Comment les prévisions de l'IA renforcent‑elles les informations commerciales et la prise de décision ?

L'apprentissage automatique (machine learning, ML) est un sous-ensemble d'IA qui utilise des algorithmes qui imitent l'apprentissage humain en fournissant aux machines des jeux de données. À partir de ces jeux de données, les machines peuvent apprendre diverses tâches allant de la prévision à l'analyse des données.

Les entreprises utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer leurs processus de prise de décision, en prenant des décisions basées sur les données qui ont un impact sur l'ensemble de l'entreprise. Grâce à l'apprentissage automatique, les entreprises peuvent commencer à comprendre leurs données et à faire des prédictions sur ce qui pourrait se passer si elles changent certains aspects de leur activité. Par exemple, qu'arriverait-il à une entreprise si elle cessait de vendre l'un de ses produits ? L'apprentissage automatique peut savoir cela, en fonction des données de ventes antérieures.

Les données sont au cœur de tout processus d'apprentissage automatique, vous vous demandez peut-être pourquoi de plus en plus d'entreprises ne les utilisent pas. L'apprentissage automatique et l'IA nécessitent d'énormes quantités de données d'entraînement pour apprendre, et avec suffisamment de données, leur précision s'accroît.

Néanmoins, l'IA dans le marketing et les entreprises peut aider les entreprises à apprendre comment améliorer les ventes, améliorer l'expérience client et planifier l'avenir.

Examinons quelques-unes des façons dont l'apprentissage automatique améliore la prise de décision.

Analyses prédictives

L'analyse prédictive est un autre sous-ensemble de l'IA basé sur des données statiques. Elle établit des prédictions basées sur les données dont elle dispose, vous fournissant ainsi de meilleures informations de business intelligence. Par exemple, si vous lui donnez des données de vente, elle peut faire des projections de ventes pour le mois, le trimestre ou l'année suivants. L'analyse prédictive utilise la modélisation prédictive pour utiliser les données historiques afin de prédire quelque chose qui pourrait se produire à l'avenir.

Elle peut être utilisée pour prédire n'importe quoi à condition de disposer de données historiques. Par exemple, les sociétés financières peuvent l'utiliser pour déterminer quand vendre une action en fonction du comportement passé du marché.

L'apprentissage automatique peut également prédire la performance d'une campagne marketing et la probabilité qu'elle convertisse les clients en fonction des achats et du comportement passés, en mesurant la performance d'une campagne qui n'a pas encore eu lieu.

Segmentation des clients

L'apprentissage automatique peut également être utilisé pour segmenter les clients en fonction de divers points de données. Par exemple, l'IA peut regrouper des clients ayant des caractéristiques similaires en fonction des données démographiques et des attitudes. Cependant, lorsque vous ajoutez des données client que vous collectez sur votre boutique en ligne, elles peuvent être utilisées pour segmenter les clients en fonction du comportement d'achat passé.

Par exemple, Mailchimp utilise l'analyse prédictive pour analyser le comportement d'achat passé et prédire les contacts avec une valeur à vie du client (VVC) élevée, modérée ou faible. Ensuite, ces prédictions sont utilisées pour segmenter vos clients automatiquement.

La technologie d'IA peut automatiquement trouver des modèles dans les données client que le cerveau humain ne peut pas trouver, ce qui vous permet de les segmenter en fonction des informations dont vous ne soupçonniez même pas l'existence et de créer des campagnes de marketing plus personnalisées.

L'utilisation de l'apprentissage automatique pour la segmentation des clients augmente l'efficacité et est hautement évolutive. Les méthodes manuelles consistant à éplucher les données des clients pour trouver des similitudes peuvent fonctionner pour les petites entreprises, mais ce n'est pas assez efficace lorsque vous avez des dizaines de milliers de clients.

Détection des fraudes

La détection des fraudes fait référence aux processus informatiques qui empêchent les paiements frauduleux. Malheureusement, de nombreux outils de protection contre la fraude présentent un nombre élevé de faux positifs, ce qui empêche les vrais clients de traiter avec vous.

Par exemple, les commandes importantes sont considérées comme plus susceptibles d'être frauduleuses, ce qui bloque les transactions dépassant un certain montant. Si votre système de détection des fraudes bloque automatiquement les clients en fonction de la quantité commandée ou du montant des ventes, vous ne pouvez pas déterminer si l'une de ces commandes provenait de clients authentiques.

La technologie d'IA résout certains des problèmes liés aux programmes de détection des fraudes obsolètes. De plus, cela fonctionne plus rapidement que la plupart de ces programmes, vous donnant des résultats immédiatement après avoir reçu une commande. La détection des fraudes par apprentissage automatique est également plus évolutive, ce qui vous permet d'augmenter le volume de transactions en lui fournissant plus de données. Mais ce n'est que le début.

L'utilisation de l'apprentissage automatique pour la détection des fraudes est plus précise, ce qui signifie que vous ne bloquez pas potentiellement les clients authentiques. Ces technologies tirent des leçons des modèles et peuvent s'adapter aux changements plus rapidement que l'intelligence humaine. Par conséquent, il est possible d'identifier les transactions suspectes ou frauduleuses encore plus rapidement pour protéger votre entreprise.

Optimisation des ressources

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique (machine learning, ML) utilisent des algorithmes qui surpassent les humains, allouant facilement des ressources (qu'il s'agisse de main-d'œuvre ou d'espèces) plus rapidement. Les modèles d'IA peuvent continuer à apprendre une fois qu'ils sont formés, sans intervention humaine. Après le déploiement du modèle, vous pouvez l'utiliser pour allouer des ressources en traitant rapidement de grandes quantités de données et en trouvant des emplacements libres pour la main-d'œuvre ou l'argent qui sont facilement négligés.

Analyse des sentiments

Les technologies d'IA peuvent vous aider dans presque tous les aspects de votre entreprise, car elles sont plus précises et plus efficaces que l'esprit humain. Par exemple, les modèles formés peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour analyser le sentiment des clients ou des employés en examinant les textes et en les classant comme positifs ou négatifs pour créer des données quantitatives faciles à comprendre. Un tel modèle peut être utile pour suivre le sentiment des clients ou des employés afin de vous aider à apprendre comment améliorer les processus internes ou externes.

Évaluation des risques

Votre directeur de la technologie peut effectuer une évaluation des risques pour identifier les dangers potentiels pour les systèmes informatiques de votre entreprise. Cependant, les investissements dans l'IA peuvent aider à identifier les dangers et à analyser les résultats potentiels si ces dangers se produisent en dehors des systèmes informatiques.

Au lieu de cela, vous pouvez évaluer le risque de ce qui pourrait se passer si votre site Web tombe en panne pendant les fêtes, le coût du remplacement d'un employé ou la manière dont une campagne marketing spécifique aurait un impact sur les ventes.

Prévisions de la demande

La prévision de la demande vous permet de prévoir les ventes futures en fonction des données de ventes passées, ce qui vous permet de faire des prévisions sur tout ce qui est lié à votre entreprise.

Les technologies d'IA utilisent des algorithmes qui analysent les modèles de vente et prédisent les tendances futures. Par exemple, un propriétaire de magasin physique peut déterminer quel jour de la semaine est le plus fréquenté sans le voir par lui-même.

Vous pouvez également utiliser les prévisions de la demande tout au long de l'année pour déterminer votre allocation budgétaire. Par exemple, vous pourriez constater que juillet est votre mois le plus chargé, ce qui vous permet de dépenser plus pour diverses initiatives telles que le marketing et les ventes.

L'IA prédictive peut produire des résultats plus précis que l'intelligence humaine, mais les deux doivent œuvrer ensemble. L'utilisation de l'IA dans les entreprises peut vous aider à trier et à organiser les données, mais il vous incombe d'en tirer des conclusions.

Découverte des schémas cachés

L'IA prédictive détecte les schémas cachés dans les données. Une fois qu'elle dispose des données, elle peut commencer à trouver des similitudes et à regrouper efficacement des points de données. Par exemple, vous pouvez lui donner des données client pour trouver des schémas cachés chez vos clients et révéler de nouvelles informations que vous n'aviez pas vues auparavant.

L'IA peut trouver des schémas dans n'importe quel ensemble de données, le cas échéant. Par exemple, vous pouvez lui fournir des photos d'animaux et elle trouvera un moyen de les classer en catégories en fonction de leur aspect.

Qu'est-ce que cela signifie pour les entreprises ? En fin de compte, l'IA peut découvrir de nouveaux schémas qui vous avaient échappé précédemment, vous aidant ainsi à en savoir plus sur votre entreprise et ses clients.

Rationalisation de l'analyse des données

L'IA améliore l'analyse des données, car elle peut en analyser des quantités massives beaucoup plus rapidement que les humains spécialistes des données. Elle parvient à identifier des tendances que les humains ne peuvent pas détecter et aide les entreprises à prévoir des résultats futurs tout en prenant des décisions plus axées sur les données.

Amélioration de la modélisation prédictive

La modélisation prédictive est une technique utilisée pour prévoir un comportement futur en répondant à la question "Que se passera-t-il si..." L'analyse des données historiques peut générer un modèle qui prédit des résultats futurs. L'IA améliore la modélisation prédictive en analysant les schémas historiques plus rapidement et plus efficacement. Elle détecte les schémas dans les nouvelles données et les utilise pour prévoir l'avenir.

Par exemple, vous pouvez l'utiliser pour déterminer ce qui pourrait arriver aux ventes si vous supprimiez un produit de votre gamme, investissiez dans un nouveau site Web ou faisiez davantage de publicité pendant la saison creuse.

Personnalisation de l'expérience client

Établir des relations avec les clients est l'un des meilleurs moyens de promouvoir votre entreprise. Avec l'IA, vous pouvez apprendre tout ce qu'il y a à savoir sur vos clients et personnaliser leur expérience.

Par exemple, l'IA peut vous aider à trouver des schémas de comportement d'achat pour vous dire dans quelle mesure quelqu'un achètera un produit similaire.

L'IA peut rationaliser le processus de prise de décision en aidant à organiser les données d'une manière facile à comprendre. Voici quelques-uns des avantages de l'IA pour prendre des décisions commerciales :

Exactitude et précision

L'IA ne fait pas d'erreurs et n'est pas sujette aux erreurs humaines. Un scientifique des données peut insérer un nombre de données erronées ou mal lues, ce qui entraîne des résultats inexacts. L'IA ne peut pas commettre ces mêmes erreurs, car elle ne contient que les données que vous lui donnez pour travailler.

Rapidité et efficacité

Lorsque vous dirigez une entreprise, vous devez être flexible et prendre des décisions rapidement. Malheureusement, vous n'aurez pas toujours le temps de collecter et d'analyser des données.

Les systèmes d'IA peuvent traiter et analyser des quantités massives de données plus rapidement que n'importe quel humain, réduisant ainsi le temps nécessaire pour prendre des décisions importantes.

Réduction des préjugés humains

Le biais de données est quelque chose que seuls les humains peuvent insérer dans l'équation. Les systèmes d'IA ne deviennent biaisés que lorsque des biais ont été saisis, donc lorsqu'ils analysent les données, ils n'y insèrent aucun biais. Cependant, les préjugés humains peuvent être réintroduits une fois que l'IA a fait son travail.

Par exemple, un modèle d'IA pourrait prédire que les ventes augmenteront pendant les fêtes en fonction des données de ventes passées. Cependant, votre système d'IA peut ne pas disposer de données sur ce qui provoque l'augmentation des ventes, ce qui pousse les dirigeants d'entreprise à penser qu'ils devraient s'attendre à une augmentation des ventes chaque saison des fêtes.

Dans ce cas, l'IA pourrait analyser les données des années où la même entreprise avait des stratégies marketing complètes pour les fêtes. Par conséquent, supposer que l'entreprise aura automatiquement une augmentation des ventes pendant les fêtes est inexact.

Défis et limites des systèmes d'IA

Malheureusement, aucune petite entreprise ne peut encore tirer parti de l'IA prédictive. Voici quelques défis auxquels vous pourriez être confronté si vous envisagez de faire cet investissement :

Qualité et quantité des données

L'entraînement des modèles d'IA et de ML nécessite d'énormes quantités de données de haute qualité. Sans elle, votre système ne peut pas apprendre, ce qui donne des résultats inexacts.

Interprétation et explicabilité

L'IA analyse les données, ce qui vous permet d'identifier les modèles plus rapidement qu'auparavant et de prédire les résultats en fonction de variables. Cependant, elle ne peut pas interpréter ces résultats.

Si vous vous demandez si vous devriez allouer plus d'argent à votre service marketing, l'IA ne peut que vous dire ce qui peut se passer si vous le faites ; elle ne peut pas vous fournir de conseils. Au lieu de cela, vous devez interpréter les prédictions vous-même pour prendre la meilleure décision possible.

Intervention humaine

Comme nous l'avons mentionné, il existe actuellement deux types populaires d'IA : prédictive et générative. L'IA générative crée du contenu et des images et est fréquemment utilisée pour alimenter les chatbots, tandis que l'IA prédictive utilise des statistiques pour prévoir l'avenir.

Les deux nécessitent une intervention humaine. Les chatbots d'IA ne peuvent pas répondre à tous les types de demandes des clients, et l'IA prédictive ne peut qu'analyser les données. Elle ne peut pas spéculer ou interpréter les données. Ceux qui interprètent les données peuvent commettre des erreurs, même si l'IA peut prédire avec précision le résultat en fonction des données.

L'avenir est prometteur pour l'IA dans les flux de travail d'entreprise

L'IA peut être utilisée dans l'ensemble de votre entreprise. De nombreuses entreprises utilisent déjà l'IA pour améliorer la segmentation et les flux de travail des clients.

L'IA prédictive peut vous aider à prendre des décisions commerciales plus éclairées. Commencez à utiliser Mailchimp dès aujourd'hui pour tirer parti de nos informations e-commerce prédictives afin de vous aider à créer des campagnes marketing plus efficaces.