Les bases de l'analyse prédictive : Des données brutes aux informations utiles

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive consiste à examiner des données historiques pour prédire des résultats futurs. Les informations générées par la modélisation prédictive et l'analyse des données sont généralement exactes pour prédire un événement futur, mais cela n'est pas parfait. Cependant, l'analyse prédictive peut être appliquée à divers scénarios auxquels les entreprises sont confrontées au quotidien.

L'analyse prédictive utilise des techniques d'exploration de données, l'apprentissage automatique et la modélisation statistique pour trouver des modèles dans les données et identifier les risques et les opportunités.

Ce domaine de la science des données ressemble beaucoup à l'utilisation d'un moteur de recherche, mais les requêtes sont plus engagées, et les données qui en résultent doivent être extrêmement précises pour prédire l'avenir.

Comment fonctionne l'analyse prédictive ?

Le processus d'analyse prédictive commence par un problème et passe par une série d'étapes pour atteindre le résultat souhaité.

Le problème peut couvrir un vaste éventail de situations, de la détection d'une fraude à la vérification des stocks pour les fêtes de fin d'année. Les ensembles de données ou bases de données pertinents sont recueillis pour examen, puis traités pour analyse. Le scientifique des données applique ensuite l'outil pertinent pour trouver les données souhaitées, puis valide les résultats pour le déploiement aux parties prenantes via un rapport.

Types de modèles prédictifs

Un logiciel d'analyse prédictive utilise différentes techniques de modélisation prédictive pour générer des données cohérentes qui sont appliquées à diverses situations.

Il existe plusieurs types de modèles prédictifs pouvant être utilisés dans divers scénarios, en fonction de l'entreprise. Les types de modèles prédictifs les plus courants comprennent :

Modèle de classification

Les modèles de classification sont les modèles prédictifs les plus simples en termes de questions auxquelles ils répondent.

Ce modèle s'appuie sur les données historiques pour générer des catégories et répondre aux requêtes. Il convient particulièrement aux questions qui nécessitent une réponse oui/non et aide l'utilisateur à prendre une décision en fonction des résultats.

Modèle de prévision

Le modèle de prévision sert à prévoir des résultats futurs concernant le comportement des consommateurs, les ventes, l'offre et la demande, etc. Ce modèle génère des réponses basées sur des valeurs numériques tirées des données historiques.

Par exemple, un détaillant peut avoir une idée des stocks disponibles pendant une certaine période pour satisfaire la demande du client et éviter l'épuisement des stocks avant la fin de cette période. Ce modèle peut également être utilisé pour prendre en compte l'augmentation de la fréquentation ou de la demande d'un événement à proximité qui devrait attirer plus de personnes dans la région pendant un certain temps.

Modèle de valeurs aberrantes

Le modèle de valeurs aberrantes est plus réactif que proactif, mais il peut accomplir les deux actions en prédisant le potentiel d'un événement indésirable.

Par exemple, un nouveau produit est commercialisé, mais génère un volume de réclamations plus important que prévu. Cela peut indiquer un problème du produit entraînant un grand nombre de retours de produits peu de temps après sa mise sur le marché.

Modèle de clustering

Le modèle de clustering combine des groupes de personnes ayant des attributs similaires en clusters. Cela facilite la création d'une campagne marketing ciblée et le regroupement de personnes dans des catégories à haut ou bas risque.

Grâce à ces informations, vous pouvez atteindre un grand groupe de personnes ayant des goûts similaires en même temps et identifier les groupes en fonction de leurs facteurs de risque potentiels. Les modèles de regroupement peuvent également aider les forces de l'ordre à identifier les lieux où la criminalité se produit fréquemment.

Modèle de série temporelle

Le modèle de série temporelle utilise le temps comme intrant pour rechercher les données. Il s'appuie sur les données d'une période définie de l'année précédente qui sont utilisées pour prédire la demande pour la même période de l'année en cours.

Le modèle est exécuté quelques semaines avant le début de la période des données historiques pour avoir suffisamment de temps pour répondre aux informations générées.

Par exemple, une activité saisonnière dans le secteur de l'alimentation doit disposer de stocks suffisants avant le début de la saison haute. La série temporelle utilise les ventes de l'année précédente pour estimer les stocks nécessaires pour satisfaire un volume similaire de ventes pour l'année à venir.

À quoi l'analyse prédictive sert-elle ?

L'analyse de données prédictive est utilisée dans de nombreux secteurs d'activité pour anticiper les résultats futurs d'un scénario donné. Tous les secteurs d'activité doivent anticiper les demandes futures, et les modèles d'analyse prédictive peuvent les y aider.

Prévisions

Parmi les utilisations les plus courantes des techniques de modélisation prédictive, on peut citer l'utilisation de données passées pour créer des prévisions précises sur l'évolution future des stocks, de la demande ou encore des besoins en services ou en fournitures.

Afin d'établir des prévisions, les données historiques sont extraites d'une base de données pour examiner les performances passées et anticiper ce qui est le plus susceptible de se produire à court terme.

Par exemple, un hôtel a connu une haute saison chargée l'année précédente et souhaite se préparer en vue du même niveau d'activité l'année prochaine. Les prévisions aident l'hôtel à planifier le personnel, les fournitures, la blanchisserie, la nourriture et d'autres besoins afin d'éviter tout manque à l'arrivée de la haute saison.

Marketing

Les spécialistes du marketing utilisent l'analyse prédictive pour répondre à des questions sur les campagnes marketing, telles que la manière dont un consommateur pourrait réagir à un nouveau type d'image de marque visuelle.

Le secteur d'activité du jouet est un bon exemple d'analyse prédictive pour le marketing. Un fabricant de jouets veut avoir une idée de la façon dont les consommateurs réagiront à l'annonce d'un nouveau jouet venant compléter une ligne existante. Les techniques d'analyse prédictive peuvent aider le fabricant de jouets à mieux comprendre la réaction la plus probable des consommateurs.

Détection des fraudes

Les techniques d'analyse prédictive peuvent servir à identifier des mécanismes de fraude dans une organisation. Un modèle prédictif est sélectionné et les données historiques sont utilisées pour la modélisation.

Un exemple d'analyse prédictive est la recherche de fraudes client et la détermination d'un mécanisme de mauvaises commandes ou d'un coup de chance dans les mécanismes d'achat. Le filtrage des données permet de découvrir les problèmes et empêche leur récurrence future.

Chaîne d'approvisionnement

Les chaînes d'approvisionnement subissent une pression constante pour anticiper divers problèmes, tels qu'une hausse des coûts de carburant, la diminution de conducteurs disponibles pour livrer les marchandises ou encore une pénurie de marchandises pour satisfaire une commande.

L'utilisation de modèles prédictifs permet aux acteurs de la chaîne d'approvisionnement d'anticiper les problèmes potentiels et de minimiser leur impact sur le flux régulier des marchandises.

Ressources humaines

L'analyse prédictive aide à anticiper le comportement humain sur le lieu de travail.

Par exemple, l'analyse prédictive peut détecter des modèles comportementaux qui indiquent la probabilité que quelqu'un démissionne dans un délai donné, qu'un candidat soit la nouvelle recrue idéale pour l'entreprise ou qu'un employé figure parmi les plus performants.

Avantages de l'analyse prédictive

De la détection des fraudes à l'amélioration des opérations commerciales, l'utilisation de l'analyse prédictive sur le lieu de travail présente de nombreux avantages, notamment :

Détecte la fraude

La détection de la fraude passe généralement par la recherche de modèles d'activité sur une période donnée. Autrement dit, un fraudeur est quelqu'un qui a déterminé le meilleur moment ou la meilleure fenêtre d'opportunité pour se livrer à ses activités frauduleuses.

Il est difficile de dissimuler les preuves de la fraude, car le suivi électronique laisse derrière lui des traces ineffaçables en utilisant des requêtes de recherche dans les bases de données et l'apprentissage automatique. Ces outils détectent les tendances inhabituelles et les signalent à un utilisateur final, qui analyse ensuite les données pour détecter des preuves de fraude.

Améliore les opérations

Les opérations, qu'il s'agisse de la manière dont un caissier s'occupe d'un client ou dont un moniteur de contrôle qualité recherche des imperfections, consistent en un ensemble de processus qui peuvent se bloquer au fil du temps.

L'analyse prédictive utilise les données de ces processus pour afficher différents résultats en fonction de différents paramètres. Elle peut être appliquée pour améliorer l'efficacité d'une opération dans toutes les divisions et à tous les niveaux.

Parmi les exemples d'utilisation d'outils d'analyse prédictive, on peut citer la détermination du coût des prix du carburant à l'avenir pour améliorer l'expérience de paiement d'un client.

Réduit les risques

La capacité à prédire les événements futurs grâce à l'analyse prédictive permet d'anticiper plus facilement les problèmes potentiels et de les éviter autant que possible. C'est ce que l'on appelle également la réduction des risques, car les modèles peuvent détecter et définir un événement que vous n'avez peut-être pas prévu.

Les données ne définissent pas quand et où un événement indésirable se produira, mais elles montrent les probabilités et les possibilités de l'occurrence d'un événement défini, ce qui vous permet de planifier et de réagir de manière appropriée.

Optimise les campagnes marketing

L'une des capacités de l'analyse prédictive est de rendre les campagnes marketing plus efficaces. Un modèle prédictif peut être configuré pour utiliser des points de données tels que les données démographiques et les appliquer aux aspects clés de la campagne marketing afin de déterminer la probabilité qu'un certain type d'acheteur réponde.

Améliorer la satisfaction client

L'analyse prédictive peut servir à obtenir des informations exploitables sur le comportement des clients, les points de friction lors de leurs achats et ce qui les satisfait dans leurs achats.

Ces données peuvent être utilisées pour éliminer les obstacles qu'un client rencontre lors de l'achat, ce qui réduit son stress tout en augmentant son niveau de satisfaction.

Augmente la croissance du chiffre d'affaires

Faciliter l'achat d'un produit par un client, s'assurer qu'il y a suffisamment de produits disponibles et éliminer les obstacles à la livraison entraîne une diminution du nombre d'heures de travail passées à gérer des situations défavorables.

Cela signifie également que les clients obtiennent ce qu'ils veulent, quand ils le veulent, et en quantités suffisantes. La livraison fluide de biens et de services augmente le chiffre d'affaires, car on dépense moins d'argent pour résoudre les problèmes.

Défis de l'analyse prédictive

Le domaine de la science des données ne fournit de bons résultats que si les logiciels d'analyse prédictive sont utilisés par des personnes compétentes. Il n'est pas inhabituel que les résultats souffrent de biais, génèrent des données de mauvaise qualité parce que les données sources sont médiocres, ou encore que le modèle retourne des données erronées faute de mises à jour.

Tout comme elle comporte des avantages, l'analyse prédictive compte également quelques inconvénients, tels que :

Qualité des données

L'utilisation de données de mauvaise qualité fournira toujours des résultats de mauvaise qualité, car la plupart des modèles d'analyse prédictive sont littéraux dans la manière dont ils traitent les données. En fin de compte, la qualité des données fournies par l'analyse prédictive dépend de la qualité de la source de données.

Biais

Nous avons tous tendance à inclure nos préjugés dans nos requêtes, même si nous faisons tout pour l'éviter. Ces biais se retrouvent ensuite dans le processus de modélisation et aboutissent à des données qui ne sont pas aussi exactes qu'elles pourraient l'être.

Par exemple, la personne qui configure le modèle peut préférer la couleur bleue, mais la personne qui demande le rapport souhaite obtenir des données pour différentes couleurs. Le biais inhérent envers la couleur bleue se traduit par un rapport qui ira plutôt vers une couleur unie que vers un arc-en-ciel.

Confidentialité et sécurité

La confidentialité et la sécurité sont deux problèmes majeurs auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles utilisent l'analyse prédictive. Le processus d'analyse des données implique parfois de parcourir les comptes utilisateur à la recherche de certaines données, ce que l'utilisateur accepte lorsqu'il s'inscrit.

Cependant, l'entreprise est responsable de la préservation de la sécurité du compte et doit traiter de manière responsable les données qui en résultent. Les informations à caractère personnel font facilement l'objet d'abus et d'utilisations à des fins frauduleuses, et l'entreprise peut être tenue responsable de son manquement à préserver la confidentialité et la sécurité.

Interprétation

L'efficacité des données fournies par l'analyse prédictive dépend de la personne qui lit les données.

Les données dérivées du modèle peuvent être excellentes, mais si la personne qui lit les résultats n'a pas une idée claire de ce qu'elle recherche, les données sont pour l'essentiel inutiles.

Quiconque prépare des données doit les rendre accessibles aux lecteurs qui sont en mesure de comprendre les résultats, mais qui ne sont pas nécessairement capables d'analyser la syntaxe de manière à ce que les données fassent sens.

Maintenance du modèle

Les modèles prédictifs nécessitent une mise à jour et un ajustement réguliers pour fournir des résultats de haute qualité.

Les résultats se dégradent si la personne responsable de l'entretien des modèles ne fait pas son travail ou si un responsable n'investit pas dans les modèles. Les paramètres utilisés pour la modélisation deviennent obsolètes, créant des rapports défectueux qui ne permettent pas de déterminer les résultats futurs.

Outils utilisés dans l'analyse prédictive

Les outils utilisés pour l'analyse prédictive permettent à l'utilisateur d'affiner ses requêtes pour guider l'analyse.

Par exemple, une personne qui souhaite utiliser l'apprentissage automatique pour créer plusieurs réseaux neuronaux qui anticipent le comportement humain peut utiliser un modèle d'analyse prédictive de l'apprentissage automatique pour atteindre son objectif. L'apprentissage automatique n'est généralement pas utilisé dans l'analyse prédictive, mais il peut l'être conjointement pour aider à affiner les données résultantes et à gagner du temps.

D'autres exemples d'outils d'analyse prédictive comprennent des outils statistiques pour déterminer la moyenne dans un ensemble de données, des outils d'apprentissage automatique pour développer des réseaux neuronaux et des outils de visualisation qui produisent des graphiques, des tableaux et d'autres types d'images représentant les résultats potentiels d'une requête spécifique.

La grande variété des outils d'analyse prédictive signifie que presque toutes les entreprises peuvent trouver une réponse à leurs questions concernant de futurs problèmes potentiels.

Comment Mailchimp utilise-t-il l'analyse prédictive pour vous aider ?

L'analyse prédictive peut vous aider à prendre de meilleures décisions commerciales et à améliorer vos processus commerciaux. Heureusement, Mailchimp comporte plusieurs outils d'analyse prédictive à votre disposition. Mailchimp utilise l'analyse prédictive pour améliorer les opérations commerciales de nombreuses manières, notamment :

Optimiser vos campagnes par e-mail

Mailchimp utilise des outils d'analyse prédictive pour vous aider à optimiser vos efforts de publicité par e-mail grâce à des idées de campagne par e-mail qui résonnent auprès de votre audience cible et boostent les taux d'ouverture.

Savoir quel message envoyer à votre client

Nos outils d'analyse prédictive peuvent vous aider à créer un message solide que vos clients apprécieront et auquel ils réagiront de manière positive. Vous pouvez compter sur la campagne que vous créez à l'aide de l'analyse des données pour attirer l'attention d'un plus grand groupe de clients et résonner auprès de votre audience cible.

Planifier votre stratégie de campagne

Avec Mailchimp, vous pouvez planifier votre stratégie de campagne autour des données fournies par la modélisation prédictive afin d'atteindre votre client idéal et convertir sa réponse et son intérêt en achat.

Identifier les prospects à forte valeur ajoutée

L'analyse prédictive permet d'identifier les prospects à forte valeur ajoutée et le type de message auquel ils répondront. En identifiant vos prospects à forte valeur ajoutée, vous pouvez créer une expérience client positive et établir une nouvelle relation entreprise-client qui se traduira par une fidélisation de la clientèle au fil du temps.

Améliorer votre processus de prise de décision grâce à l'analyse prédictive

L'analyse prédictive aide votre entreprise à prendre de meilleures décisions en fonction de données historiques et transactionnelles qui seraient autrement difficiles à trouver et à organiser. Elle permet de gagner du temps, de détecter les inefficacités et de satisfaire vos clients grâce à l'anticipation de leurs besoins.

Chez Mailchimp, nous voulons vous aider à tirer le meilleur parti de vos efforts marketing, que ce soit en recourant à l'analyse prédictive pour trouver des modèles dans les données ou en créant un contenu d'e-mail dynamique qui impressionne vos clients.

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