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Analyses prédictives

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive est un type d'analyse de données qui utilise les statistiques, la Data Science, le machine learning et d'autres techniques pour prédire ce qui va se passer dans le futur. 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 les risques et opportunités potentiels. Une fois établis, les insights prédictifs peuvent alors servir à prescrire les mesures à prendre.

Pourquoi l'analyse prédictive est-elle importante ?

L'analyse prédictive 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.


SurepvisedLearning

L'apprentissage supervisé consiste à apprendre à un algorithme à aboutir à une conclusion spécifique d'après des données historiques. Par exemple, si la question est « ce client va-t-il partir ? », un analyste peut examiner les données historiques concernant les clients que l'entreprise a perdus auparavant, puis entraîner un algorithme pour déterminer quels clients sont les plus susceptibles de partir sur la base de ces données. Pour cela, l'analyste crée un ensemble de données d'entraînement avec un résultat connu (c'est-à-dire un client perdu ou pas perdu) que l'algorithme utilise ensuite pour créer un modèle prédictif basé sur des données historiques.


UnsupervisedLearning

L'apprentissage non supervisé consiste à apprendre à un algorithme à rechercher des similitudes ou des tendances dans les données et à regrouper des éléments sur la base de ces informations, sans qu'on lui indique ce qu'il doit rechercher. Par exemple, une plateforme de streaming peut recourir à l'apprentissage non supervisé pour regrouper les utilisateurs d'après des similitudes dans leurs habitudes de consommation. Le service de streaming peut ensuite utiliser ces groupes ou segments pour fournir une recommandation sur le contenu à regarder ensuite.


Trois types d'algorithmes sont utilisés pour la modélisation prédictive :


Classification

Classification : un algorithme supervisé qui prédit une catégorie ou « étiquette de classe » d'après des données historiques. Exemple : un client de messagerie attribue à un e-mail l'étiquette « spam » d'après un algorithme de classification qui tient compte des précédentes caractéristiques des spams.

Regression

Régression : un algorithme supervisé qui prédit une valeur ou un nombre d'après des données historiques. Exemple : en fonction de l'emplacement, de la superficie et d'autres facteurs, un algorithme de régression peut établir une prédiction quant à la valeur d'une maison.

Clustering

Clustering : un algorithme non supervisé qui trie les données en groupes d'après des tendances et des caractéristiques similaires. Exemple : un site Web de e-commerce peut utiliser un algorithme de clustering pour trier les clients en fonction de leur historique de navigation et d'achat afin d'éclairer la stratégie marketing.

Comment fonctionne l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive 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, de données sur les équipements, de données sociales ou de données 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. Bien qu'il existe des centaines d'exemples, vous trouverez ci-dessous quelques scénarios généraux dans divers domaines.


Réussite client

  • Prédire quels clients sont susceptibles de partir au cours d'une période donnée afin de pouvoir prendre des mesures pour éviter de perdre des clients précieux

  • 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 l'analyse prédictive

La plateforme Alteryx APA™ dintègre 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 d'analyse prédictive d'Alteryx, contactez-nous dès aujourd'hui.

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