7 exemples d’analytique prédictive pour inspirer votre prochaine décision
Les humains ne pourront peut-être jamais prédire l'avenir, mais les machines pourraient bien y arriver. L’analytique prédictive aide déjà de nombreuses entreprises à résoudre les problèmes de demain en les identifiant aujourd'hui et en fournissant des informations exploitables.
Ce guide passe en revue ce que sont l’analytique prédictive et la science des données, et comment vous pouvez les utiliser pour prendre l’avantage sur vos concurrents grâce à une meilleure intelligence d’affaires et à des prises de décisions basées sur le Big Data. Je présenterai aussi sept exemples concrets d’utilisation de l’analytique prédictive pour inspirer votre prochaine démarche.
Qu'est-ce que l’analytique prédictive ?
Lors de la collecte de données pour découvrir des informations exploitables, les entreprises peuvent utiliser quatre types d’analyses. L’analytique prédictive se concentre sur ce qui est susceptible de se produire dans un avenir proche afin que votre entreprise puisse s’y préparer et réagir en conséquence. L’un des plus grands moteurs de l’analytique prédictive aujourd’hui est l’apparition de l’apprentissage automatique et des technologies d’automatisation. Cela devient la base des meilleurs outils d’analyse marketing.
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L’apprentissage automatique utilise ce qui s’est produit dans le passé afin de trouver des liens dans les comportements et décisions des personnes pour prédire ce qu’elles vont faire à l’avenir, en créant des modèles prédictifs et en étudiant les ensembles de données en temps réel.
Dans cet article, je vais examiner sept exemples d’utilisation de l’analytique prédictive et comment elle a permis à des entreprises de transformer radicalement leur secteur. Bien utilisée, l’analytique prédictive peut également vous aider à garder une longueur d’avance sur vos concurrents.
7 exemples d’analytique prédictive
L’analytique prédictive peut résoudre de nombreux problèmes pour les entreprises, dans divers secteurs d’activité. Vous pourriez l'utiliser pour déterminer comment réduire vos coûts généraux de 25 %, augmenter votre taux de conversion de 15 % ou développer votre entreprise afin de répondre à une demande croissante. En prédisant les événements à venir, vous pouvez placer votre entreprise dans une position idéale pour en profiter.
Nous avons sélectionné les études de cas suivantes comme exemples d’entreprises qui doivent leur succès à l’analytique prédictive, à des stratégies marketing orientées données et à la technologie d’apprentissage automatique.
Seebo atteint un taux de livraison de 98 %
L’entreprise de biotechnologie et de santé Seebo avait besoin de solutions diverses aux problèmes qui freinaient sa capacité de production et de livraison. Elle s’est rendu compte qu’elle passait trop de temps à nettoyer et entretenir ses équipements et qu’elle générait beaucoup de gaspillage. Les arrêts de production réduisaient la rentabilité de Seebo en diminuant la capacité de fabrication et en allongeant les délais de livraison.
Seebo s’est tournée vers l’analytique prédictive pour identifier et résoudre les problèmes majeurs. Le temps d’arrêt a été réduit de plus de 83 %, la capacité de production a augmenté de plus de 5 %, et Seebo a rapporté un taux de livraison de 98 %. La réduction des temps d’arrêt a permis à Seebo d’économiser beaucoup, avec une estimation des économies sur ces arrêts de 72 %. Moins de coûts et une production plus fluide ont généré un retour sur investissement exceptionnel.
Airbnb croît de 43 000 % en 5 ans
L’un des plus grands défis pour les jeunes entreprises est de savoir comment gérer une croissance exponentielle. Airbnb est l’exemple d’une société qui est passée de zéro à un acteur majeur du secteur presque du jour au lendemain. Elle attribue un taux de croissance de 43 000 % en 5 ans à l’utilisation de la technologie d’apprentissage automatique et de l’analytique prédictive.
Le modèle utilisé par Airbnb s’appuyait d’abord sur les données historiques pour établir des schémas de comportement humain. Les connaissances tirées du data mining et des outils d’analytique prédictive ont servi de base à la planification suivante, mais Airbnb ne s’est pas arrêtée là. Elle a testé ces observations pour évaluer la précision des prédictions, puis les résultats ont été réinjectés dans leur système d’analyse afin d’améliorer la qualité des prédictions.
Le brevet de commande prédictive d’Amazon
Un problème courant pour les commerçants est d’essayer de garder en stock les produits désirés par les clients tout en évitant de consacrer de l’espace à des articles qui ne se vendent pas. Amazon a investi dans la création d’une nouvelle technologie d’analyse prédictive qui lui permet de devancer ses clients et de remplir ses stocks avec les produits demandés dès qu’ils le deviennent.
Le résultat : Amazon passait commande pour les produits qu’elle savait que ses clients allaient acheter et elle les faisait livrer dans des centres de distribution assez proches pour réduire considérablement les délais de livraison. C’est cette méthode qui explique pourquoi tant de clients bénéficient d’une livraison aussi rapide chez Amazon, et pourquoi la chaîne d’approvisionnement d’Amazon est aussi efficace.
Gramener & Microsoft identifient la faune sauvage
Les organisations à but non lucratif doivent optimiser chaque dollar investi. C’est ainsi que la fondation Nisqually River a tiré un grand profit d’un partenariat avec Gramener et Microsoft pour résoudre l’un de ses principaux problèmes.
L’un des buts essentiels de la fondation est de suivre les nombreuses espèces de poissons sur une portion de 81 miles de la rivière Nisqually, dans l’État de Washington. Faire attraper, marquer et relâcher les poissons par des humains pouvait se révéler laborieux et long, alors Microsoft et Gramener ont mis au point un modèle d’analytique prédictive pour l’association. Une intelligence artificielle a été utilisée pour analyser des vidéos de la rivière afin d’identifier et de compter efficacement les différentes espèces de poissons présentes.
La fondation a signalé que la précision du modèle d’analyse prédictive représentait une amélioration de 73 % par rapport au suivi manuel des poissons, et a permis de réduire les coûts associés d’environ 80 %. Désormais, la Nisqually River Foundation peut investir cet argent dans d’autres projets plus productifs.
Triaz Gruppe économise sur les coûts de catalogues
Triaz Gruppe a utilisé l’analyse prédictive pour attribuer avec précision une valeur à chacun de ses clients lors de l’envoi de catalogues. Cela a aussi permis à l’entreprise de déterminer le meilleur retour sur investissement potentiel pour chacune de ses publicités afin de supprimer celles qui étaient inefficaces au profit de celles qui capteraient davantage l’attention des clients potentiels.
Un des problèmes identifiés par Triaz Gruppe était qu’elle envoyait trop de catalogues. Le potentiel de retour sur investissement était considérablement réduit en raison des coûts d’impression de ces catalogues, il était donc crucial de déterminer le nombre optimal à envoyer afin de réduire les coûts et d’optimiser les taux de conversion des campagnes marketing.
Würth améliore l’efficacité commerciale
Savoir quels produits présenter aux clients potentiels peut faire la différence entre conclure une vente et voir le client partir. Würth utilise un algorithme pour étudier le comportement des clients et déterminer quels produits sont les plus susceptibles de les intéresser avant même qu’ils n’aient pris contact. Lorsqu’un client se manifeste, l’algorithme détermine à quel segment de produits il appartient.
Les représentants commerciaux reçoivent de nouveaux clients dans les segments dans lesquels ils sont spécialisés. Avec un taux de réussite d’attribution des clients au bon segment de plus de 85 %, la technologie d’apprentissage automatique a considérablement augmenté les taux de conclusion chez Würth et a permis aux équipes commerciales d’optimiser leur temps en travaillant avec des clients ayant une forte probabilité d’achat. Un autre avantage est l’amélioration de l’expérience client, entraînant un meilleur taux de fidélisation.
Une chaîne mondiale augmente l’utilisation des coupons de jusqu’à 15 %
L’intelligence artificielle aide les épiciers à résoudre un problème dont ils sont conscients depuis des années. Beaucoup de clients ne prêtent pas attention aux coupons imprimés sur leur ticket de caisse et la montée des médias numériques a fait baisser le nombre de chasseurs de coupons qui utilisaient leur journal hebdomadaire pour trouver des économies.
Dans notre dernier exemple d’analyse prédictive, une entreprise mondiale de distribution alimentaire a appris comment augmenter de 15 % l’utilisation des coupons et a utilisé cette connaissance pour générer trois fois plus de campagnes de coupons. Cela a eu un impact positif sur plus de 10 000 magasins, les clients achetant plus de produits afin de pouvoir utiliser leurs coupons.
Commencer avec l’analyse prédictive
La technologie de l’apprentissage profond est déployée rapidement dans les secteurs des services financiers, des ressources humaines et de la santé. Pouvoir identifier et prédire les tendances futures a de nombreuses applications potentielles pour le marketing prédictif B2B.
Avec les avancées en intelligence artificielle faisant fréquemment la une de l’actualité ces derniers temps, vous vous demandez peut-être comment exploiter les algorithmes d’apprentissage automatique pour servir votre entreprise. Avant de plonger tête baissée, il y a quelques points à connaître. L’analyse prédictive n’est pas une solution miracle universelle, et il est préférable de la combiner avec d’autres stratégies d’analyse.
Il est important d’identifier les problèmes concrets que vous souhaitez résoudre avec l’analyse, de recueillir les bonnes informations et de construire vos modèles d’analyse prédictive. Après avoir obtenu des informations exploitables, il est temps de passer à l’action afin de récolter les bénéfices.
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Identifiez le problème à résoudre
Comme le montrent les exemples ci-dessus, chaque organisation ayant tiré parti de l’analyse prédictive devait relever des défis spécifiques. Dans certains cas, il s’agissait de coûts de production trop élevés ou d’une mauvaise adéquation avec leur base de clientèle cible. D’autres devaient réfléchir à la manière d’augmenter leur portée et l’engagement des clients.
Il existe de nombreux types de données à prendre en compte pour développer votre propre solution d’analyse prédictive. Essayez d’évaluer les points faibles de votre entreprise afin d’avoir un objectif précis pour l’utilisation de l’analyse. Une fois vos problèmes identifiés, vous pourrez rechercher des pistes pour les résoudre.
Assurez-vous de disposer des données nécessaires
Un analyste de données chevronné sait que la technologie d’apprentissage automatique n’est aussi performante que les informations qui lui sont fournies. Par exemple, si vous souhaitez déterminer comment améliorer le taux de fidélisation des clients, collecter des données sur le coût de production ne vous apportera aucun avantage et vous fera perdre du temps et de l’argent. En définissant clairement les problèmes à résoudre, vous saurez aussi quels algorithmes d’analyse prédictive utiliser.
Dans bien des cas, les entreprises cherchent à obtenir des informations sur plusieurs problématiques à la fois. Veillez simplement à ne pas tomber dans le piège de collecter une quantité importante de données sans réel usage ni enseignement. Vous voulez maximiser l’efficacité de votre temps et de vos ressources, y compris votre investissement dans les logiciels d’intelligence marketing.
Construisez des modèles d’analyse prédictive
N’ayez pas peur de développer vos propres modèles d’analyse prédictive. Les entreprises ont exploité l’apprentissage automatique de manières profondément inimaginables. Par exemple, vous pourriez utiliser l’analyse prédictive pour déterminer le moment optimal de réparer les machines dans une usine de production. Vous pourriez planifier les horaires des employés afin de couvrir les périodes de forte affluence tout en limitant les temps morts, maximisant ainsi la valeur des salaires versés à votre personnel.
Un autre modèle utile peut prédire combien de liquidités vous aurez à disposition dans le futur et où elles seraient mieux investies. Disposer d’une prévision fiable de l’argent que vous aurez disponible sur les 6 à 12 prochains mois peut vraiment s’avérer précieux si vous cherchez à développer votre entreprise ou à ouvrir de nouveaux sites.
Mettez vos données en action
La dernière étape consiste à agir sur les informations que vous avez recueillies. Vous pouvez passer des années à collecter des données et à en tirer des enseignements, mais cela ne sert à rien si vous n’opérez aucun ajustement. L'un des problèmes de certaines entreprises est qu'elles restent inactives malgré des analyses précieuses à portée de main.
Si vous ne créez pas de plan d’action à partir de ces enseignements, l’un de vos concurrents pourrait le faire.
Comment prévoyez-vous d’utiliser l’analyse prédictive à l’avenir ?
Vous avez des idées sur l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique que nous n’avons pas abordées aujourd’hui ? Rejoignez la conversation et dites-nous comment, selon vous, l’analyse prédictive façonnera le marché numérique dans les années à venir. N’oubliez pas de vous abonner à notre newsletter pour recevoir les dernières actualités et histoires.
