Analyses prescriptives et prédictives : guide complet
De nombreuses entreprises adoptent l’essor des mégadonnées, des études montrant que certaines organisations prévoient de doubler leurs investissements dans le stockage des données, l’exploration de données et l’infrastructure d’une année sur l’autre. Toutefois, les informations issues de ces données ne constituent un puissant outil commercial que si elles sont associées à des informations exploitables et évolutives. C’est là qu’interviennent les analyses prédictives et prescriptives.
Ensemble, ces deux méthodes d’analyse constituent un élément majeur du marketing prédictif B2B et, lorsqu’elles sont correctement utilisées, peuvent soutenir une croissance optimale de l’entreprise. Dans cet article, nous examinerons les différences entre les analyses prescriptives et prédictives, les avantages et les défis de chacune, ainsi que la manière dont elles peuvent éclairer les décisions de votre entreprise et soutenir des stratégies fondées sur les données.
Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?
L’analyse prédictive désigne des techniques statistiques et de modélisation qui utilisent des ensembles de données actuels et historiques pour établir des prévisions — ou des « prédictions » — sur les tendances commerciales futures, les résultats de l’entreprise et la performance marketing. Cela peut inclure des prédictions à court terme, comme les besoins en personnel, ou des tendances à long terme révélant les flux de trésorerie ou les revenus de l’entreprise.
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Grâce à l’apprentissage automatique, aux algorithmes et à l’intelligence artificielle, l’analyse prédictive peut fournir aux dirigeants d’entreprise des informations essentielles qui les aident à évaluer les risques ou les gains potentiels dans de nombreux scénarios. Par exemple, l’analyse prédictive peut aider un détaillant à comprendre les tendances concernant les périodes où ses ventes les plus importantes ont précédemment été réalisées, afin qu’il puisse établir des prévisions de ventes et éclairer la prise de décision pour des facteurs tels que le personnel et les stocks.
Qu’est-ce que l’analyse prescriptive ?
Souvent considérée comme l’avenir de l’analyse des données d’entreprise, l’analyse prescriptive va au-delà des données prédictives en faisant appel à l’intelligence artificielle, à des algorithmes mathématiques complexes et à l’apprentissage automatique. Plutôt que de simplement prédire les options, elle vise à éliminer l’approche fondée sur l’intuition et à recommander à la place les stratégies futures optimales pour atteindre les objectifs de l’organisation, tout en décrivant les résultats potentiels de chaque action.
L’analyse prescriptive fonctionne en tenant compte de toutes les variables et de tous les facteurs qui influent sur les opérations de l’entreprise. À mesure que des ensembles de données plus vastes deviennent disponibles, l’analyse prescriptive peut constamment mettre à jour les modèles et les stratégies afin de traiter de nombreux aspects organisationnels, notamment la gestion des risques et l’optimisation de l’entreprise.
Analyses prescriptives et prédictives
Face aux progrès rapides de la technologie et de l’intelligence artificielle ainsi qu’à des marchés de plus en plus concurrentiels, des études suggèrent que le marché de l’analyse prédictive devrait atteindre $23.4 billion d’ici 2030. Les analyses prescriptives et prédictives sont toutes deux des outils importants pour les données d’entreprise et, bien que leurs fonctions se recoupent parfois, elles conservent certaines différences et finalités essentielles.
Les analyses prédictives et prescriptives visent toutes deux à fournir des informations qui éclairent vos stratégies commerciales. Alors que l’analyse prédictive prévoit les résultats futurs potentiels à partir de données historiques, l’analyse prescriptive utilise les données pour élaborer des actions spécifiques en fonction de divers résultats possibles. En termes simples, l’analyse prédictive examine ce qui pourrait se produire à l’avenir, tandis que l’analyse prescriptive examine ce que votre entreprise devrait faire ensuite.
L’analyse prédictive tire des informations de données et de variables structurées, telles que les données relatives aux clients ou aux transactions, afin de définir la valeur d’une variable inconnue. En comparaison, l’analyse prescriptive est moins limitée par les contraintes liées aux données et prend en compte une variété d’ensembles de données, de paramètres et d’autres variables, ainsi que la manière dont ils interagissent. Par conséquent, l’analyse prescriptive peut élaborer des modèles intégrant des arbitrages quantifiés qui visent à optimiser la performance de l’entreprise.
Dans de nombreux cas, l’analyse prédictive ne suffit pas à maintenir la compétitivité de votre entreprise. Lorsqu’elles sont associées à l’analyse prescriptive, toutefois, ces outils peuvent s’éclairer mutuellement et fournir les prochaines étapes optimales pour votre entreprise. Par exemple, une organisation utilisant les deux outils peut recourir à l’analyse prédictive pour établir des prévisions de revenus pour l’année suivante. Puis, en mettant en œuvre l’analyse prescriptive, l’organisation peut modéliser plusieurs approches afin d’optimiser ses stratégies de croissance des revenus.
Cas d’utilisation des analyses prescriptives et prédictives
Presque toutes les entreprises peuvent tirer parti de la mise en œuvre d’analyses prédictives et prescriptives. Voici quelques exemples :
- Besoins en personnel : Déterminez les besoins en couverture et en recrutement en fonction de divers facteurs tels que les saisons, l’heure de la journée et d’autres détails afin d’optimiser l’efficacité et l’expérience client.
- Marketing ciblé : En exploitant les données relatives aux comportements passés des consommateurs, vous pouvez prévoir les tendances de consommation et planifier vos campagnes marketing en conséquence.
- Modèles financiers : Grâce aux données historiques et à l’analyse des données, vous pouvez prévoir des facteurs financiers tels que les ventes, les dépenses et les flux de trésorerie afin de prendre des décisions fondées sur les données.
- Réduction des dysfonctionnements des équipements : Vous pouvez utiliser des algorithmes et l’intelligence artificielle pour prévoir ou prévenir les dysfonctionnements technologiques, atténuer les problèmes et réduire les coûts.
- Stratégie et réussite du contenu : Déterminez si votre contenu marketing remplit son rôle. Vous coûte-t-il plus cher que ce qu’il vous rapporte ? Les clients interagissent-ils positivement avec lui ? Un élément comme le blog d’une entreprise ou plusieurs comptes de réseaux sociaux peut représenter une charge importante s’il ne génère pas de prospects, par exemple.
Autres types d’analyse pour les entreprises
L’analyse prédictive et l’analyse prescriptive ne sont pas les seuls outils permettant d’interpréter les données d’une entreprise. Associées à des outils tels que l’analyse descriptive et l’analyse diagnostique, ces méthodes vous aident à obtenir une vision globale de votre entreprise, ainsi que des scénarios et stratégies futurs.
Analyse descriptive
En termes simples, l’analyse descriptive répond à la question suivante : « Que s’est-il passé ? »
En agrégeant et en interprétant les données historiques, l’analyse descriptive produit des informations accessibles qui décrivent, présentent et résument les points de données relatifs à divers aspects de votre entreprise. À elle seule, l’analyse descriptive peut décrire des ensembles de données tels que les données relatives aux utilisateurs ou aux clients, la croissance des revenus et les évolutions des prix.
Lorsqu’elle est utilisée conjointement avec d’autres outils d’analyse des données, l’analyse descriptive peut vous aider à reconnaître les différentes forces et opportunités de votre entreprise et à orienter les stratégies commerciales ultérieures.
Analyse diagnostique
Au lieu d’analyser et de décrire ce qui s’est produit, l’analyse diagnostique cherche à comprendre pourquoi certains changements ou événements ont eu lieu. Souvent mise en œuvre comme étape logique après l’analyse descriptive, l’analyse diagnostique utilise les données historiques pour suggérer ou identifier des relations causales et corrélationnelles entre les variables.
L’analyse diagnostique peut vous aider à comprendre des aspects de votre entreprise tels que :
- Le comportement des clients ou des utilisateurs
- Les problèmes technologiques
- La satisfaction des employés
- La culture organisationnelle
- L’efficacité de la stratégie de marque et de marketing
Conseils pour utiliser l’analyse afin d’éclairer les décisions commerciales
L’analyse prédictive, l’analyse prescriptive et les autres types d’analyse des données sont des outils puissants pour orienter les stratégies commerciales et déterminer la meilleure marche à suivre pour votre entreprise. Vous trouverez ci-dessous quelques conseils pour tirer le meilleur parti de l’analyse de votre entreprise.
1. Commencez par une analyse simple des données
Vous pouvez mettre en œuvre d’innombrables ensembles de données et règles, mais une quantité excessive de données peut être accablante et détourner l’attention des informations pertinentes. Pour garder vos données ciblées et pertinentes, commencez modestement avec une analyse simple. Une fois que vous aurez établi celles qui fonctionnent pour votre entreprise, vous pourrez envisager d’ajouter des analyses de données plus complexes afin d’affiner et d’améliorer vos stratégies.
2. Créez des ensembles de données riches
Comme l’analyse prédictive sert souvent de fondement à l’analyse prescriptive et aux modèles ou stratégies commerciaux, il est important qu’elle englobe toutes les données pertinentes. En élargissant les données de votre analyse prédictive et en tenant compte de facteurs variables pertinents, tels que l’âge des utilisateurs de jeux vidéo, les caractéristiques démographiques liées à leur lieu de résidence ou la disponibilité de la chaîne d’approvisionnement, vous pouvez obtenir des informations plus riches et de meilleurs résultats grâce aux recommandations de votre analyse prescriptive.
3. Maintenez vos systèmes à jour
Que vous utilisiez des outils d’analyse prescriptive, prédictive ou autres, il est important de vous rappeler que vos tableaux et graphiques ne sont efficaces qu’à la mesure de la qualité de leurs données d’entrée. En d’autres termes, assurez-vous que vos analyses prédictive et prescriptive reposent sur des données correctement obtenues et entretenues afin de préserver la validité de vos résultats d’analyse. Optimisez vos informations et vos connaissances en assurant en permanence l’hygiène des données de votre entreprise et en mettant à jour ses outils algorithmiques et d’intelligence artificielle.
Pourquoi votre entreprise a besoin des deux
Si vous souhaitez faire passer vos modèles et stratégies commerciaux au niveau supérieur, envisagez d’exploiter à la fois l’analyse prédictive et l’analyse prescriptive. En élaborant des prévisions réalistes des résultats ainsi que des plans d’action quantifiables et concrets concernant les prochaines mesures à prendre par votre entreprise, vous pouvez optimiser ses activités et sa croissance.
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