Les technologies récentes de l’intelligence artificielle et du big data ouvrent de nouvelles perspectives dans tous les secteurs d’activités. Parmi ces nombreuses solutions, l’Analyse prédictive (ou Predictive analytics) permet d’exploiter des faits passés pour prédire des évènements futurs. Voyons donc quels sont les avantages majeurs de cette nouvelle technologie !
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Plan de l'article
Mieux connaître vos clients
Les nouvelles techniques du marketing prédictif permettent actuellement de mieux comprendre les comportements des consommateurs. L’analyse quantitative et qualitative des mégadonnées (big data) issues de différentes sources internes et externes vous permet de générer des modèles prédictifs. Sur la base de ces modèles, vous pouvez mieux comprendre les besoins de vos prospects et clients, et établir des plans marketing adaptés. Cette technologie vous permet aussi d’augmenter le taux de conversion sur le web et de fidéliser davantage vos clients.
Optimisation des prix
La mise au point de modèles prédictifs permet également de modéliser les comportements des clients afin d’établir une stratégie de tarification adaptée. Cette technique vous permet d’ajuster vos prix en fonction des habitudes d’achats de vos clients, tout en tenant compte des prix de vos concurrents. De même, des remises et des offres saisonnières peuvent être adaptées dans le cadre d’une stratégie de pricing dynamique.
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Détection des fraudes
Les fraudes aux cartes bancaires (émises en France) ont représenté plus de 400 millions d’euros en 2016. Bien que le renforcement des réglementations européennes a permis de réduire sensiblement le montant des fraudes, le phénomène inquiète toujours dans les milieux financiers. Actuellement, les banques et les éditeurs de cartes bancaires font appel à l’intelligence artificielle pour résoudre les problèmes de fraude. Le développement de nouvelles technologies du Machine Learning favorise l’identification et la prévention de nombreux types de fraudes.
Réduction des coûts
Les nouvelles solutions prédictives issues de l’apprentissage machine permettent d’optimiser les processus internes de l’entreprise. Une analyse intelligente des données relatives aux achats permet d’optimiser la gestion des stocks et les coûts logistiques. Ce qui permet de réduire les charges et d’investir les ressources de l’entreprise dans des activités plus productives.
L’analyse prédictive pour une meilleure gestion des risques
L’analyse predictive est utilisée depuis de nombreuses années par les établissements financiers afin d’évaluer la solvabilité et le risque de non-remboursement d’un client. Elle sert donc comme outil d’aide à la décision et permet d’élaborer des modèles d’évaluation à partir des données clients disponibles. L’approche prédictive permet également d’anticiper le désabonnement d’un client à un service (churn ou attrition). Par ailleurs, de plus en plus d’entreprises utilisent cette solution pour mieux gérer les risques de départ volontaire de leurs salariés.
Conclusion
Profitant de l’essor du Big Data, l’Analyse prédictive est en train de se transformer en une science à part entière. Pour les entreprises, elle permet principalement d’optimiser les processus internes et de mieux répondre aux besoins des clients. Elle contribue également à réduire les coûts et à anticiper les différents risques liés à l’activité de l’entreprise.
