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L’analyse prédictive consiste à identifier la probabilité de résultats futurs sur la base des données d’une organisation. Cela se fait à l’aide de données historiques et actuelles, d’algorithmes statistiques, d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.
Les modèles prédictifs créent des prédictions, basées sur de nombreuses informations et statistiques, qui sont donc objectives et peuvent être facilement répétées. Plus une organisation possède de données, plus ses prédictions peuvent être précises. C’est l’une des raisons pour lesquelles les organisations collectent régulièrement des données auprès de leurs clients et de leurs employés, car cela les aide à faire des prévisions précises et à prendre de meilleures décisions.
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L’analyse prédictive utilise des modèles prédictifs créés par la construction de modèles et d’équations mathématiques. Ces équations sont élaborées à l’aide d’informations telles que :
Pour commencer à développer le modèle, vous devez d’abord collecter des données sur les variables qui ont un effet sur le résultat d’intérêt. Ces données peuvent être utilisées pour entraîner le modèle prédictif à l’aide de l’apprentissage automatique.
Ensuite, pour entraîner le modèle prédictif, vous pouvez introduire un « ensemble de données de test » en saisissant des données historiques dont vous connaissez déjà le résultat. Le résultat réel de l’événement doit ensuite être comparé au résultat prédit par le modèle prédictif afin de voir à quel point les résultats sont précis. Selon la précision des résultats, le modèle peut nécessiter certaines modifications pour améliorer sa précision.
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Voici quelques avantages de l’analyse prédictive :
Aide à prédire l’intérêt des clients
Peut effectuer une analyse de texte
Favorise l’efficacité
Améliore le CX
Aide à planifier à l’avance
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Voici quelques outils utilisés pour l’Analyse Prédictive
Text iQ : Déterre les tendances et les modèles à partir de textes provenant d’une gamme de sources telles que des critiques, des enquêtes ou des médias sociaux.
Stats iQ : Stats iQ sélectionne et exécute automatiquement les tests statistiques pertinents et fournit les informations dont vous avez besoin pour prendre des décisions éclairées.
Voice iQ : obtient des informations et identifie les tendances à partir des interactions vocales avec les clients. Cela peut prendre en compte des données vocales non structurées et utiliser la reconnaissance vocale et l’exploration de données pour interpréter et catégoriser les interactions vocales.
Predict iQ : utilise un apprentissage avancé pour créer une image détaillée du comportement des clients, vous permettant de prédire les actions de vos clients, telles que le taux de désabonnement.
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L’analyse prédictive peut être utilisée par les organisations de plusieurs manières. Cela peut aider à déterminer les réactions ou les achats des clients, et le taux de désabonnement des clients. Cela peut permettre de fidéliser les clients ou d’en attirer de nouveaux pour développer la clientèle d’une entreprise. Elle peut même servir à prévoir les besoins en stocks afin de gérer plus efficacement les ressources.
L’exploration de données est le processus consistant à transformer des données brutes en informations utiles à l’aide de logiciels capables d’identifier des modèles et des tendances au sein de grands groupes de données.
L’intelligence artificielle est un concept plus large qui fait référence aux machines et technologies intelligentes capables de simuler la pensée et le comportement humains. L’apprentissage automatique, quant à lui, est un sous-ensemble de l’IA qui permet aux machines d’apprendre à partir de données sans être programmées.
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