Dans cet article

Analyse prédictive : anticipez les futures actions de vos clients.  

Disposer d’un gros volume de données, c’est bien, mais celles-ci n’ont aucune valeur sans analyse. Seulement, peut-être ne disposez-vous pas d’une équipe de data-scientist prêts à se pencher dessus.

L’analyse prédictive peut vous aider à transformer de vastes données en action concrètes afin de résoudre les problématiques de vos clients et prospects. Identifiez les tendances et répondez-y avec les bons leviers, tout en repérant et en corrigeant d’éventuelles anomalies. Identifiez vos clients les plus importants et découvrez ce qui les intéresse et les incite à l’action, grâce à des outils d’analyse prédictive. 

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive est une discipline visant à analyser des données préexistantes en vue de déterminer ce qui pourrait se passer par la suite. Si les statisticiens l’utilisent depuis des décennies, les entreprises adoptent également de plus en plus l’analyse prédictive en vue d’anticiper les comportements futurs de leurs clients.

En analysant les données passées, les algorithmes sont à même de reconnaître et de prédire les comportements potentiels des prospects et clients (le fait qu’une personne donnée soit susceptible de convertir par exemple).

L’analyse prédictive utilise notamment :

  • La modélisation prédictive : technique statistique permettant de faire des pronostics sur les comportements futurs en analysant les données précédemment collectées, en créant ce que l’on appelle un modèle de prédiction.
  • L’exploration de données : analyse de gros volumes de données en vue d’identifier des modèles et similitudes par des méthodes mathématiques et des algorithmes.
  • L’apprentissage automatique : aussi connu sous le terme de machine learning, l’apprentissage automatique consiste à analyser des données par ordinateur et à utiliser ces connaissances pour établir des prédictions ou des suggestions via des technologies comme le Traitement Automatique du Langage Naturel (ou TALN).

Comment fonctionne l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive étudie les données historiques et actuelles en vue de déterminer et de prévoir ce qui pourrait se passer par la suite. Des calculs mathématiques servent notamment à identifier des tendances au sein même de ces données et à établir des prévisions.
L’apprentissage automatique, les statistiques et l’exploration de données font tous partie des technologies utilisées à ces fins. Ce processus est ce que l’on appelle la modélisation prédictive.

Modèles d’analyse prédictive:

  • Régression : analyse statistique comparant les variables en vue de comprendre les relations entre elles ainsi que de déterminer des tendances et des modèles.
  • Arbres de décisions : diagrammes de type arbres généalogiques traçant le cheminement des décisions. Cela permet de mettre en évidence la façon dont différents choix peuvent créer des parcours différents.
  • Réseaux de neurones : apprentissage automatique conçu dans l’objectif d’imiter le cerveau humain. Il doit apprendre l’information de lui-même et est généralement utilisé pour des tâches complexes.

L’Histoire de l’analyse prédictive

Les débuts de l’analyse prédictive remontent au milieu du XXe siècle, lorsque les premiers ordinateurs furent inventés. Mais ce n’est qu’à partir des années 70 que la technologie analytique a commencé à être utilisée dans le monde des affaires.

Au début des années 2000, des statisticiens novateurs ont mis au point des outils d’analyse permettant aux ordinateurs, une fois les données intégrées à ces derniers, d’établir des prédictions.

Grâce aux énormes progrès en matière de puissance informatique et de technologies comme l’Intelligence Artificielle, la modélisation prédictive assistée par machine est désormais possible.

L’analyse prédictive en quelques chiffres

  • Le marché de l’analyse prédictive devrait atteindre près de 10,95 milliards de dollars d’ici 2022 au niveau mondial – Zion
  • Ces analyses sophistiquées pourraient augmenter d’un billion de dollars les bénéfices des services bancaires mondiaux – Mckinsey

Avantages de l’analyse prédictive

L’analyse prédictive apporte de nombreux avantages, vous octroyant notamment une meilleure perspective de vos clients et de leur parcours en un temps records, sans avoir besoin de disposer d’une équipe d’analystes et de statisticiens en interne. Avec le bon logiciel d’analyse prédictive, vous pourrez :

  • Avoir une meilleure visibilité de vos données : vous disposez de toutes ces données mais manquez de temps ? Évaluez rapidement de grandes quantités de données avec le bon outil sans en gaspiller.
  • Analyser le comportement de vos clients : étudiez la manière dont les internautes utilisent votre site afin d’identifier les interactions clients, qu’elles soient bonnes ou mauvaises.
  • Identifier les clients à forte valeur ajoutée : identifiez les audiences à cibler et atteindre afin d’obtenir de meilleurs taux de conversion.
  • Prédire les comportements futurs : grâce à une modélisation prédictive puissante, vous pouvez potentiellement savoir si votre client est susceptible de convertir ou au contraire d’abandonner son processus d’achat.
  • Un remarketing rapide : découvrez à quel moment vos prospects ont stoppé leur parcours avec des visualisations en temps réel renseignant sur leurs comportements.

 

« Grâce au machine learning, nous pouvons aller au-delà des activités de base, surveiller de multiples canaux et segments d’audience, révéler des informations exploitables enfouies dans les données et également agir instantanément afin d’assurer que nous offrons les meilleures expériences possibles. »

Roberto Gennaro  |  Directeur du Service Digital, RedTag.ca 

Pourquoi l’analyse prédictive est-elle si importante ?

L’analyse prédictive est une facette importante du monde des affaires. Pourquoi ? Notamment car elle peut vous aider à devancer vos concurrents. Certes, la technologie a toujours été au cœur de l’expérience client (des lecteurs de codes-barres pour des encaissements plus rapides aux applications mobiles de shopping constituant un vrai centre commercial dans la paume de leur main).

Mais l’expérience client d’aujourd’hui repose sur une expérience numérique personnalisée : les clients souhaitent des interactions afin de montrer que vous les comprenez. Et les marques s’y attèlent :

Une grande entreprise sur quatre considère que le marketing axé sur les données et mettant l’accent sur l’individu est l’une des opportunités les plus intéressantes.

55%

des grandes entreprises estiment qu’une meilleure utilisation des données pour rationaliser la segmentation et le ciblage des audiences est l’une de leurs principales priorités.

L’analyse prédictive est essentielle à la compréhension et à l’exécution des points abordés ci-dessus. Cette discipline peut en effet vous aider à cibler le bon client, avec le bon message et ce, au bon moment

« Autrefois cantonné à des rapports statiques et rétrospectifs, l’analytics digital est devenu le moteur d’un marketing individualisé et orchestré à grande échelle, grâce aux analyses prédictives et prescriptives. »

Rapport Tendances Digitales 2019  |  Produit par Econsultancy en partenariat avec Adobe

L’apport de l’analyse prédictive pour les entreprises

Bien que l’analyse prédictive soit une technologie pionnière, elle aide aussi les entreprises et industries traditionnelles à offrir de meilleurs services à leurs clients.

Analyse prédictive pour les ressources humaines

Les données sont cruciales pour les RH. Généralement, l’analyse des données pour les RH est ancrée dans le passé (soit basée sur des choses s’étant déjà produites). Mais l’analyse prédictive peut aider les décisionnaires à prendre des décisions liées aux RH pour le futur, en prédisant les résultats éventuels de ces décisions. Dominic Hammond, responsable de l’analyse du personnel chez Pwc, a déclaré aux RH que l’analyse prédictive pourrait aider à réduire les risques liés à l’embauche de nouveaux employés.

Analyse prédictive en marketing

L’analyse prédictive fait partie intégrante de la stratégie de marketing de nombreuses marques. Dans les services marketing, l’analyse prédictive des données est essentiellement utilisée pour établir des prédictions sur le comportement des clients et des prospects (et notamment évaluer si une personne est susceptible de faire un achat ou non). Étroitement liée à l’expérience client, l’analyse prédictive aide les marques à répondre aux besoins de leurs clients en prédisant leurs besoins et en leur fournissant le contenu adéquat.

Analyse prédictive pour le secteur de l’assurance

Le secteur de l’assurance a toujours été fondé sur les données. Aujourd’hui, les données récoltées aident les assureurs à prédire comment un client peut potentiellement agir suite à une réclamation (et aident de façon cruciale à déterminer si cette réclamation est authentique ou frauduleuse). Selon Craig Skinner, Responsable Data & Analytics chez Pwc, l’analyse sophistiquée de données aide les assureurs à délaisser les facteurs de notation bruts.

Analyse prédictive pour le commerce de détail

Les clients d’aujourd’hui s’attendent à vivre des expériences « authentiques et probantes », affirme Nate Smith chez Adobe. L’analyse est alors essentielle afin de mieux comprendre vos clients, révèle Nate, « comprendre comment ils se comportent, et comment prendre au mieux les décisions en matière de produits et de merchandising ». L’analyse prédictive peut aider les commerçants à améliorer l’expérience délivrée à leurs clients, à prendre des décisions plus éclairées au sujet de leurs stocks, et bien plus encore.

Analyse prédictive dans le secteur de l’éducation

Les universités aussi peuvent prendre des décisions plus averties en utilisant l’analyse prédictive. En s’appuyant sur les données, les experts de l’enseignement supérieur peuvent en effet établir certains pronostics, et notamment prédire si tel ou tel candidat réussira ou non dans leur établissement. L’analyse peut également, entre autres, aider à prévoir le nombre d’étudiants au sein de ces universités sur les prochaines années.

Analyse prédictive dans le secteur bancaire

Selon Mckinsey, le secteur bancaire est l’un des mieux placés pour tirer profit de l’analyse prédictives de données. Bien que de nombreuses banques utilisent déjà l’analyse traditionnelle, les premiers utilisateurs de l’analyse prédictive assistée par ordinateur peuvent prendre une certaine longueur d’avance. Une analyse plus sophistiquée pourrait en effet augmenter de près d’un billion de dollars les bénéfices des services bancaires mondiaux – Mckinsey. 

Stratégie d’analyse prédictive

Vous devez disposer de la bonne stratégie (et des bons outils d’analyse prédictive) afin de comprendre ce que vous faites et pourquoi, et ce dans le bon ordre. Voici un exemple de stratégie analytique scindée en quatre points clés.

Quatre étapes fondamentales de la stratégie d’analyse prédictive

Recueillir et mesurer

  • Recueillir les données : recueillez vos sources de données, des transactions en ligne aux points de vente physiques et appuyez-vous sur la modélisation statistique et l’exploration de données.
  • Observer les parcours des utilisateurs : analysez la manière dont vos clients et prospects utilisent votre site en temps réel via les flux de données en direct, afin de réagir rapidement.
     

Les logiciels d’analyse prédictive comprennent : la visualisation, le machine learning et l’analyse prédictive.

Analyser et comprendre

  • Analysez vos données : vous disposez de beaucoup de données, des données historiques mais aussi des données en temps réel, structurées mais aussi non structurées. De quoi vous donner du fil à retordre si vous deviez faire votre analyse manuellement. Fort heureusement, l’apprentissage automatique vous facilite la tâche.
  • Identifier les tendances : l’analyse des données permet de mettre en évidence des tendances et des modèles à partir de données historiques et en temps réel, qui vous seront particulièrement utiles.


Les logiciels d’analyse prédictive comprennent : la segmentation avancée, le score de propension, la modélisation prédictive, le machine learning et l’analyse prédictive.

Prédire et modéliser

  • Prédire la suite : à partir de ces tendances, vous pourrez en apprendre davantage sur les utilisateurs se rendant sur votre site, en prévoyant ce qu’ils pourraient faire ensuite.
  • Repérer rapidement les anomalies : identifiez rapidement les changements dans les prévisions pour en tirer profit. Comme lorsque beaucoup moins d’utilisateurs s’inscrivent à votre newsletter depuis une page spécifique par exemple.
     

Les logiciels d’analyse prédictive comprennent : la détection des anomalies, les alertes intelligentes, l’analyse des contributions, le machine learning et l’analyse prédictive.


Partager et agir

  • Créer des audiences à forte valeur ajoutée : l’engagement sur les contenus personnalisés révèle vos clients à forte valeur ajoutée, vous permettant ainsi de créer des segments distincts.
  • Personnaliser le contenu : ces aperçus vous permettent d’offrir le bon contenu, à la bonne personne et au moment le plus adéquat.
     

Les logiciels d’analyse prédictive comprennent : la segmentation avancée, le score de propension, la modélisation prédictive, le machine learning et l’analyse prédictive.

Logiciel d’analyse prédictive

Pour mesurer l’efficacité de votre stratégie au travers de ces quatre étapes clés, il est essentiel de disposer des bons outils d’analyse prédictive. Par le biais de technologies comme l’apprentissage automatique, l’exploration de données et la modélisation prédictive, les logiciels d’analyse prédictive permettent notamment :

Ellipse

Les visualisations

Visualisez la manière dont les internautes utilisent votre site web en temps réel. Les flux de données en direct forment des graphiques interactifs vous permettant d’identifier ce qui se passe réellement, et comment agir en fonction. Les visualisations peuvent notamment vous être particulièrement utiles pour vos actions de remarketing.

En savoir plus
Ellipse

La segmentation avancée

Allez au-delà de la segmentation traditionnelle de vos audiences. Segment IQ fractionne vos différentes audiences pour mettre en évidence les principales différences et les similitudes dans leurs comportements. Des informations à fortes valeurs pour affiner vos audiences et augmenter vos probabilités de conversion.

En savoir plus
Ellipse

Le score de propension

Identifiez vos audiences à forte valeur ajoutée en évaluant la probabilité qu’ont vos utilisateurs d’effectuer une action spécifique, comme le fait de convertir ou encore d’ouvrir un email. Cela vous permet d’identifier les comportements de vos clients étant les plus susceptibles d’entraîner une conversion et de personnaliser ainsi le contenu en conséquence.

En savoir plus
Ellipse

La modélisation prédictive

Avec les prédictions des prochaines étapes du client, l’apprentissage automatique identifie le meilleur chemin vers la conversion en fonction des appareils qu’ils utilisent et de leur zone géographique, parmi d’autres facteurs.

En savoir plus
Ellipse

La détection des anomalies

Parfois, certaines choses ne se déroulent pas comme elles le devraient. Comprenez pourquoi, rapidement. Alimentée par l’intelligence artificielle, la détection des anomalies passe en revue d’énormes volumes de données afin d’identifier les problèmes, sans à avoir le faire manuellement. Découvrez comment les anomalies se produisent.

En savoir plus
Ellipse

Les alertes intelligentes

Vous disposez d’énormes volumes de données, beaucoup trop d’ailleurs pour pouvoir les monitorer 24/7. Recevez des alertes lorsque quelque chose de notable se produit. Il peut s’agir par exemple d’être notifié lorsque vos objectifs de trafic sont dépassés ou encore lorsqu’une baisse relative au nombre d’inscriptions à votre newsletter à lieu.

En savoir plus
Ellipse

L’analyse de contribution

Identifiez les anomalies statistiques facilement, sans avoir à fouiller manuellement dans vos multiples jeux de données, parfois très volumineux. Comprenez par exemple pourquoi certains prospects ont abandonné leur parcours d’achat en identifiant et en analysant les facteurs contributifs. 

En savoir plus

Analyse prédictive : exemples et études de cas d’Adobe

Hostelworld, acteur notable du secteur touristique, a fait appel à l’analytique pour découvrir la manière dont les internautes utilisaient son site. L’entreprise était notamment désireuse de comprendre ce que voulaient ses jeunes voyageurs, soit les aventures, destinations et expériences, pour offrir des expériences personnalisées à chacun de ses clients. Nous voulons être au côté de nos clients « à chaque étape », explique Otto Rosenberger, Directeur Marketing du groupe Hostelworld, « Qu’il s’agisse pour eux de réserver un hébergement, de trouver des activités intéressantes ou de nouer des liens avec d’autres voyageurs. ».


Les résultats d’Hostelworld avec Adobe

  • Un milliard d’emails par an avec des taux de clic élevés
  • 61 % de réservations effectuées par des internautes déjà clients d’Hostelworld

 

« Adobe Analytics est le fondement de notre stratégie de marketing digital. Il nous aide à en apprendre davantage sur nos clients en vue de construire plus de personnalisation et d’encourager ainsi une plus grande interaction communautaire. »

— Otto Rosenberger  |  Directeur Marketing du groupe Hostelworld
 

En savoir plus sur Hostelworld et Adobe

 

FAQs

Quelle est la définition d’analyse prédictive ?

Il n’existe pas de définition concrète de l’analyse prédictive. En somme, elle se résume à l’analyse des données permettant de prédire le comportement ultérieur de votre client. Il peut s’agir de leur probabilité à convertir, à ouvrir un email, à télécharger un ebook, et bien plus encore. L’analyse prédictive utilise des technologies comme l’exploration de données, l’apprentissage automatique (soit le machine learning) et la modélisation statistique pour établir ces prédictions.

En quoi l’analyse prédictive peut-elle être profitable à votre entreprise ?

L’analyse prédictive peut grandement profiter à votre entreprise, notamment en vous donnant une vue plus complète de la façon dont vos visiteurs utilisent votre site web mais aussi de leurs comportements futurs. Usant de l’apprentissage automatique pour analyser de vastes ensembles de données, l’analyse prédictive vous permet d’identifier vos clients les plus importants et ce qui les rend plus susceptibles de convertir. Et c’est grâce à ces connaissances que vous pourrez offrir du contenu personnalisé.

Analyse prédictive et exploration des données : comment ça marche ?

L’exploration de données est l’une des principales technologies sur laquelle se base l’analyse prédictive. L’exploration de données utilise les mathématiques et la reconnaissance de modèles pour analyser de vastes ensembles de données. Comprenez que dans l’analyse prédictive, l’exploration de données sert à prédire ce qui pourrait se passer, en fonction de ce qui s’est déjà passé.

Related Content

Get out of your email marketing rut.

Read more

How to Create Emails Your Customers Actually Want to Open.

Read more

Voyons comment Adobe Analytics peut aider votre entreprise.

Demander une démonstration