Analytique prescriptive ou prédictive : guide complet
De nombreuses entreprises adoptent l’essor des mégadonnées, des études montrant que certaines organisations prévoient de doubler d’une année sur l’autre leurs investissements dans le stockage des données, l’exploration de données et l’infrastructure. Cependant, les informations issues de ces données ne constituent un outil puissant pour l’entreprise que si elles sont associées à des informations exploitables et prospectives. 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 mises en œuvre, peuvent favoriser une croissance optimale de l’entreprise. Dans cet article, nous examinerons les différences entre les analyses prescriptives et prédictives, les avantages et les difficultés 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 » — concernant les tendances futures de l’entreprise, les résultats commerciaux et la performance marketing. Cela peut inclure des prédictions à court terme, comme les besoins en personnel, ou des tendances à long terme montrant 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 relatives aux périodes où ses ventes les plus importantes ont eu lieu afin qu’il puisse élaborer des prévisions de ventes et éclairer la prise de décision concernant 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. Au lieu de se contenter de prédire les options, elle vise à éliminer l’approche fondée sur l’intuition et à recommander plutôt des 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 influencent les opérations de l’entreprise. À mesure que des ensembles de données plus vastes deviennent disponibles, l’analyse prescriptive peut mettre constamment 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
Avec les progrès rapides de la technologie et de l’intelligence artificielle, ainsi que l’intensification de la concurrence sur les marchés, des études suggèrent que le marché de l’analyse prédictive devrait atteindre 23,4 milliards de dollars 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 présentent 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 sur la base de données historiques, l’analyse prescriptive utilise les données pour élaborer des actions précises en fonction de divers résultats possibles. En termes simples, l’analyse prédictive s’intéresse à ce qui pourrait se produire à l’avenir, tandis que l’analyse prescriptive s’intéresse à 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 déterminer 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 données d’entrée et d’autres variables, ainsi que la manière dont ils interagissent entre eux. Ainsi, l’analyse prescriptive peut élaborer des modèles intégrant des compromis quantifiés visant 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’ils sont associés à l’analyse prescriptive, ces outils peuvent toutefois s’enrichir 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, elle 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 : À l’aide de données historiques et de l’analyse de 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 défaillances des équipements : Vous pouvez utiliser des algorithmes et l’intelligence artificielle pour prévoir ou prévenir les défaillances 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 blog d’entreprise ou plusieurs comptes de réseaux sociaux, par exemple, peuvent représenter une lourde charge s’ils ne génèrent pas de prospects.
Autres types d’analyses pour les entreprises
Les analyses prédictives et prescriptives ne sont pas les seuls outils permettant d’interpréter les données d’une entreprise. Associées à des outils tels que les analyses descriptives et diagnostiques, 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 différents 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.
Utilisée conjointement avec d’autres outils d’analyse de 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 passé, l’analyse diagnostique cherche à comprendre pourquoi certains changements ou événements se sont produits. Souvent mise en œuvre comme étape logique suivant 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 certains aspects de votre entreprise, notamment :
- 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 la stratégie marketing
Conseils pour utiliser les analyses afin d’éclairer les décisions commerciales
Les analyses prédictives, prescriptives et les autres types d’analyses de données sont des outils puissants pour orienter les stratégies commerciales et déterminer la meilleure ligne de conduite pour votre entreprise. Vous trouverez ci-dessous quelques conseils pour tirer le meilleur parti de vos analyses commerciales.
1. Commencez par une analyse de données simple
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 que vos données restent ciblées et pertinentes, commencez modestement avec des analyses simples. Une fois celles qui fonctionnent pour votre entreprise établies, 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 aux analyses prescriptives et aux modèles ou stratégies commerciaux, il est important qu’elle intègre toutes les données pertinentes. En élargissant les données de vos analyses prédictives et en tenant compte des facteurs variables pertinents, tels que l’âge ou la localisation des utilisateurs de jeux vidéo, ou encore la disponibilité de la chaîne d’approvisionnement, vous pouvez obtenir des informations plus riches et de meilleurs résultats grâce aux recommandations de vos analyses prescriptives.
3. Maintenez vos systèmes à jour
Que vous utilisiez des outils d’analyse prescriptive, prédictive ou autre, il est important de garder à l’esprit que vos tableaux et graphiques ne sont aussi efficaces que les données qu’ils utilisent. En d’autres termes, veillez à ce que vos analyses prédictives et prescriptives reposent sur des données provenant de sources fiables et correctement entretenues afin de préserver la validité de leurs résultats. Optimisez vos informations et vos analyses en assurant en permanence la qualité 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 les analyses prédictives et prescriptives. En développant des prévisions réalistes des résultats ainsi que des plans d’action quantifiables indiquant ce que votre entreprise devrait faire ensuite, vous pouvez optimiser ses activités et sa croissance.
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