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L’analyse prédictive est devenue une idée désormais bien connue, avec un intérêt croissant tout au long des dernières années, selon Google Trends.
De plus en plus, la possibilité d’une analyse prédictive, autrement appelée analyse avancée, est attachée à la connaissance métier. Quoi qu’il en soit, les deux sont-ils vraiment liés ? Et en supposant que ce soit le cas, quels avantages les entreprises voient-elles en combinant leurs connaissances commerciales avec l’analyse prédictive ?
Mener des recherches exploratoires semble délicat, mais un guide efficace peut aider.
L’analyse prédictive est l’utilisation de l’information afin d’anticiper les tendances et les possibilités futures. Elle utilise des informations chroniques pour évaluer les situations potentielles qui peuvent aider à faire des choix cruciaux.
Les attentes pourraient concerner un avenir pas si lointain. Par exemple, la prévision de la panne d’un appareil dans peu de temps. Ou bien l’avenir plus lointain, par exemple, anticiper les revenus de votre entreprise pour l’année à venir.
L’analyse prédictive peut être menée physiquement ou en utilisant des calculs d’intelligence artificielle. Quoi qu’il en soit, les informations enregistrées sont utilisées pour faire des présomptions sur ce qui est à venir.
L’un des instruments d’analyse prédictive est l’analyse de régression, qui peut décider du lien entre deux facteurs, régression directe unique, ou au moins trois facteurs, multiples donc, en régression différente. Les connexions entre les facteurs sont composées comme une condition numérique qui peut aider à anticiper le résultat s’il serait souhaitable pour un changement de variable.
« La régression permet d’acquérir des bribes de connaissances dans la construction de cette relation et donne des proportions de la façon dont l’information correspond à cette relation. »
Les entreprises se tournent vers l’analyse prédictive pour les aider à résoudre les problèmes gênants et à découvrir de nouvelles ouvertures. C’est ainsi que la finalité « normale » peut comprendre :
Faire une prévision d’attrition implique de reconnaître les signes qui précèdent la demande de désabonnement de vos clients, en calculant la probabilité, dans toutes les circonstances.
Avec les modèles prédictifs, vous pouvez recouper les informations, par exemple, la qualité de l’assistance client, le niveau de fidélité des consommateurs et le taux d’attrition, afin de déterminer quelles variables ont un impact sur l’acte d’annulation ou de désabonnement.
L’objectif est d’obtenir les principales causes et raisons derrière le malheur du client et de tenter de conserver cette interaction avec lui.
Tout l’historique de vos efforts de promotion peut être utilisé pour obtenir de meilleurs résultats à l’avenir.
Utilisez simplement l’analyse prédictive pour reconnaître les meilleurs canaux pour chaque consommateur satisfait. Utilisez le meilleur langage pour chaque groupe d’intérêt principal et les différents facteurs prévoyant la reconnaissance de l’acheteur.
Par conséquent, vous atteignez directement l’objectif tout en vous connectant avec votre public et en le « dominant ».
L’analyse prédictive est également intéressante pour créer des systèmes de répartition des prospects.
Tout bien considéré, le plus grand challenge de la publicité est probablement de tenter d’établir le profil de vos clients potentiels. Ceci permet d’offrir un contenu personnalisé et de mener des campagnes de communication qui soient sans failles.
Avec l’information et l’IA, vous pouvez créer des groupes divisés et classés, à la lumière d’une enquête raffinée, en prévoyant ce dont les prospects ont besoin, pour que vous puissiez en percevoir les plus petites subtilités.
Dans les systèmes CRM, vous pouvez utiliser des modèles prédictifs pour comprendre chaque minute que vit le client, au cours du cycle de relation et d’achat avec votre entreprise.
Dans ce cas, les informations ne manquent pas pour élaborer des modèles multivariés et examiner les liens potentiels les plus divers entre les comportements, les profils, l’historique des achats, les associations et les jugements des clients.
Grâce à ces solides éléments de connaissance, vous pouvez réformer votre relation avec les clients en leur proposant un contenu, des avancées et des offres personnalisés.
Les stratégies scientifiques permettent également aux entreprises de reconnaître les exemples de fausses déclarations et d’éviter des failles de sécurité.
Les conversations et supputations sur la protection des réseaux étant de plus en plus nombreuses, un nombre croissant de sociétés se préoccupent de corriger les faiblesses et d’identifier les anomalies à temps pour prévenir les dommages.
Grâce aux modèles prédictifs, il est beaucoup plus facile de reconnaître progressivement les dangers et de prévoir des astuces qui seraient malveillantes.
La gestion des risques est un autre domaine qui profite directement de cette analyse prédictive.
Il pourrait être beaucoup plus simple de choisir, disposant d’une perspective exhaustive sur les dangers et les opportunités à venir, n’est-ce pas ?
Dans cette optique, prévoir les probabilités d’avantages ou de malheurs est l’incroyable facteur de différenciation de toute enquête d’information de pointe, qu’il s’agisse d’examiner le risque de crédit d’un client ou les résultats potentiels d’une entreprise.
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L’utilisation de l’analyse prédictive présente bon nombre d’avantages.
Les bailleurs de fonds, les experts monétaires et les pionniers des affaires peuvent utiliser des modèles pour aider à réduire les risques. Par exemple, un bailleur de fonds et son consultant peuvent utiliser des modèles spécifiques, pour aider à créer un portefeuille de spéculation avec un pari insignifiant pour le bailleur de fonds, en tenant compte de variables spécifiques, comme l’âge, le capital et les objectifs.
Il y a un effet déterminant sur la réduction des coûts lorsque des modèles sont utilisés. Les entreprises peuvent décider de la probabilité de progression ou de déception d’un article avant même son expédition. Ou d’autre part, cela permet d’économiser du capital, pour les mises à niveau de la création en utilisant des méthodes prédictives avant que le système d’assemblage ne commence.
L’analyse prédictive est une méthode incroyable pour vous aider à voir l’avenir de votre entreprise, à planifier les possibilités de faire de meilleurs choix et à dépasser vos concurrents.
Gardez à l’esprit que le savoir humain est irremplaçable dans cette interaction, car il peut se révéler nécessaire d’alimenter les modèles prédictifs en informations de qualité pour obtenir d’excellents résultats.
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