L’analyse avancée va bien au-delà des tableaux de bord et rapports traditionnels en explorant des insights plus poussés, en formulant des prédictions et en générant des recommandations concrètes.
Pourquoi l’analyse avancée est-elle importante ?
Les entreprises évoluent sur des marchés compétitifs où la rapidité de décision est cruciale. L’immobilisme analytique n’est tout simplement pas une option. Pour rester pertinentes, les organisations doivent être capables d’anticiper les résultats potentiels de leurs décisions. L’analyse avancée permet justement de prendre des décisions pilotées par les données, en tenant compte de dynamiques de marché complexes et des tendances émergentes — le tout sans risque excessif ni biais.
Quelles technologies l’analyse avancée utilise-t-elle ?
L’analyse avancée s’appuie sur des technologies sophistiquées pour anticiper l’avenir. L’intelligence artificielle (IA), par exemple, permet de générer de la connaissance à partir des données. Voici quelques-unes des façons dont l’IA peut contribuer à ce processus :
- L’IA peut établir des liens entre plusieurs sources de données et en déduire un résultat.
- Les modèles d’apprentissage automatique (Machine Learning) exploitent d’importants volumes de données historiques pour fournir des recommandations à partir d’un processus itératif d’affinage, qui évalue chaque scénario pour mieux anticiper les résultats futurs.
- Le deep learning peut utiliser les résultats générés par les moteurs d’analyse avancée pour déceler des tendances ou schémas cachés. Il peut également repérer des groupes de prédictions similaires afin de faire émerger des insights plus profonds.
- Le traitement du langage naturel (NLP) permet d’analyser des données non structurées, comme des transcriptions audio ou des enregistrements, pour repérer des signaux d’achat ou identifier les clients susceptibles de résilier un service. Ces moteurs peuvent aussi déterminer automatiquement le sentiment d’un consommateur. Par exemple, un échange via un chatbot était-il positif ou négatif ?
Recommander la bonne action
Les entreprises peuvent s’appuyer sur l’analyse avancée pour orienter leurs interactions. Un excellent cas d’usage consiste à guider une équipe commerciale sur les actions à mener, en se basant sur les interactions passées avec les clients. Imaginez un commercial qui reprend une zone géographique pour vendre des forfaits mobiles, sans avoir d’historique sur les prospects ou la relation client en cours. L’analyse avancée peut passer en revue toutes les interactions enregistrées dans des outils comme Salesforce ou ServiceNow pour indiquer quel type de conversation le chargé de renouvellement devrait engager. Le client risque-t-il de partir ? Il faudra alors adopter une approche axée sur la rétention. Le client est-il satisfait ? C’est peut-être l’occasion de lui proposer une montée en gamme.
Utilisation de l’analyse avancée
Gestion des risques
Un assureur automobile basé au Royaume-Uni utilise la plateforme de données Actian pour proposer des devis d’assurance ajustés au risque en environ 20 millisecondes, afin que leur offre figure en haut de la liste pour les clients potentiels. L’analyse avancée pilotée par l’IA prend en compte les données démographiques de l’individu ainsi que son adresse pour calculer la prime de base. L’élément clé de réduction des risques pour l’assureur réside dans sa capacité à examiner les pannes passées couvertes par leur offre. Si un futur assuré a contacté l’assistance trop souvent, c’est un signal d’alerte qui entraîne une offre plus coûteuse. À l’inverse, l’absence de pannes permet de proposer un devis attractif.
Détection et prévention de la fraude
Les émetteurs de cartes de crédit utilisent l’analyse avancée pour limiter les pertes et protéger les clients contre la fraude. Chaque transaction est surveillée pour détecter toute activité suspecte. La localisation de la transaction, un montant inhabituellement élevé, une fréquence élevée ou l’achat de biens inhabituels sont autant d’indices potentiels. Lorsque le niveau de risque dépasse certains seuils, la transaction est bloquée jusqu’à sa vérification auprès du client.
Fidélisation de la clientèle
Les opérateurs mobiles peuvent utiliser l’analyse avancée pour repérer les signes indiquant que leurs clients envisagent de changer de fournisseur. Lorsqu’un risque de perte de client est détecté, des incitations à renouveler peuvent leur être proposées de manière proactive.
Lutte contre la cybercriminalité
L’analyse 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 qu’une attaque par déni de service (DDoS), l’entreprise peut bloquer de manière proactive les adresses IP associées à la source de l’attaque, avant que les serveurs ne soient submergés. Des alertes envoyées aux administrateurs réseau leur permettent de mettre en place des politiques visant à déprioriser le trafic provenant de réseaux déjà identifiés comme menaçants.
Amélioration des campagnes marketing
L’analyse avancée peut être utilisée pour améliorer le retour sur investissement des campagnes marketing en étudiant les performances de chaque campagne d’emailing. Les listes d’e-mails peuvent être ajustées en fonction de qui ouvre les messages, des liens cliqués et des offres consultées. Chaque clic révèle quel produit ou service attire le plus les prospects, et ces informations peuvent servir à déterminer le contenu du prochain e-mail ou appel. Ainsi, le marketing peut automatiser le parcours d’achat jusqu’à ce qu’un agent humain puisse convertir efficacement un prospect en client.
Personnalisation accrue
Les plateformes de jeux et de vente au détail utilisent l’analyse comportementale avancée pour recommander aux clients le prochain jeu ou produit à acheter. Si un joueur utilise le chat intégré pour discuter d’une équipe ou d’un événement avec d’autres utilisateurs, la plateforme exploitera ces informations pour renforcer l’engagement et encourager les visites répétées.
Service client
Les systèmes numériques orientés client utilisent de plus en plus des chatbots basés sur l’IA pour interagir avec les visiteurs au-delà du simple transfert vers un interlocuteur. Les fournisseurs d’accès à Internet 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 un agent humain. Cela permet de réduire les coûts de service et les délais de résolution.
L’analyse avancée tournée vers l’avenir
Intel, IBM, Nvidia et Tesla développent du matériel optimisé pour l’exécution de réseaux neuronaux capables d’exploiter l’analyse avancée afin de prendre des décisions, par exemple pour piloter des véhicules. Les interactions avec les machines deviennent de plus en plus gestuelles, et les logiciels d’assistance personnelle prédisent les réglages de navigation à partir de vos habitudes passées. L’analyse avancée permet aux ordinateurs d’évoluer : alors qu’ils avaient besoin d’instructions précises à l’époque de la programmation procédurale, ils sont aujourd’hui capables de nous suggérer la marche à suivre.
Analyse avancée avec Actian
La plateforme de données Actian est la solution inter-cloud idéale pour intégrer, structurer et stocker plusieurs sources de données destinées au traitement analytique avancé. Lancez-vous dès aujourd’hui !
