Il  sert, en particulier, à minimiser les risques liés aux départs inopinés des employés. Pour finir, il est essentiel de retenir que toutes les décisions issues de l’analyse des données (modèle prédictif) sont désignées sous le terme d’analyse prescriptive.

Grâce à l’analyse prédictive, beaucoup d’entreprises bancaires qui sont à la pointe de la technologie exploitent le big data et le machine learning. Cela leur permet spécifiquement de détecter les activités et comportements suspects des usagers sur le réseau. Donc, toutes les atteintes à la cybersécurité sont passées à la loupe. Cette veille qui se fait en temps réel révèle les failles du système susceptibles d’être exploitées par les cybercriminels.

Les secteurs d’activité où utiliser l’analyse prédictive

Elles sont nombreuses les entreprises qui font de plus en plus confiance à l’analyse prédictive pour améliorer leurs performances et atteindre les rentabilités les plus inespérées.

Les premières sont les entreprises financières et les banques. Elles l’utilisent pour prévoir les risques et identifier les tentatives de fraudes. En ce qui concerne les grandes maisons de distribution, elles l’utilisent pour connaître les produits de grande consommation. Des études avancées peuvent, par exemple, révéler que les usagers qui achètent de la bière s’approvisionnent également en cigarettes.

Dans les industries, cela sert à prévoir les réclamations des consommateurs et à, de ce fait, améliorer la qualité des produits en usine ainsi que le service après-vente.

Dans le secteur de l’assurance maladie, l’analyse des risques qu’encourent les patients permet aux chargés de clientèle de fixer les clauses des contrats. Dans ces contrats, il sera question de déterminer les interventions médicales qui sont couvertes par l’assurance.  

Il existe également des entreprises de fournitures d’énergies électriques qui ont recours à cet outil pour optimiser la maintenance de leurs turbines. Dans les administrations publiques, la mise en place de modèles prédictifs apporte un plus aux performances de l’État et une meilleure  cybersécurité. Dans les instituts de statistiques démographiques, les données sont mises à contribution pour prévoir les tendances démographiques, par exemple. 

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