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  • Culture entreprise

Comment l’analyse prédictive révolutionne-t-elle les process d’étude en entreprise ?

31 octobre 2022

L’intelligence prédictive aide les entreprises à anticiper les besoins de leurs clients avant même que ceux-ci ne les formulent, et ce, en vue d’opter pour la stratégie économique la plus optimale. Datasulting vous explique son usage en détail :

Au sommaire :

  1. Qu’appelle-t-on intelligence prédictive ?
  2. Quelle est la différence entre analyse prédictive et IA ?
  3. Quels sont les bénéfices de l’analyse prédictive ?
  4. Comment intégrer l’analyse prédictive dans les études marketing ?

Qu’appelle-t-on intelligence prédictive ?

L’intelligence prédictive est un système qui utilise l’IA et le Big Data. Son but est d’amener une entreprise à prendre de meilleures décisions. Elle comprend 3 grandes étapes.

La généralisation

Se constituer une base d’apprentissage représentative est le premier objectif à atteindre. Ici, il est question de généraliser les interactions de chaque client autour de leurs points communs pour créer des « profils ». Par exemple, si vous pouvez observer que les clients ayant cherché une poussette ont une forte probabilité d’avoir acheté un biberon. Vous pourrez alors utiliser cette information pour proposer un biberon aux prochains clients recherchant une poussette. 

Cette classe d’analyse est à l’origine d’une discipline : le Data Mining, appelé plus communément aujourd’hui Data Science. Pour aller plus loin dans cette thématique, on peut citer l’exemple historique de l’aboutissement de ce genre de techniques qui en a fait sourire plus d’un depuis 1998 : la mise en rayon des couches près du rayon des bières.

La personnalisation 

L’entreprise marketing observe les comportements et les préférences d’achat de sa cible. Si l’ensemble de ces interactions sont historisées en base de données, alors elles peuvent venir alimenter le système d’intelligence prédictive en vue de proposer des recommandations adaptées à sa clientèle.

L’anticipation

L’intelligence prédictive permet aussi d’anticiper les intentions d’une cible en fournissant à l’entreprise des recommandations sur mesure au sujet des actions et des solutions à mettre en place. Elle a ainsi l’occasion d’améliorer des points clés tels que :

  • La satisfaction des clients,
  • Leur engagement,
  • Ou encore leur dépense moyenne.

Si précédemment, ces données précieuses prenaient la forme de résultats statiques, c’est-à-dire de réponses textuelles de clients analysées au cas par cas par des enquêteurs, le développement des analyses sémantiques change désormais la donne. 

En effet, aujourd’hui, les données sont traitées par des algorithmes de logiciels d’analyse sémantique. Certains programmes sont même en mesure de déduire les émotions d’un client à travers ses écrits.

Quelle est la différence entre analyse prédictive et IA ?

Comme vu précédemment, l’analyse prédictive consiste à réaliser des prédictions à partir de données. Plus précisément, il s’agit de se baser sur des informations historiques ou sur une analyse comportementale afin de tirer des conclusions sur des événements futurs.

L’analyse prédictive, une sous-catégorie de la data science

Outil principalement utilisé en marketing, l’analyse prédictive est en effet une sous-catégorie de la data science. Les entreprises s’en servent pour décrypter les tendances afin de répondre aux besoins clients. Une analyse prescriptive est en réalité la somme de deux autres analyses :

  • Descriptive,
  • Et diagnostique.

Pour ce faire, elle utilise également diverses techniques, telles que :

  • Le data mining, 
  • La modélisation statistique, 
  • L’analyse mathématique, 
  • Le machine learning (catégorie d’IA).

Toutefois, l’analyse prédictive peut parfaitement se passer de l’intelligence artificielle pour obtenir des résultats satisfaisants.

L’intelligence artificielle

L’IA regroupe un ensemble de techniques qui visent à reproduire les capacités humaines. Elle s’applique donc à différents domaines et peut être utilisée pour atteindre différents objectifs. L’intelligence artificielle se caractérise principalement par une capacité à analyser un grand ensemble de données

Les algorithmes intelligents sont capables de répondre à une classe de problèmes ou de questions qui ne sont pas envisageables d’attaquer via la Business Intelligence. Même si l’un n’empêche pas l’autre, l’IA permet de répondre rapidement à une question qui prendrait à un Business Analyst plusieurs jours, semaines ou mois d’analyse.

Quels sont les bénéfices de l’analyse prédictive ?

Vous l’aurez compris, lorsqu’elle est associée à l’IA, l’analyse prédictive se transforme en outil puissant capable de donner à une entreprise une bonne longueur d’avance sur ses concurrents. Parmi ses nombreux bénéfices, on peut dire qu’elle permet de :

  • Accroître votre connaissance client et multiplier votre potentiel de conversion,
  • Capter les signaux faibles de vos clients (données qui s’analysent en temps réel et déterminent leur comportement face à une offre),
  • Prédire leur intention d’achat,
  • Proposer une offre personnalisée,
  • Inciter les clients les plus indécis à passer à l’action,
  • Améliorer le rendement de vos campagnes,
  • Prédire des tendances émergentes,
  • Évaluer votre probabilité d’attrition (perte de clients),
  • Prédire vos stocks et vos livraisons.

Bref, le potentiel de l’analyse prédictive est sans mesure. Cette technique ne consiste pas seulement à récolter des données, mais également à les rendre parlantes.

Comment intégrer l’analyse prédictive dans les études marketing ?

L’analyse prédictive permet de créer des modèles de lead scoring qui peuvent être utilisés en situation réelle. Ces modèles sont construits à partir d’un certain nombre de données :

  • Des données qualitatives sur les préférences, comportements, motivations et ressentis, clients permettant de créer des profils.
  • Des données quantitatives qui répartissent les clients par segments (préférences ou comportements face à un produit, critères géographiques, économiques ou sociodémographiques, etc.).
  • Des données documentaires qui consistent à comprendre les attentes clients (temps passé sur une page produit, feedback sur les réseaux sociaux, etc.).

La construction d’un lead scoring permet de cartographier un cycle de vente et notamment les trois premières étapes de celui-ci : l’intérêt, l’engagement et l’exploration. Le principe est donc d’identifier les actions clés effectuées par les clients et les catégoriser selon ces trois étapes, avant de leur attribuer un nombre de points.

Le scoring prédictif permet d’apprécier le client selon 3 critères, RFM :

  • Récence,
  • Fréquence,
  • Montant.

Une fois le modèle créé, il s’agit de scorer chaque hypothèse en fonction de la performance prévue. Voici un exemple :

  • Nouveaux leads : scores < 50
  • Leads « tièdes » : scores entre 50 – 79
  • Leads qualifiés : scores entre 80 – 110
  • Leads qualifiés pour la vente : scores > 110.

En choisissant le meilleur score, l’entreprise est alors en mesure d’enrichir sa stratégie marketing et le ciblage de sa clientèle.
L’intelligence prédictive est capable d’identifier précisément l’impact réel d’une action avant même que celle-ci soit exécutée. On peut citer par exemple des actions telles que les sollicitations clients suite à une démarche promotionnelle. Grâce à cet outil, vous vous assurez que cette démarche aura les conséquences souhaitées et que cet investissement portera ses fruits. Datasulting, copilote des entreprises Data Driven, s’appuie sur les dernières technologies en matière de Machine Learning et de Data Science. Contactez-nous pour en savoir plus.

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