Prédire les scénarios futurs en fonction du comportement affiché. Cela sonne probablement comme de la musique aux oreilles de tout entrepreneur moderne. Mais comment s'assurer que cela ne reste pas une image idéale, et devienne la réalité ? Nous vous donnons trois étapes à suivre, afin que vous puissiez commencer immédiatement avec l'analyse prédictive.
Les avantages de l'analyse prédictive sont évidents. Les exemples sont nombreux :
Une entreprise de télécommunications utilise l'analyse prédictive pour prévoir quels clients sont sur le point d'annuler leur abonnement. En analysant le comportement des clients, comme la baisse de l'utilisation ou les commentaires négatifs, elle peut proposer des offres ou des solutions ciblées pour conserver ces clients. Résultat : une réduction significative du taux de rotation des clients.
Une entreprise de vente au détail utilise l'analyse prédictive pour prévoir les tendances des ventes. En combinant les données historiques des ventes avec des facteurs externes tels que la saisonnalité ou les vacances, l'entreprise peut mieux estimer la quantité de stock nécessaire. Cela permet de réduire les situations de surplus et de pénurie, de réduire les coûts tout en augmentant la satisfaction des clients.
Un prêteur utilise l'analyse prédictive pour prévoir le risque de défaillance. Le modèle combine les données historiques de crédit, les revenus et les tendances économiques pour évaluer la solvabilité d'un(e) demandeur(se). Cela permet de prendre de meilleures décisions et de réduire les pertes par défaut.
Ainsi, vous résolvez les problèmes avant qu'ils ne surviennent et vous repérez les opportunités qui restent cachées aux yeux des autres organisations non axées sur les données. Ça sonne bien, n'est-ce pas ? En tous les cas, c’est une bonne raison de se lancer dans l'analyse prédictive.
Surtout en ces temps d'incertitude économique, avec un nombre - probablement très élevé - de faillites imminentes, des risques de fraude croissants et des lois et réglementations de plus en plus strictes, il est important d'agir. En fait, le pouvoir prédictif des données est devenu indispensable pour planifier un avenir solide.
Mais comment se lancer ? En suivant les trois étapes suivantes, vous créez d’ores et déjà un environnement de travail dans lequel l'analyse prédictive peut s'épanouir.
Rapprochez l'informatique et l'entreprise dès le début
L'entrepreneuriat axé sur les données n'est pas une tâche réservée à l'informatique ou à l'entreprise. Vous souhaitez tirer le meilleur parti du pouvoir prédictif des données ? Alors, assurez-vous que l'informatique et l'entreprise travaillent ensemble dès le départ.
Après tout, les équipes de marketing, de vente et de services sont celles qui connaissent le mieux l'entreprise et savent mieux que quiconque quelles variables définissent le succès ou pas. L'informatique, pour sa part, possède l'ingéniosité technique et sert de partenaire essentiel. Non pas en exécutant aveuglément ce dont les unités commerciales demandent, mais en ayant un vrai dialogue constructif avec elles.
Cassez les silos et ouvrez votre infrastructure
Afin de pouvoir prédire l'avenir aussi précisément que possible, les modèles ont besoin de grandes quantités de données Le déploiement de l'analyse prédictive n'est ni utile ni efficace si les données ne peuvent pas circuler au sein de l'organisation.
La structure traditionnelle des entreprises, avec des départements distincts qui ont chacun ses propres systèmes et lieux de stockage des données, fait obstacle à l'entrepreneuriat axé sur les données. Avant même que l'informatique et l'entreprise ne s’apprêtent à franchir cette étape de votre transformation numérique, il est crucial de jeter un oeil critique sur votre infrastructure.
Avec l'aide d'API, entre autres outils, la communication entre les systèmes et les plateformes est aujourd'hui possible très facilement. Et vous êtes alors capable de briser les silos (de données) qui existent encore.
Le nettoyage et la conservation des données, après tout : des données inutiles entrantes = des données inutiles sortantes
Les ensembles de données ont un nombre fixe de variables, tandis que l'avenir est déterminé par un nombre illimité de facteurs. L'analyse prédictive ne vous dit donc pas exactement ce qui va se passer, mais vous fournit des informations. Des informations sur lesquelles vous pouvez vous baser pour décider d’une direction ou faire des choix. Cependant, il n’est jamais possible de donner des garanties à cent pour cent. Le résultat vous indique les chances que « quelque chose » se produise ou pas.
Voulez-vous que ces prédictions soient aussi correctes et exactes que possible ? Alors, il est important que les données sur lesquelles vous basez ces informations soient fiables à cent pour cent. Peu importe la finesse et la sophistication de vos modèles prédictifs, si vous partez d’informations erronées, les résultats ne peuvent pas être fiables par nature. Après tout : des données inutiles entrantes = des données inutiles sortantes. Par conséquent, assurez-vous d'abord que votre paysage de données est propre dès le début et le reste.
Les organisations qui ne s'appuient pas sur des données sont à la traîne par rapport à leurs concurrents. Par contre, l'entrepreneuriat basé sur les données est l'avenir. En même temps, nous comprenons que les organisations continuent à avoir des difficultés dans ce domaine. C'est pourquoi nous sommes là pour vous aider à vous lancer dans l'analyse prédictive.
L'entreprise pilotée par les données est un sujet qui vous tient à cœur, mais vous ne savez pas exactement par où commencer ? Vous recherchez des données de qualité pour étayer vos décisions et/ou pour enrichir votre propre base de données ? Ou bien vous recherchez les bons outils pour passer à l'étape suivante de votre transformation numérique ? Quel que soit votre défi, nous pouvons vous aider.
Faites le premier pas vers une transformation basée sur les données. Laissez vos coordonnées ici et découvrez votre potentiel en matière d’analyse prédictive lors d'une consultation sans engagement.