Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?
L'analyse prédictive, ou predictive analytics, est un type d'analyse de données qui utilise les statistiques, la data science, le machine learning et d'autres techniques pour prédire des événements futurs. Elle consiste à répondre à la question « qu'est-ce qui a le plus de chances de se produire à l'avenir sur la base des tendances historiques ? ».
Les entreprises peuvent utiliser l'analyse prédictive pour identifier toutes sortes de risques et d'opportunités. Une fois établis, les insights prédictifs peuvent alors servir à prescrire les mesures à prendre.
Pourquoi l'analyse prédictive est-elle importante ?
La predictive analytics est importante, car elle permet aux entreprises d'estimer avec précision ce qui est susceptible de se produire par la suite dans une situation donnée. Les entreprises peuvent détecter et limiter les problèmes potentiels ou surpasser la concurrence en tirant rapidement parti de nouvelles opportunités.
Types de modélisation prédictive
L'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé sont deux approches de modélisation différentes qui peuvent être utilisées pour mettre au point des modèles prédictifs et résoudre des problèmes spécifiques.
Trois types d'algorithmes sont utilisés pour la modélisation prédictive :
Comment fonctionne l'analyse prédictive ?
La predictive analytics commence toujours par un problème (perte de clients, processus inefficaces, etc.), puis elle se déroule ainsi :
Acquisition des données nécessaires à la prise de décision : il peut s'agir de données comportementales, sur les équipements, sociales ou de financières. Ce sont ces données historiques qui permettront de prédire les résultats futurs.
Intégration, fusion et nettoyage des données d'entraînement : assurez-vous que les données utilisées pour entraîner le modèle sont dans l'état et le format attendus pour les techniques analytiques qui seront utilisées.
Élaboration du modèle prédictif : sélectionnez un algorithme et les valeurs de paramètres de départ et lancez le processus itératif de comparaison de la prédiction du modèle avec la sortie correcte, en ajustant plusieurs fois les valeurs des paramètres jusqu'à ce que le modèle établisse de bonnes prédictions avec les données d'entraînement.
Validation du modèle prédictif : montrez au modèle des données historiques « inédites » et comparez ses prédictions à ce qui s'est réellement passé pour vous assurer que le modèle n'est pas exagérément adapté aux données d'entraînement.
Déploiement du modèle prédictif : hébergez le modèle afin de permettre l'accès aux données entrantes pour l'évaluation, tout en surveillant ses performances et en le réentraînant si nécessaire.
Intégration au système d'entreprise : utilisez le score prédictif pour prendre des mesures (amélioration des processus, maintenance prédictive, surveillance des équipements).
Cas d'usage
L'analyse prédictive peut aider différentes branches d'activité et différents services à atteindre des objectifs importants et à résoudre des problèmes.
Success Story
- Prédire quels clients sont susceptibles de partir au cours d'une période donnée afin de pouvoir prendre des mesures pour éviter de perdre une clientèle précieuse
- Catégoriser les clients en groupes prédéfinis (alias segments) d'après des tendances afin d'en savoir plus sur eux
Santé
- Prédire quels patients sont susceptibles de manquer leur rendez-vous afin d'améliorer la productivité des professionnels de santé en réduisant au minimum les « temps morts » dus aux rendez-vous non honorés
- Prédire quels patients sont susceptibles d'être insatisfaits et pourquoi : utiliser ces informations pour déterminer comment améliorer la satisfaction des patients
Assurance
- Prédire quels assurés sont susceptibles de résilier leur contrat et trouver une stratégie pour améliorer la rétention
- Prédire les sinistres susceptibles d'être subrogés avec succès afin de concentrer les efforts sur les sinistres à fort potentiel et d'optimiser le recouvrement des montants des pertes
Marketing
- Prédire quels destinataires du sondage sont susceptibles de répondre
- Prédire quels clients sont susceptibles de répondre aux messages de la campagne et donner la priorité à ces clients
Ventes
- Prédire quels clients potentiels sont susceptibles de répondre et les contacter en priorité
- Prédire les autres produits que les clients sont susceptibles d'acheter afin de concentrer les efforts de vente croisée et de vente incitative
Comment démarrer rapidement avec la predictive analytics
La solution Alteryx Analytics Automation Platform intègre les analyses prédictives dans le workflow analytique complet. L'accès aux données, la préparation, la modélisation et le partage des résultats d'analyse se font au même endroit, sur une plateforme facile à utiliser.
Pour voir comment Alteryx rend l'analyse prédictive plus accessible et plus agile, téléchargez un kit de démarrage gratuit pour l'analyse prédictive. Le kit est fourni avec des modèles analytiques qui vous permettront d'apprendre à utiliser les outils low-code ou no-code d'Alteryx pour anticiper les dépenses des clients, établir des prévisions pour des séries temporelles et optimiser vos tarifs.
Pour plus d'informations sur les solutions de predictive analytics d'Alteryx, contactez-nous dès aujourd'hui.
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