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).