Qu'est-ce que l'analyse prédictive?
En affaires, l’analyse prédictive consiste à utiliser des données historiques pour analyser les tendances passées et prévoir les tendances futures. Ce processus est utilisé en entreprise pour découvrir les opportunités potentielles et pour évaluer leurs risques et avantages potentiels. La base de l'analyse prédictive consiste à utiliser les relations entre différents types de données pour estimer le potentiel ou le risque d'un ensemble de conditions donné.
L'analyse prédictive tente d'expliquer, d'analyser et de prédire le comportement par des moyens mathématiques ou scientifiques. Une entreprise peut capturer et analyser ses données client et, à l'aide de la reconnaissance de formes, de la théorie des jeux, de l'algorithme de cotes ou de statistiques, tenter de prédire le comportement futur des clients en fonction de ses comportements antérieurs. Les techniques d'exploration de données ont fait progresser le champ en permettant aux données d'être triées et classées de différentes manières. Plus le niveau de granularité dans lequel les données peuvent être classées est élevé, plus elles seront utiles et précises pour prévoir les résultats futurs.
La gestion de la relation client (CRM) s'appuie sur l'analyse prédictive pour comprendre le comportement d'achat des clients. En utilisant les données client saisies au moment de la vente et en appliquant les différentes techniques statistiques, les entreprises peuvent mieux comprendre comment commercialiser et vendre de nouveaux produits aux clients existants. Ils peuvent également comprendre comment motiver au mieux les clients qui ne sont pas encore clients à essayer leurs produits ou à fréquenter leurs magasins. Les secteurs de la vente au détail et du marketing direct utilisent depuis longtemps les techniques de gestion de la relation client et sont souvent à la pointe des nouvelles applications.
L'analyse prédictive est couramment utilisée dans des secteurs tels que les services financiers et les assurances. Dans le secteur des services financiers, les entreprises utiliseront la notation de crédit pour prédire la probabilité qu'un consommateur manque à ses engagements en matière de prêt. L'évaluation est basée sur des informations sur l'historique de crédit du client et la demande de prêt, comparées aux mêmes données de clients similaires dans le passé. Le secteur de l'assurance tentera de déterminer la probabilité d'une perte en fonction du profil du demandeur et des performances passées de clients présentant des profils similaires.
Parmi les autres industries qui utilisent l’analyse prédictive pour accroître leur rentabilité figurent les soins de santé et les produits pharmaceutiques, la vente au détail, les télécommunications et les voyages. Même l'Internal Revenue Service utilise une analyse prédictive pour tenter de prédire et d'identifier la fraude fiscale. Les cabinets comptables utilisent cette méthode pour identifier les fraudes dans les états financiers des entreprises qu’ils auditent.
En plus de prédire le comportement du consommateur, l'analyse prédictive peut être utilisée pour évaluer la demande globale au niveau du magasin, de la région ou du pays. Il peut être utilisé pour prédire la performance de tout un secteur dans certaines conditions économiques. Le gouvernement peut l'utiliser pour prédire des facteurs qui affectent l'ensemble de l'économie, tels que le chômage ou les mises en chantier.