Qu'est-ce que l'analyse prédictive?

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ? analyse prédictive? Il s'agit d'un ensemble de techniques qui permettent de découvrir des modèles dans les données afin d'anticiper les résultats futurs. Les données historiques et actuelles sont projetées vers l'avant afin de fournir une vision prospective qui permet à une organisation d'être proactive.

Pourquoi l'analyse prédictive est-elle importante ?

L'analyse prédictive permet aux organisations de prendre davantage de décisions éclairées et d'être moins réactives. L'avenir peut être imprévisible, c'est pourquoi des prévisions raisonnablement précises éliminent une partie des risques liés à la prise de décision.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive - Exemples

Pour comprendre ce qu'est l'analyse prédictive, il est utile d'examiner des exemples dans différents secteurs.

Commerce de détail

En analysant l'historique des achats d'un magasin, il est possible d'anticiper les besoins futurs en stocks et d'ajuster le réapprovisionnement en conséquence. Des variables telles que la saisonnalité et les changements climatiques locaux peuvent être prises en compte pour ajuster les commandes des magasins.

Les services marketing peuvent également utiliser l'analyse prédictive pour mieux cibler les segments afin que les communications par courrier électronique, les publicités et les offres que les clients reçoivent restent pertinentes et conformes à leurs intérêts.

Télécommunications

Il est important pour les opérateurs de téléphonie mobile de conserver leurs clients existants, car il est coûteux d'en conquérir de nouveaux. En analysant le comportement des clients, les opérateurs peuvent mieux prédire et gérer les désabonnements potentiels, ce qui permet aux responsables des ventes de proposer des offres au moment opportun afin d'accroître la fidélisation.

Finances

Les prêteurs doivent contrôler le risque lorsqu'ils accordent des prêts. Les agences de notation peuvent utiliser l'analyse prédictive pour calculer le risque des demandeurs de prêt et appliquer ensuite une tarification appropriée en fonction du risque.

Assurance

Lanalyse prédictive permet d'évaluer le risque d'assurance d'un particulier ou d'une entreprise en fonction de divers facteurs tels que la localisation, les sinistres antérieurs et la solvabilité. Cela aide les assureurs à créer des primes ajustées au risque lorsqu'ils établissent des devis pour des polices d'assurance.

Voyage

Grâce à l'analyse prédictive, les compagnies aériennes sont de plus en plus en mesure de déterminer la meilleure façon de fixer le prix des billets afin de maximiser les ventes et les recettes. Les prix sont continuellement ajustés en fonction de l'évolution des conditions.

Fabrication

La fabrication est un processus très contraint, avec des limites sur le stockage des stocks disponibles, les délais de transport et la productivité. Les fabricants utilisent l'analyse prédictive pour prévoir la demande et fixer les niveaux de production pour répondre à la demande attendue. Des ajustements sont effectués en permanence pour s'assurer que les capacités de fabrication, d'entreposage et de logistique adéquates sont disponibles.

Gestion des flux de trésorerie

L'analyse prédictive peut aider à mieux gérer les flux de trésorerie de l'entreprise. Des prévisions de trésorerie plus précises peuvent contribuer à garantir l'équilibre entre les recettes et les dépenses d'exploitation afin de maintenir des niveaux de fonds de roulement sains.

Avantages de l'analyse prédictive

Pour comprendre ce qu'est l'analyse prédictive, il est important de noter que la prospective aide les entreprises à prendre de meilleures décisions. L'analyse prédictive permet d'équilibrer les risques grâce à une meilleure insight. Les organisations peuvent prendre des décisions opérationnelles avec plus de confiance lorsqu'elles s'appuient sur une analyse approfondie des données empiriques.

Les organisations peuvent analyser et exécuter de nouvelles activités susceptibles d'avoir le meilleur rendement, ce qui peut entraîner une augmentation des recettes.

L'analyse prédictive permet de maintenir l'engagement et la satisfaction des clients, ce qui augmente les taux de fidélisation.

Démarrer avec l'analyse prédictive

Vous trouverez ci-dessous les étapes que les organisations peuvent suivre pour commencer leur parcours d'analyse prédictive :

• La première étape de tout projet d'analyse prédictive consiste à déterminer les questions auxquelles il faut répondre.
• Ensuite, rassemblez les données historiques et en temps réel nécessaires pour entraîner votre modèle de machine learning. Les données proviendront souvent de sources multiples.
• Vous devez transformer, filtrer, formater et nettoyer les données pour les analyser.
• Vous aurez besoin d'une plateforme de données évolutif pour stocker les données à des fins d'analyse.
• Sélectionner les techniques d'analyse appropriées à appliquer pour l'analyse.
• Tester les résultats et optimiser modèle d'analyse pour en améliorer la précision.
• Visualiser les résultats afin d'améliorer la communication des informations pour support initiative de l'entreprise.

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