Analytique prescriptive vs analytique prédictive : Guide complet
De nombreuses entreprises adoptent l’essor du big data, avec des études montrant que certaines organisations prévoient de doubler leurs investissements dans le stockage de données, l’exploration de données et l’infrastructure d’une année sur l’autre. Cependant, l’information issue de ces données ne devient un outil commercial puissant que si elle est associée à des analyses exploitables et novatrices. C’est là qu’interviennent l’analytique prédictive et prescriptive.
Ensemble, ces deux méthodes analytiques constituent un élément majeur du marketing prédictif B2B, et lorsqu’elles sont bien utilisées, elles peuvent soutenir la croissance optimale d’une entreprise. Dans cet article, nous examinerons les différences entre l’analytique prescriptive et prédictive, les avantages et défis de chacune, et comment elles peuvent éclairer la prise de décisions de votre entreprise et soutenir des stratégies guidées par les données.
Qu’est-ce que l’analytique prédictive ?
L’analytique prédictive fait référence aux techniques statistiques et de modélisation qui utilisent des ensembles de données actuels et historiques pour effectuer des prévisions – ou « prédictions » – sur les tendances commerciales à venir, les résultats de l’entreprise et la performance marketing. Cela peut inclure des prévisions à court terme comme les besoins en personnel, ou des tendances à long terme comme les flux de trésorerie ou le chiffre d’affaires.
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En s’appuyant sur l’apprentissage automatique, les algorithmes et l’intelligence artificielle, l’analytique prédictive peut fournir aux dirigeants d’entreprise des informations clés permettant d’évaluer les risques ou les potentiels de gains dans divers scénarios. Par exemple, l’analytique prédictive peut aider un détaillant à comprendre les tendances de ses périodes de ventes les plus élevées afin d’élaborer des prévisions de ventes et d’éclairer la prise de décisions concernant la gestion du personnel et les stocks.
Qu’est-ce que l’analytique prescriptive ?
Souvent considérée comme l’avenir de l’analyse des données en entreprise, l’analytique prescriptive va au-delà de la donnée prédictive en exploitant l’intelligence artificielle, des algorithmes mathématiques complexes et l’apprentissage automatique. Au lieu de se contenter de prédire des options, elle vise à éliminer l’intuition et à recommander des stratégies optimales pour atteindre les objectifs de l’organisation, tout en décrivant les résultats potentiels de chaque action.
L’analytique prescriptive fonctionne en prenant en compte toutes les variables et tous les facteurs affectant les opérations de l’entreprise. À mesure que de vastes ensembles de données deviennent disponibles, l’analytique prescriptive peut continuellement mettre à jour les modèles et stratégies pour traiter de nombreux aspects organisationnels, dont la gestion des risques et l’optimisation des activités.
Analytique prescriptive vs analytique prédictive
Avec le développement rapide des technologies et de l’intelligence artificielle et des marchés de plus en plus compétitifs, des études suggèrent que le marché de l’analytique prédictive devrait atteindre 23,4 milliards de dollars d’ici 2030. L’analytique prescriptive et prédictive sont toutes deux des outils essentiels de gestion des données en entreprise, et même si leurs fonctions se chevauchent parfois, elles conservent certaines différences et objectifs clés.
L’analytique prédictive et prescriptive ont toutes deux pour objectif d’apporter des informations utiles à l’élaboration des stratégies de votre entreprise. Tandis que l’analytique prédictive anticipe les résultats potentiels à partir de données historiques, l’analytique prescriptive utilise les données pour élaborer des actions à entreprendre en fonction des divers résultats possibles. En termes simples, l’analytique prédictive envisage ce qui pourrait se passer à l’avenir, tandis que l’analytique prescriptive s’intéresse à ce que votre entreprise devrait faire ensuite.
L’analytique prédictive s’appuie sur des données et variables structurées, telles que des données clients ou transactionnelles, pour déterminer la valeur d’une variable inconnue. À l’inverse, l’analytique prescriptive est moins contrainte par la nature des données et prend en compte différents ensembles de données, entrées et variables, ainsi que leur interaction. Par conséquent, l’analytique prescriptive peut élaborer des modèles intégrant des compromis quantifiés afin d’optimiser la performance de l’entreprise.
Dans de nombreux cas, l’analytique prédictive ne suffit pas à assurer la compétitivité de votre entreprise. Lorsqu’ils sont associés à l’analytique prescriptive, ces outils peuvent toutefois devenir complémentaires et déterminer les meilleures étapes à suivre pour votre société. Par exemple, une organisation utilisant les deux outils peut avoir recours à l’analytique prédictive pour élaborer des prévisions de chiffre d’affaires pour l’année suivante. Ensuite, en mettant en place l’analytique prescriptive, l’organisation peut modéliser plusieurs approches pour optimiser les stratégies de croissance du chiffre d’affaires.
Cas d’usage de l’analytique prescriptive et prédictive
Presque toutes les entreprises peuvent bénéficier de la mise en œuvre de l’analytique prédictive et prescriptive. Voici quelques exemples :
- Besoins en personnel : Déterminez la couverture et les besoins en embauche en fonction de différents 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 de comportement des consommateurs passés, vous pouvez anticiper les tendances de consommation et planifier les campagnes marketing en conséquence.
- Modèles financiers : En utilisant des données historiques et l'analyse de données, vous pouvez prévoir des facteurs financiers tels que les ventes, les dépenses et la trésorerie afin de prendre des décisions fondées sur les données.
- Réduction des pannes d'équipement : Vous pouvez utiliser des algorithmes et de l'intelligence artificielle pour prévoir ou prévenir les dysfonctionnements technologiques, atténuant ainsi les problèmes et économisant des coûts.
- Stratégie de contenu et réussite : Déterminez si votre contenu marketing remplit sa mission. Son coût dépasse-t-il ce qu'il rapporte ? Les clients interagissent-ils avec de façon positive ? Un blog d'entreprise ou plusieurs comptes de réseaux sociaux, par exemple, peuvent représenter une charge importante s’ils n’apportent pas de prospects.
D’autres types d’analyses pour l’entreprise
L’analytique prédictive et prescriptive ne sont pas les seuls outils d’interprétation des données en entreprise. Lorsqu’elles sont associées à des outils tels que l’analyse descriptive et l’analyse diagnostique, ces méthodes vous aident à obtenir une vue d’ensemble de votre entreprise, des scénarios futurs et des stratégies à adopter.
Analyse descriptive
En termes simples, l’analyse descriptive répond à la question : « Que s’est-il passé ? »
En agrégeant et en interprétant des données historiques, l’analyse descriptive développe des informations accessibles qui décrivent, illustrent et résument des points de données sur divers aspects de votre entreprise. Seule, elle permet de décrire des ensembles de données tels que les données utilisateur ou client, la croissance des revenus et l’évolution des prix.
Utilisée à côté d'autres outils d'analyse de données, l’analyse descriptive peut vous aider à identifier différents points forts et opportunités de votre entreprise, et à orienter vos stratégies.
Analyse diagnostique
Au lieu d’analyser et de décrire ce qui s’est passé, l’analyse diagnostique cherche pourquoi certains changements ou événements se sont produits. Souvent considérée comme une suite logique de l’analyse descriptive, l’analyse diagnostique utilise des données historiques pour suggérer ou identifier des relations causales et corrélationnelles entre des variables.
L’analyse diagnostique peut vous aider à mieux comprendre certains aspects de votre entreprise, comme :
- Le comportement des clients ou utilisateurs
- Les problèmes technologiques
- La satisfaction des employés
- La culture organisationnelle
- L’efficacité de la stratégie de marque et du marketing
Conseils pour utiliser l’analyse de données dans vos décisions stratégiques
L’analyse prédictive, prescriptive et d’autres formes d’analyse de données sont des outils puissants pour guider vos stratégies d’entreprise et déterminer la meilleure voie à suivre. Voici quelques conseils pour exploiter au mieux l’analytique dans votre entreprise.
1. Commencez avec une analytique de données simple
Il existe une infinité de jeux de données et de règles que vous pouvez utiliser, mais trop de données risquent de vous submerger et d’occulter les informations vraiment pertinentes. Pour que vos données restent pertinentes et ciblées, commencez petit avec des analyses simples. Une fois les pratiques efficaces pour votre entreprise en place, vous pourrez envisager d’intégrer des analyses de données plus complexes qui viendront affiner et optimiser vos stratégies.
2. Constituez des jeux de données riches
Puisque l’analytique prédictive sert souvent de base à l’analytique prescriptive ainsi qu’à des modèles ou stratégies business, il est crucial qu’elle intègre toutes les données pertinentes. En élargissant vos données d’analyse prédictive et en prenant en compte divers facteurs, comme l’âge des utilisateurs de jeux vidéo, les données démographiques géographiques ou encore la disponibilité dans la chaîne d’approvisionnement, vous obtiendrez des analyses prescriptives plus pertinentes et des résultats plus riches.
3. Gardez les systèmes à jour
Que vous utilisiez des outils d’analyse prescriptive, prédictive ou autres, rappelez-vous que vos tableaux et graphiques ne valent que par la qualité des données qui les alimentent. Autrement dit, assurez-vous que vos analyses prédictives et prescriptives reposent sur des données fiables, à jour et bien documentées, afin de préserver la validité des résultats. Optimisez vos informations et insights en maintenant rigoureusement la qualité de vos données et en actualisant de façon continue vos outils algorithmiques et d’intelligence artificielle métier.
Pourquoi votre entreprise a besoin des deux
Si vous souhaitez faire progresser vos modèles et stratégies d’entreprise, songez à combiner l’analytique prédictive et prescriptive. En produisant à la fois des prévisions réalistes et des plans d’action mesurables pour la suite, vous pouvez optimiser vos activités et la croissance de votre entreprise.
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