Analyse prédictive
L'analyse prédictive met en œuvre le machine learning en comparant et en opposant d'importants volumes de données, en vous aidant à identifier les clients et en anticipant les opportunités de conversion.
L'anticipation des comportements est parfois complexe.
Le chemin qui mène à la maturité de l'intelligence prédictive peut être semé d'embûches organisationnelles et technologiques.
Découverte de nouvelles audiences.
Modélisation des données médiocre.
Données cloisonnées.
Prévision du comportement des clients.
Atteignez de nouveaux sommets avec la bonne approche de l’analyse prédictive.
L'intelligence prédictive du machine learning et de l'intelligence artificielle vous permet de transformer le comportement en temps réel des audiences en expériences futures pertinentes et enrichissantes.
Informations plus pertinentes sur les audiences.
L'analyse prédictive utilise la clusterisation des données et le machine learning pour vous aider à identifier vos segments d'audience les plus intéressants. Vous pouvez ainsi anticiper les actions futures, tout en créant et en diffusant des expériences efficaces et personnalisées.
Vision plus nette grâce à un profil client unifié.
Les modèles prédictifs basés sur un profil client unifié sont extrêmement performants. Ils vous aident à identifier les informations les plus importantes afin d'optimiser plus efficacement vos expériences client sur tous les canaux.
Modèles de propension permettant de prévoir la réussite.
Les outils d'intelligence prédictive incluent souvent des modèles de propension capables de prévoir la probabilité de conversion ou d'attrition d'un client. Ils peuvent également vous aider à identifier et comprendre des anomalies dans vos données, puis à les corriger.
Transformation des interactions futures en conversions.
Avec les modèles d'attribution avancés, l'analytics d'applications mobiles et les flux de données en temps réel pour étayer vos décisions, vous êtes mieux armé pour anticiper la prochaine action de vos audiences et leur envoyer le message, le contenu ou l'offre approprié au bon moment.
Adobe peut vous aider.
Adobe Analytics vous offre les outils d'analyse prédictive dont vous avez besoin pour améliorer l'intelligence client, identifier les audiences à fort potentiel, anticiper les actions futures et optimiser vos investissements marketing.
L'identification des étapes suivantes conduit au succès marketing.
Découvrez comment les marques internationales changent la donne en anticipant le parcours des clients et en allant à leur rencontre.
« Nous voulons savoir à quoi réagissent les clients. Nous pouvons voir comment les clients réagissent à chaque modification. »
— Ellen Lee,
vice-présidente senior, Global Digital, Hyatt
« Vous pouvez cibler des messages, gagner en dynamisme et en efficacité, et faire des économies, que ce soit en supprimant des cibles inutiles ou en conquérant des audiences nouvelles ou similaires. »
— Shelley Wise,
directrice du marketing de marque, Princess Cruises
Foire aux questions (FAQ) sur l'analyse prédictive.
Comment l'analyse prédictive aide-t-elle à identifier les audiences ?
Le moteur d'analytics traite simultanément de larges séries de variables pour catégoriser vos visiteurs de manière dynamique et créer des audiences qui feront l’objet d’analyses, d’un ciblage et d’une personnalisation approfondis.
Dois-je définir des règles pour que l'analyse prédictive affiche les dimensions que nous devons visualiser ?
Adobe Analytics vous permet d'utiliser des tables de latence prédéfinies ou de créer des modèles d'attribution ad hoc pour personnaliser les visualisations de données.
Puis-je découvrir quelles expériences et quel contenu ont contribué à un événement ou à une conversion ?
Avec la solution appropriée, oui. Les fonctionnalités prédictives d'Adobe Analytics comprennent un moteur d'analyse des contributions qui identifie les « différences qui font toute la différence ».
En quoi l'analyse prédictive est-elle meilleure que nos modèles de prévision ?
Au lieu de se baser sur des données d’achat agrégées, l'analyse prédictive fournit un score de propension. Ce dernier peut servir à élaborer des modèles de prévision plus précis.
Le moteur d'analyse prédictive d'Adobe peut-il se synchroniser avec des sources de données tierces ?
Oui. Vous pouvez bénéficier d'une vision précise et unifiée des interactions client sur les différents canaux en associant les données sur l'expérience à d'autres sources de données client.
Le data mining et le machine learning sont-ils différents ?
Oui. Le data mining est le processus consistant à extraire des informations des jeux de données. Le machine learning est la capacité des ordinateurs à apprendre sans intervention du programmeur.
Ressources supplémentaires.