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 concurrentiels où la capacité à prendre des décisions rapidement est un atout précieux. On ne peut pas se permettre de rester paralysé par l'analyse si l'on veut rester dans la course. Une entreprise doit être capable d'anticiper les issues possibles lorsqu'elle prend des décisions. analytique avancée les données disponibles pour prendre des décisions fondées sur ces données, en tenant compte des dynamiques complexes du marché et en s'alignant sur les nouvelles tendances, sans prendre de risques inutiles ni céder à des préjugés.
Quelles technologies l’analyse avancée utilise-t-elle ?
analytique avancée sur des technologies sophistiquées pour prédire l'avenir. L'intelligence artificielle (IA) permet de tirer des enseignements des données. Voici une liste de quelques-unes des façons dont l'IA peut vous aider :
- L’IA peut établir des liens entre plusieurs sources de données et en déduire un résultat.
- Machine learning (ML) models consume vast amounts of historical data to provide guidance based on an iterative refinement approach that assesses every outcome to predict the future.
- 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.
- Natural Language Processing (NLP) engines can be fed unstructured data, such as audio transcripts and recordings, to look for buying signals or customers who are likely to cancel services. Such engines can also automatically deduce consumer sentiment. For example, was the webchat positive or negative?
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 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 du besoin de se faire dire ce qu'il faut faire, comme à l'époque de la programmation procédurale, à un niveau où ils peuvent maintenant suggérer ce que nous devrions faire.
Actian et la plateforme d'intelligence des données
La plateformeActianData Intelligencea été spécialement conçue pour aider les organisations à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle regroupe métadonnées , gouvernance, la traçabilité, le contrôle de la qualité et l'automatisation au sein d'une seule et même plateforme. Cela permet aux équipes de savoir d'où proviennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.
Grâce à son interface centralisée, Actian offre insight en temps réel insight les structures et les flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à replacer les données dans leur contexte métier, permettant ainsi aux équipes de les exploiter de manière plus efficace et responsable. La plateforme Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, garantissant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données à l'échelle de l'entreprise.Demandez votre démonstration personnalisée.
FAQ
Advanced analytics goes beyond traditional business intelligence reporting and dashboards to discover deeper insights, make predictions, and generate recommendations using techniques like AI, machine learning, and natural language processing.
Traditional business intelligence focuses on reporting historical data to explain what happened in the past, while advanced analytics uses sophisticated techniques to forecast future trends and prescribe specific actions to improve outcomes.
Advanced analytics relies on artificial intelligence, machine learning, deep learning, and natural language processing to analyze large volumes of data, uncover hidden patterns, and predict future outcomes.
Predictive analytics uses historical data to estimate what is likely to happen, while prescriptive analytics takes this further by recommending the specific actions an organization should take to achieve the best possible result.
Organizations use advanced analytics for fraud detection, customer retention, cybercrime prevention, personalized marketing, and AI-driven customer service chatbots that can diagnose and resolve issues without live agents.
Yes, natural language processing engines can ingest unstructured data such as audio transcripts and recordings to identify buying signals, detect churn risk, and automatically assess customer sentiment.
La plateforme Actian Data Intelligence a été spécialement conçue pour aider les entreprises à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides, en regroupant métadonnées , gouvernance, la traçabilité, le contrôle de la qualité et l'automatisation au sein d'une seule et même plateforme.
