Prenez une longueur d’avance avec l’analyse prédictive

L’analyse prédictive permet d’anticiper des événements, de comprendre des comportements et de les modéliser pour établir des prévisions.

Les solutions d’analyse prédictive utilisent des données internes et externes pour en déduire des modèles statistiques. A ce titre, elles sont parfaitement complémentaires des outils de BI traditionnels qui mettent l’accent sur les données passées.

Présentes dans de nombreuses entreprises, les solutions d’analyse prédictive sont bien sûr nécessaires pour connaître le comportement d’achat des clients ou leur appétence à une offre, mais d’autres champs d’application sont possibles. En voici quelques exemples :

Commercial & Marketing

  • Ventes additionnelles et ventes croisées
  • Fidélisation et réduction de l’attrition (Churn)
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analyse-predictive-maintenance

Maintenance

  • Modélisation des risques de pannes et des coûts induits
  • Anticipation des stocks de pièces de rechanges
  • Optimisation des contrats de garantie

 Finance

  • Identification des comportements « atypiques » ou frauduleux
  • Identification du risque d’impayés.
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Les avantages de l’analyse prédictive

  • Une visibilité immédiate des actions et des organisations à mettre en place
  • Des prises de décision plus rapides, fondées sur la prévision plutôt que sur l’intuition
  • Une amélioration de la performance : compétitivité, productivité, rentabilité.

oui mais…

De plus en plus d’entreprises prennent conscience de l’intérêt d’intégrer l’analyse prédictive dans leurs réflexions stratégiques et le pilotage de leur performance. Pour autant, la réussite de cette orientation passe par :

  • l’implémentation d’une solution logicielle mêlant puissance d’analyse et simplicité d’utilisation
  • une attention toute particulière portée à la gestion des données (data management) et à la gouvernance des systèmes d’information.

Nos logiciels d’analyse prédictive

Nous avons sélectionné deux logiciels de datamining et d’analyse prédictive qui répondent parfaitement aux besoins des entreprises car ils sont simples à implémenter et ne nécessitent pas de compétences statistiques poussées pour être utilisés.