7 exemples d’analyses prédictives pour inspirer votre prochaine initiative

L’apprentissage automatique utilise les événements passés pour établir des liens entre les comportements et les décisions des individus, afin de prédire ce qu’ils feront à l’avenir en créant des modèles prédictifs et en étudiant des ensembles de données en temps réel. 

Dans cet article, je présenterai sept exemples d’analyse prédictive et la manière dont ils ont aidé des entreprises à transformer complètement leur environnement concurrentiel. Lorsqu’elle est utilisée correctement, l’analyse prédictive des données peut également vous aider à garder une longueur d’avance. 

7 exemples d’analyse prédictive

L’analyse prédictive peut résoudre de nombreux problèmes pour les entreprises dans de multiples domaines d’expertise. Vous pourriez utiliser l’analyse prédictive pour déterminer comment réduire vos frais généraux de 25 %, augmenter votre taux de conclusion des ventes de 15 % ou développer votre entreprise pour répondre à une demande en forte croissance. En prédisant les événements futurs, vous pouvez placer votre entreprise dans une position idéale pour en tirer parti. 

Nous avons sélectionné les études de cas suivantes comme exemples d’entreprises qui doivent leur réussite à l’analyse prédictive, aux stratégies marketing fondées sur les 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 plusieurs solutions aux problèmes qui nuisaient à sa capacité de production et de livraison. L’entreprise a constaté qu’elle consacrait trop de temps au nettoyage et à la maintenance des équipements et qu’elle éliminait une grande quantité de déchets. Les arrêts de production réduisaient les bénéfices de Seebo en diminuant sa capacité de fabrication et en allongeant les délais de livraison. 

Seebo s’est tournée vers l’utilisation de l’analyse prédictive pour identifier et résoudre les problèmes fondamentaux en cause. Les temps d’arrêt ont été réduits de plus de 83 %, la capacité de production a augmenté de plus de 5 % et Seebo a enregistré un taux de livraison de 98 %. La réduction des temps d’arrêt a permis à Seebo d’économiser beaucoup d’argent, avec une économie estimée de 72 % sur les coûts liés aux temps d’arrêt. La diminution des coûts et la rationalisation de la production ont généré un retour sur investissement remarquable.

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Airbnb progresse de 43 000 % en 5 ans

L’un des plus grands défis auxquels sont confrontées les nouvelles entreprises consiste à savoir comment se développer face à une demande exponentielle. Airbnb est un exemple d’entreprise passée de rien à un acteur majeur du secteur presque du jour au lendemain. Elle attribue son taux de croissance de 43 000 % en 5 ans à l’utilisation de la technologie d’apprentissage automatique et de l’analyse prédictive. 

Le modèle utilisé par Airbnb a commencé par exploiter des données historiques afin d’établir des schémas de comportement humain. Les informations obtenues grâce à l’exploration de données et aux outils d’analyse prédictive ont servi de base à la phase suivante de planification d’Airbnb, mais l’entreprise ne s’est pas arrêtée là. Elle a testé ces informations pour déterminer la précision des prédictions, puis les résultats ont été réinjectés dans le système d’analyse afin de produire de meilleures prédictions. 

Le brevet d’Amazon sur la commande prédictive

L’un des problèmes courants des détaillants consiste à maintenir en stock les produits souhaités par les clients sans consacrer d’espace à des articles qui ne se vendront pas. Amazon a investi dans la création d’une nouvelle technologie d’analyse prédictive qui lui permet de garder une longueur d’avance sur ses clients et de remplir son espace de stockage avec des produits au moment même où la demande pour ceux-ci apparaît. 

Résultat : Amazon commandait les produits qu’il savait que les clients allaient acheter et les faisait expédier vers des centres de traitement des commandes suffisamment proches pour réduire considérablement les délais de livraison. C’est ce processus qui explique pourquoi de nombreuses personnes apprécient les livraisons si rapides d’Amazon et pourquoi Amazon gère sa chaîne d’approvisionnement avec autant d’efficacité.

Gramener & Microsoft identifient la faune sauvage

Les organisations à but non lucratif doivent utiliser au mieux chaque euro investi. La Nisqually River Foundation en a tiré d’importants bénéfices en s’associant à Gramener et à Microsoft pour résoudre l’un de ses plus grands problèmes. 

L’un des principaux objectifs de la fondation est de suivre les nombreuses espèces de poissons le long d’un tronçon de 81 miles d’une rivière de l’État de Washington. Faire pêcher, marquer et relâcher les poissons peut devenir chronophage et fastidieux. C’est pourquoi Microsoft et Gramener ont créé un modèle d’analyse prédictive pour l’organisation à but non lucratif. Une IA a utilisé des vidéos de la rivière pour identifier et compter efficacement les différents types de poissons qui s’y trouvent. 

La fondation a indiqué que la précision du modèle d’analyse prédictive s’était améliorée de 73 % par rapport au suivi manuel des poissons et que les coûts associés avaient été réduits d’environ 80 %. La Nisqually River Foundation peut désormais investir cet argent dans d’autres projets plus productifs. 

Triaz Gruppe réduit ses coûts de catalogue

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 également permis à l’entreprise de déterminer le meilleur retour sur investissement potentiel pour chacune de ses publicités, afin de pouvoir abandonner les publicités inefficaces au profit de celles qui attireraient davantage l’attention des clients potentiels. 

L’un des problèmes identifiés par Triaz Gruppe était l’envoi d’un trop grand nombre de catalogues. Le retour sur investissement potentiel était fortement réduit par le coût d’impression de ces catalogues. Il était donc essentiel de déterminer le nombre adéquat de catalogues à envoyer pour réduire les coûts et optimiser les taux de conversion de ses campagnes marketing. 

Würth améliore l’efficacité de ses ventes

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 les produits qui sont les plus susceptibles d’intéresser chacun d’eux avant même le premier contact. Une fois que le client prend contact, l’algorithme détermine à quel segment de produits il appartient. 

Les représentants commerciaux se voient attribuer de nouveaux clients appartenant aux segments dans lesquels ils sont spécialisés. Avec un taux de réussite de l’attribution des clients au segment approprié supérieur à 85 %, la technologie d’apprentissage automatique a considérablement augmenté les taux de conclusion de Würth et aidé les représentants commerciaux à optimiser leur temps en travaillant avec des clients présentant une forte probabilité d’achat. Autre avantage : l’expérience client s’est améliorée, ce qui a entraîné de meilleurs taux de fidélisation.

Une chaîne mondiale augmente l’utilisation des coupons jusqu’à 15 %

L’intelligence artificielle aide les distributeurs alimentaires à résoudre un problème dont ils ont conscience depuis des années. De nombreux clients ne prêtent pas attention aux coupons imprimés sur leurs tickets de caisse, et l’essor des médias numériques a réduit le nombre de personnes qui découpent les coupons dans leur journal hebdomadaire pour faire des économies. 

Dans notre dernier exemple d’analyse prédictive, une entreprise mondiale de distribution alimentaire a appris à augmenter l’utilisation des coupons de 15 % et a utilisé ces connaissances pour générer trois fois plus de campagnes de coupons. Cela a eu un impact positif sur plus de 10 000 magasins, les clients achetant davantage de produits afin de pouvoir utiliser leurs coupons. 

Premiers pas avec l’analyse prédictive

La technologie d’apprentissage profond est rapidement déployée dans les secteurs des services financiers, des ressources humaines et de la santé. La capacité à identifier et à prédire les tendances futures offre de nombreuses applications potentielles pour le marketing prédictif B2B.

Les progrès de l’intelligence artificielle faisant régulièrement la une de l’actualité ces derniers temps, vous vous demandez peut-être comment exploiter les algorithmes d’apprentissage automatique au profit de votre entreprise. Avant de vous jeter à l’eau, vous devez connaître quelques éléments. L’analyse prédictive n’est pas une solution universelle à tous les problèmes, et il est judicieux de la combiner à d’autres stratégies d’analyse.

Vous devez savoir quels problèmes concrets vous essayez de résoudre lorsque vous utilisez une solution d’analyse, recueillir les bonnes informations et concevoir vos modèles d’analyse prédictive. Après avoir recueilli des informations exploitables, il est temps de mettre en pratique ce que vous avez appris afin d’en récolter les bénéfices. 

Lecture recommandée : Meilleurs logiciels d’analyse de contenu

Identifier le problème à résoudre

Comme le montrent les exemples ci-dessus, chaque organisation ayant tiré parti de l’analyse prédictive était confrontée à un ensemble unique de problèmes. Dans certains cas, les coûts de production étaient trop élevés ou l’entreprise n’atteignait pas la clientèle appropriée. Dans d’autres cas, les entreprises devaient réfléchir à des moyens d’élargir leur portée et de renforcer l’engagement de leurs clients. 

De nombreux types de données doivent être pris en compte lors de la conception de votre propre solution d’analyse prédictive. Essayez d’évaluer les faiblesses de votre entreprise afin de définir un objectif pour l’utilisation de l’analyse. Une fois que vous avez identifié un ou plusieurs problèmes, vous pouvez commencer à rechercher des informations sur la manière de les surmonter. 

Vérifier que vous disposez des données nécessaires

Un analyste de données expérimenté sait que la technologie d’apprentissage automatique n’est efficace qu’à la hauteur des informations qu’on lui fournit. Si vous essayez de déterminer comment augmenter les taux de fidélisation des clients, par exemple, recueillir des données sur le coût de production est une perte de temps et de ressources. Lorsque vous savez quels problèmes vous essayez de résoudre, vous savez également quels algorithmes d’analyse prédictive utiliser. 

Dans de nombreux cas, les entreprises cherchent à obtenir des informations sur plusieurs problèmes. Évitez simplement de tomber dans le piège qui consiste à recueillir une quantité énorme de données que vous n’utilisez pas ou dont vous ne tirez aucun enseignement. Vous voulez maximiser l’efficacité de votre temps et de vos ressources, notamment de votre investissement dans les logiciels de veille marketing.

Concevez des modèles d’analyse prédictive

N’ayez pas peur de créer vos propres modèles d’analyse prédictive. Les entreprises ont recours à l’apprentissage automatique de façons profondément inimaginables. Par exemple, vous pourriez utiliser l’analyse prédictive pour déterminer à quel moment il est optimal de réparer les machines d’un site de production. Vous pourriez planifier les horaires des employés de manière à couvrir les périodes de forte activité et à réduire au minimum les temps d’arrêt, maximisant ainsi la valeur des salaires de votre personnel.

Un autre modèle utile peut prédire la somme d’argent liquide dont vous disposerez à l’avenir et les investissements auxquels il serait préférable de l’affecter. Disposer d’une prévision précise de la somme d’argent dont vous disposerez au cours des 6 prochains mois à un an peut être très instructif si vous essayez de développer votre entreprise ou d’ouvrir de nouveaux établissements. 

Mettez vos informations en pratique

La dernière étape consiste à faire quelque chose des informations que vous avez recueillies. Vous pouvez passer des décennies à recueillir des informations et à en tirer des enseignements, mais cela constitue une perte de temps si vous n’apportez aucun ajustement. L’un des problèmes rencontrés par certaines entreprises est qu’elles restent passives malgré des informations précieuses à portée de main.

Si vous ne créez pas de plan d’action à partir de ces informations, l’un de vos concurrents pourrait le faire. 

Comment comptez-vous utiliser l’analyse prédictive à l’avenir ?

Vous avez des idées sur la manière d’utiliser la technologie de l’AI et de l’apprentissage automatique dont nous n’avons pas parlé aujourd’hui ? Participez à la conversation et dites-nous comment vous pensez que l’analyse prédictive façonnera le marché numérique dans les années à venir. N’oubliez pas de vous abonner à notre newsletter pour découvrir les dernières actualités et histoires.