Qu'est-ce que l'analyse prédictive?

Dans les affaires, l'analyse prédictive est le processus d'utilisation des données historiques pour analyser les modèles passés et prédire les modèles futurs.Ce processus est utilisé dans les entreprises pour découvrir des opportunités potentielles et pour évaluer leurs risques et récompenses potentiels.La base de l'analyse prédictive consiste à utiliser les relations entre les différents types de données pour estimer le potentiel ou le risque d'un ensemble donné de conditions.

L'analyse prédictive tente d'expliquer, d'analyser et de prédire le comportement par des moyens mathématiques ou scientifiques.Une entreprise peut capturer et analyser ses données clients et, en utilisant la reconnaissance des modèles, la théorie des jeux, l'algorithme de cotes ou les statistiques, tenter de prédire le comportement futur des clients en fonction de ce que ce comportement a été par le passé.Les techniques d'exploration de données ont avancé le domaine en permettant aux données d'être triées et classées de diverses manières.Plus le niveau de granularité auquel les données peuvent être catégorisés est grand, plus il sera utile et précis de prédire les résultats futurs.

La gestion de la relation client (CRM) s'appuie sur des analyses prédictives pour comprendre le comportement d'achat des clients.En utilisant les données clients capturées au moment de la vente et en appliquant les différentes techniques statistiques, les entreprises peuvent mieux comprendre comment commercialiser et vendre de nouveaux produits aux clients existants.Ils peuvent également comprendre comment motiver au mieux les personnes qui ne sont pas encore les clients à essayer leurs produits ou à fréquenter leurs magasins.Les segments commerciaux de vente au détail et de marketing direct ont longtemps utilisé des techniques CRM et sont souvent à la pointe des nouvelles applications.

L'analytique prédictive est couramment utilisée dans des secteurs tels que les services financiers et l'assurance.Dans les services financiers, les entreprises utiliseront la notation du crédit pour prédire la probabilité qu'un consommateur défaut sur un prêt.L'évaluation est basée sur des informations sur les antécédents de crédit du client et la demande de prêt, par rapport aux mêmes données de clients similaires dans le passé.Le secteur de l'assurance tentera de déterminer la probabilité d'une perte, en fonction du profil du demandeur et des performances passées des clients avec des profils similaires.

Les autres industries qui utilisent des analyses prédictives pour augmenter leur rentabilité comprennent les soins de santé et les produits pharmaceutiques, la vente au détail, les télécommunications et les voyages.Même l'Internal Revenue Service utilise des analyses prédictives pour essayer de prédire et d'identifier la fraude fiscale.Les cabinets comptables utilisent cette méthode pour tenter d'identifier la fraude dans les états financiers des sociétés qu'ils auditent.

En plus de prédire le comportement des consommateurs, l'analyse prédictive peut être utilisée pour évaluer la demande globale au niveau du magasin, de la région ou du niveau national.Il peut être utilisé pour prédire les performances d'une industrie entière dans certaines conditions économiques.Le gouvernement peut l'utiliser pour prédire des facteurs qui ont un impact sur l'ensemble de l'économie, comme le chômage ou les lancers de logement.