analytique avancée va au-delà des rapports et des tableaux de bord traditionnels de l informatique décisionnelle pour découvrir des informations plus approfondies, faire des prédictions et générer des recommandations.
Pourquoi l'analytique avancée est-elle importante ?
Les entreprises opèrent sur des marchés concurrentiels où la capacité à prendre des décisions rapidement est précieuse. La paralysie analytique n'est pas une option si vous voulez rester pertinent. L'analytique avancée utilise les données disponibles pour prendre des décisions fondées sur les données en tenant compte des dynamiques de marché complexes qui s'alignent sur les tendances émergentes, sans risque excessif ni parti pris.
Quelle technologie l'analytique avancée utilise-t-elle ?
L'analytique avancée tire parti d'une technologie sophistiquée pour prédire l'avenir. L'intelligence artificielle (IA) peut être utilisée pour créer des connaissances à partir de données. Vous trouverez ci-dessous une liste de quelques-unes des façons dont l'IA peut vous aider :
- L'IA peut relier les points et déduire un résultat en utilisant plusieurs sources de données.
- Les modèles d'apprentissage automatique consomment de grandes quantités de données historiques pour fournir des conseils basés sur une approche d'affinage itératif qui évalue chaque résultat pour prédire l'avenir.
- L'apprentissage profond peut utiliser les résultats des moteurs d'analytique avancée pour trouver des modèles et des tendances cachés. L'apprentissage en profondeur peut rechercher des groupes de prédictions afin de développer des connaissances encore plus approfondies.
- Les moteurs de traitement du langage traitement du language naturel (NLP) peuvent être alimentés par des données non structurées telles que des transcriptions et des enregistrements audio afin de rechercher des signaux d'achat ou des clients susceptibles d'annuler des services. Ces moteurs peuvent également déduire automatiquement le sentiment des consommateurs. Par exemple, une discussion en ligne a-t-elle été positive ou négative ?
Action de prescription
Les entreprises peuvent utiliser l'analytique avancée pour guider les interactions. Un excellent cas d'usage de l'analytique avancée est de conseiller une équipe de vente sur les actions ultérieures qu'elle devrait entreprendre sur la base de l'historique des interactions avec les clients. Imaginez que vous êtes un représentant commercial en téléphonie mobile qui vient de prendre en charge un territoire et qui ne connaît pas l'état des prospects ou des relations avec les clients. analytique avancée peut rapidement analyser chaque interaction dans des applications professionnelles telles que Salesforce et ServiceNow pour évaluer la conversation que le représentant chargé du renouvellement doit avoir. Le client est-il sur le point de partir ? Il faut avoir une conversation axée sur la fidélisation. Le client est-il satisfait ? Il s'agit d'une opportunité de vente incitative.
Utilisation de l'analytique avancée
Gestion des risques
Un fournisseur d'assurance automobile basé au Royaume-Uni utilise la plateforme de données Actian pour fournir des devis d'assurance ajustés au risque en 20 millisecondes environ, afin de s'assurer que son offre figure en tête de liste pour les clients potentiels. L'analytique avancée pilotée par l'IA prend en compte les données démographiques de l'individu et son adresse pour le calcul de la prime de base. La principale caractéristique de réduction des risques pour le fournisseur est qu'il peut examiner toutes les incidences des pannes pour lesquelles il offre également une couverture. Si un assuré potentiel a reçu trop d'appels pour des pannes, il s'agit d'un signal d'alarme qui se traduit par une offre plus coûteuse que celle d'un assuré qui n'a pas eu de panne et qui obtient un devis plus intéressant.
Détection et prévention des fraudes
Les émetteurs de cartes de crédit utilisent l'analytique avancée pour limiter les pertes et protéger les clients contre la fraude. Chaque transaction est surveillée pour détecter une éventuelle fraude. Le lieu de la transaction, un montant inhabituellement élevé, une fréquence élevée de transactions et l'achat d'articles inhabituels sont autant d'indices potentiels. Lorsque le risque dépasse les seuils, la transaction est bloquée jusqu'à ce qu'elle soit vérifiée avec le client.
Fidélisation de la clientèle
Les opérateurs de téléphonie mobile peuvent utiliser l'analytique avancée pour repérer les signes indiquant que leurs clients cherchent un nouvel opérateur. Lorsque la perte d'un client potentiel semble probable, il est possible de lui proposer de manière proactive des incitations à renouveler son contrat.
Lutte contre la cybercriminalité
L'analytique avancée pilotée par l'IA peut analyser le trafic web entrant pour détecter les signes d'une attaque sur les serveurs. En cas de menaces potentielles telles que le déni de service (DDoS), l'entreprise peut bloquer de manière proactive les adresses IP incriminées associées à la source de l'attaque avant que les serveurs ne soient submergés. Les alertes envoyées aux administrateurs de réseau leur permettent de prendre des mesures pour mettre en œuvre des politiques qui dé-priorisent le trafic provenant de réseaux qui ont déjà hébergé des menaces.
Améliorer les campagnes de marketing
L'analytique avancée peut être utilisée pour améliorer le retour sur investissement des campagnes de marketing en étudiant les performances de chaque campagne de sensibilisation par courrier électronique. Les listes d'adresses électroniques peuvent être ajustées en fonction des personnes qui ouvrent les courriels et des liens et offres qui sont cliqués. Chaque clic indique le produit ou le service que les prospects trouvent le plus intéressant et peut être utilisé pour prescrire le sujet de l'e-mail ou de l'appel suivant. De cette manière, le marketing peut automatiser le parcours de l'acheteur jusqu'à ce qu'une personne en chair et en os puisse réussir à convertir un prospect en client.
Favoriser la personnalisation
Les plateformes jeux et de vente au détail utilisent des analyses comportementales avancées pour recommander aux clients le jeu ou le produit à acheter ensuite. Si un joueur utilise le chat du jeu pour discuter d'une équipe ou d'un événement particulier avec d'autres personnes, la plateforme utilisera cette connaissance pour augmenter l'engagement et encourager les visites répétées.
Service clientèle
Les systèmes numériques de contact avec la clientèle utilisent de plus en plus des chatbots basés sur l'IA pour engager les visiteurs à faire plus que les mettre en relation avec les utilisateurs. Les fournisseurs de haut débit peuvent utiliser l'IA pour diagnostiquer les pannes et guider les clients dans les procédures de réinitialisation afin de rétablir le service sans faire appel à des agents en chair et en os. Cela permet de réduire les coûts de service et les délais de résolution.
analytique avancée Looking Ahead to the Future
Intel, IBM, Nvidia et Tesla développent du matériel optimisé pour l'exécution de réseaux neuronaux qui peuvent utiliser l'analytique avancée pour émettre des jugements sur le pilotage des véhicules, par exemple. Les interactions avec les machines sont de plus en plus basées sur les gestes, et les logiciels d'assistance personnelle prédisent où placer les systèmes de navigation en fonction de votre comportement historique. L analytique avancée permet aux ordinateurs d'évoluer, passant de la nécessité de se faire dire ce qu'il faut faire, comme à l'époque de la programmation procédurale, à un niveau où ils peuvent désormais suggérer ce que nous devrions faire.
analytique avancée With Actian
La plateforme de données Actian est la solution cross-cloud idéale pour intégrer, structurer et stocker de multiples sources de données en vue d'un traitement analytique avancé. Commencez dès aujourd'hui !
