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Analyse prédictive alimentée par l'IA : la clé pour obtenir des informations commerciales

L'analyse prédictive alimentée par l'IA permet de faire des prévisions sur l'avenir, afin de prendre de meilleures décisions commerciales. Apprenez‑en plus sur cette utilisation de l'IA.

Dans le monde numérique et connecté d'aujourd’hui, les entreprises ont à leur disposition plus de données que jamais sur leurs clients et leurs opérations commerciales. Nombre d'entre elles ont peut-être l'habitude d'utiliser les informations recueillies pour faire des prédictions sur les tendances futures de ces données. Cependant, la génération d'informations commerciales efficaces et opportunes est devenue plus complexe compte tenu des grandes quantités de données disponibles. Et même si l'analyse prédictive est un rouage essentiel des opérations commerciales, c'est l'intelligence artificielle (IA) qui constitue la véritable clé de la réussite.

Lorsqu'il s'agit d'intégrer l'IA à l'analyse prédictive, comprendre le rôle que jouent les algorithmes et les modèles informatiques dans l'analyse des données de l'entreprise et dans la génération de prévisions peut aider cette entreprise à stimuler sa croissance future. Il s'agit de garder les yeux tournés vers l'avenir et de tirer les leçons du passé. En intégrant l'IA aux pratiques commerciales existantes, les entreprises peuvent envisager l'avenir avec une toute nouvelle perspective.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive alimentée par l'IA ?

L'utilisation de l'intelligence artificielle à des fins d'analyse prédictive est devenue monnaie courante dans le domaine de la business intelligence. Grandes et petites entreprises confondues profitent des avancées des modèles informatiques, souvent des modèles d'IA, pour analyser rapidement leurs données de vente, clients, marketing, etc.

Dans le monde d'aujourd'hui, les données sont disponibles sous plusieurs formats, et elles sont prêtes à être utilisées pour diverses applications. Si l'analyse prédictive est utilisée depuis que les entreprises recueillent des données, l'inclusion de l'IA dans le processus a permis aux organisations d'exploiter rapidement et efficacement les vastes quantités d'informations à leur disposition.

Différence entre l'intelligence artificielle et l'analyse prédictive

Pour comprendre l'analyse prédictive alimentée par l'IA, vous devriez commencer par vous poser la question suivante : « Qu'est-ce que l’analyse prédictive ? ».

Si de nombreuses personnes ne maîtrisent pas bien l'IA, il est tout de même important de comprendre l'analyse prédictive et de savoir dans quelle mesure elle s'applique à votre cas. Alors, quelle définition pourrions-nous donner de l'analyse prédictive ?

En science des données, l'analyse prédictive s'intéresse à l'avenir. En d'autres termes, il s'agit d'analyser les données du passé et de prédire ce qui va se passer à l'avenir sur la base de ces données.

Si l'analyse prédictive était déjà disponible et utilisée avant le développement de modèles d'IA, les méthodes manuelles mettaient des heures à générer une solution en se basant sur quelques centaines de points de données.

L'IA est très efficace pour effectuer des analyses prédictives, car elle peut collecter, organiser et analyser les données rapidement. Les modèles d'analyse prédictive basés sur l'IA seront capables de générer une solution en se basant sur des millions de points de données en quelques minutes. Bien entendu, les capacités de l'IA s'étendent bien au-delà de l'analyse prédictive.

Composants clés de l'analyse prédictive alimentée par l'IA

Avant d'utiliser l'IA dans ses campagnes marketing, l'entreprise doit avoir une idée de ce qu'est l'IA et de ses capacités.

À partir de là, la question « comment fonctionne l'analyse prédictive ? » peut trouver une réponse, et les capacités de l'IA peuvent être explorées plus en profondeur pour développer des solutions propres à l'entreprise et à ses besoins.

Les composants impliqués dans l'utilisation de l'IA pour l'analyse des données sont les mêmes que ceux qui interviennent dans les autres applications de l'IA. Pour vous aider à déterminer comment développer une solution basée sur l'IA, il s'agit donc de comprendre comment assembler les pièces de ce puzzle.

Dans toutes les utilisations de l'IA, les 3 composants clés sont les données, les algorithmes et les prédictions.

Données

Les données servent à entraîner le modèle d'IA. Dans les applications professionnelles, les données peuvent provenir des enregistrements clients ou de ventes, ou d'informations recueillies par le biais d'un site Web. Quelle que soit la source des données d'une entreprise, il est essentiel de suivre les données et de comprendre le contenu du jeu de données pour déterminer comment utiliser ces informations. En cas d'utilisation d'un modèle prédictif, que l'IA soit impliquée ou non, l'entreprise devra avoir accès à des données historiques pour faire des prédictions.

Algorithmes

En général, un algorithme correspond à une séquence d'étapes exécutées dans un objectif précis. Les ordinateurs s'appuient sur des algorithmes pour fonctionner, et l'IA ne fait certainement pas exception à cette règle. Le développement des algorithmes d'IA a considérablement progressé ces dernières années, et les modèles d'IA incluent désormais l'apprentissage automatique et les réseaux de deep learning. Ces algorithmes effectuent l'analyse des données nécessaire à la réalisation des prédictions.

Sans l'IA, l'algorithme d'analyse prédictive permettrait simplement d'examiner les données historiques existantes pour faire des prédictions sur l'avenir. Avec l'IA, les capacités de l'analyse prédictive sont considérablement étendues. Les données peuvent être évaluées sous différents angles, en suivant des méthodes qu'un individu ou une équipe serait incapable d'appliquer. Différents algorithmes ont été développés à des fins différentes, et les modèles d'IA peuvent se spécialiser dans l'interprétation et l'utilisation de certaines données.

Prévisions

Tout algorithme d'IA donne en sortie des prédictions basées sur les données. Dans le domaine de l'analyse prédictive, ces prédictions portent sur l'avenir. Les entreprises utilisent l'analyse prédictive alimentée par l'IA pour se faire une idée des tendances commerciales futures ou pour déterminer quelle campagne marketing sera la plus efficace. Au final, les prédictions pourront être comparées aux résultats réels et réinjectées dans l'algorithme d'IA pour l'améliorer.

Applications de l'analyse prédictive alimentée par l'IA

L'intelligence artificielle s'est répandue dans de nombreux domaines. L'utilisation de l'IA peut améliorer les résultats et augmenter l'efficacité globale des organisations déjà adeptes de l'analyse prédictive.

Découvrez l'utilisation de l'analyse prédictive alimentée par l'IA dans différents secteurs :

Santé

L'un des domaines qui tirent le plus parti de l'IA et de l'analyse prédictive est celui des soins de santé. Des médecins du monde entier utilisent déjà l'analyse prédictive pour améliorer les diagnostics et traiter les maladies. Avec l'intégration de l'IA, ces mêmes médecins peuvent évaluer encore plus de données, améliorant ainsi de manière significative leurs capacités en matière de diagnostic et leurs résultats.

Finance

Les organisations utilisent régulièrement l'analyse prédictive dans leurs analyses financières. Des traders qui élaborent des modèles pour prévoir les évolutions futures du marché aux grandes entreprises qui utilisent leurs propres transactions historiques, l'analyse prédictive a fait ses preuves. Avec l'IA, des évaluations plus poussées basées sur des données plus abondantes peuvent fournir des prédictions plus précises sur les finances futures.

Marketing et ventes

Les outils d'analyse de site Web constituent un moyen idéal pour les entreprises de tirer parti de l'analyse prédictive. En utilisant les données recueillies auprès des utilisateurs de son site Web, l'entreprise peut élaborer un plan marketing destiné directement à des individus spécifiques.

Grâce à l'analyse prédictive alimentée par l'IA, différents plans peuvent être rapidement évalués afin de déterminer quelle solution est la mieux adaptée à chaque utilisateur. Une solution marketing spécifique peut également être mise en œuvre en temps réel à destination des utilisateurs qui naviguent sur un site Web.

Service client

Alors que les entreprises cherchent à améliorer l'expérience client en fournissant des services personnalisés, le recours à de l'IA et à l'analyse prédictive a permis la mise en place de nouvelles méthodes d'utilisation des données clients. En appliquant l'IA aux données clients qu'une entreprise possède déjà et aux nouvelles informations collectées auprès des nouveaux clients, l'entreprise peut rapidement créer une solution qui augmentera leur satisfaction.

Avantages de l'utilisation de l'analyse prédictive alimentée par l'IA

L'une des principales raisons de se tourner vers l'analyse prédictive alimentée par l'IA, c'est sa capacité à améliorer la prise de décisions. En utilisant l'analyse prédictive, une entreprise peut prendre des décisions éclairées tout en sachant que ces décisions auront de meilleures chances d'aboutir à un résultat positif.

Parce qu'une entreprise peut évaluer de grandes quantités d'informations de manière rapide et précise, l'IA peut améliorer son efficacité globale. Plutôt que de charger une équipe d'examiner les données historiques, l'analyse prédictive alimentée par l'IA réduira la charge de travail de vos employés et augmentera leur efficacité.

Le client se trouve au cœur de toutes les entreprises. En développant des solutions adaptées à chaque client à partir de données collectées en temps réel, l'entreprise peut améliorer l'expérience client tout en proposant des campagnes ciblées plus susceptibles d'être couronnées de succès.

Dans le même temps, la fourniture de ces solutions spécifiques peut offrir à l'entreprise un avantage concurrentiel par rapport à celles qui n'exploitent pas pleinement le potentiel de leurs données avec l'analyse prédictive alimentée par l'IA. En définitive, avec l'IA et l'analyse prédictive, les entreprises peuvent atténuer les risques et améliorer les performances globales de leurs campagnes.

L'avenir de l'analyse prédictive alimentée par l'IA

Alors que de plus en plus d'entreprises se tournent vers des solutions avancées de business intelligence, l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les analyses prédictives ne va faire que s'accroître. Comme de nombreuses entreprises incluent déjà l'analyse prédictive dans leurs diverses opérations, l'intégration de l'IA dans ces processus ne leur fera pas prendre un grand détour. Avec les progrès de l'IA, la technologie est plus largement disponible et de plus en plus d'entreprises cherchent à profiter de ses avantages.

Améliorez vos opérations commerciales grâce à l'analyse prédictive alimentée par l'IA

Si votre entreprise utilise déjà l'analyse prédictive dans ses opérations commerciales quotidiennes, vous êtes peut-être prêt à passer à l'étape suivante et à intégrer l'IA. Pour les entreprises qui ne tirent pas encore parti de cet outil précieux qu'est l'analyse prédictive, l'IA pourrait être un bon moyen de se lancer.

Quelle que soit la manière dont votre entreprise utilise l'analyse prédictive, la science des données ou l'intelligence artificielle, Mailchimp propose des solutions personnalisées pour améliorer et favoriser la réussite de votre activité dans une gamme d'outils marketing.

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