Table des matières:
Vidéo: Transforming data using configuration rules (5:12) 2025
Dans un Dans un environnement de plus en plus concurrentiel, les organisations ont toujours besoin de moyens pour devenir plus compétitives. L'analyse prédictive a trouvé son chemin dans les organisations comme un de ces outils. Utilisant la technologie sous la forme d'algorithmes d'apprentissage automatique, de statistiques et de techniques d'exploration de données, les organisations peuvent découvrir des tendances et des modèles cachés dans leurs données, ce qui peut faciliter les opérations et la stratégie.
L'intégration de l'analyse prédictive dans les décisions opérationnelles améliore le retour sur investissement car les entreprises passent moins de temps à traiter des décisions opérationnelles à faible impact et à faible risque. Les employés peuvent consacrer plus de temps à des décisions à haut risque et à haut risque.
Par exemple, la plupart des réclamations d'assurance standard peuvent être automatiquement payées. Toutefois, si le modèle prédictif rencontre une réclamation inhabituelle (valeur aberrante) ou si la réclamation présente le même comportement qu'une réclamation frauduleuse, le système peut signaler automatiquement la réclamation et l'envoyer à la personne appropriée pour qu'elle prenne des mesures.
En utilisant l'analyse prédictive pour prédire un événement ou une tendance future, l'entreprise peut créer une stratégie lui permettant de se positionner pour tirer parti de cet aperçu. Si votre modèle prédictif vous dit (par exemple) que la tendance dans la mode est vers les cols roulés noirs, vous pouvez prendre des mesures appropriées pour concevoir plus de cols roulés de couleur noire ou concevoir plus d'accessoires pour aller avec l'article à la mode.
Opportunités infinies
Les organisations du monde entier s'efforcent d'améliorer, de rivaliser et d'être minces. Ils cherchent à rendre leur processus de planification plus agile. Ils étudient comment gérer les stocks et optimiser les allocations de leurs ressources humaines au mieux. Ils cherchent à saisir les occasions qui se présentent en temps réel.
L'analyse prédictive peut rendre tous ces objectifs plus accessibles. Les domaines auxquels l'analyse prédictive peut être appliquée sont illimités; l'arène est grande ouverte et tout est fair-play. Laissons le minage commencer. Laisser l'analyse commencer.
Accédez à votre équipe d'analyse et demandez-leur d'extraire les données que vous avez accumulées ou acquises, en vue de trouver un marché de niche avantageux pour votre produit. innover avec des données. Demandez à l'équipe de vous aider à prendre confiance dans votre prise de décision et la gestion des risques.
Albert Einstein a dit: «Sachez où trouver de l'information et comment l'utiliser; c'est le secret du succès. "Si c'est le secret du succès, alors vous réussirez en utilisant l'analyse prédictive: L'information est dans vos données et l'exploration de données la trouvera.Le reste de l'équation repose sur les connaissances de votre entreprise sur la façon d'interpréter cette information et de l'utiliser pour créer du succès.
La recherche de valeur dans les données est synonyme de succès. Par conséquent, vous pouvez réécrire votre équation d'analyse prédictive comme
Exploration de données + connaissances métier = analyse prédictive => succès
Comment l'analyse prédictive renforce votre organisation
L'analyse prédictive renforce votre organisation en offrant trois avantages:
-
Vision < Décision
-
Précision
-
Vision
L'analyse prédictive vous amènera à voir ce qui est invisible aux autres - en particulier, des modèles utiles dans vos données.
L'analyse prédictive peut vous fournir de puissants conseils pour orienter les décisions que vous êtes sur le point de prendre dans la quête de votre entreprise pour fidéliser les clients, attirer plus de clients et maximiser les profits. L'analyse prédictive peut passer en revue de nombreuses données client antérieures, les associer à d'autres données et assembler toutes les pièces dans le bon ordre pour résoudre ce puzzle de diverses manières, y compris
catégoriser vos clients et spéculer sur leurs besoins.
-
Connaître les listes de souhaits de vos clients.
-
Deviner les prochaines actions de vos clients.
-
Catégoriser vos clients comme fidèles, saisonniers ou errants.
-
La connaissance préalable de ce type d'informations façonne votre planification stratégique et permet d'optimiser l'allocation des ressources, d'augmenter la satisfaction des clients et de maximiser vos profits.
Décision
Un modèle d'analyse prédictive bien conçu fournit des résultats analytiques exempts d'émotions et de préjugés. Le modèle utilise des fonctions mathématiques pour obtenir des informations prospectives à partir de nombres et de textes qui décrivent des faits passés et des informations actuelles. Le modèle vous fournit des informations cohérentes et impartiales pour soutenir vos décisions.
Considérez le scénario d'une application type pour une carte de crédit: Le processus prend quelques minutes; la banque ou l'agence prend une décision rapide, fondée sur des faits, quant à l'octroi d'un crédit, et est confiante dans sa décision. La rapidité de cette transaction est possible grâce à l'analyse prédictive, qui a prédit la solvabilité du demandeur.
Précision
Imaginez que vous ayez à lire beaucoup de rapports, à tirer des conclusions des faits passés, à parcourir des feuilles de calcul Excel pour comparer les résultats ou à extraire des informations d'un grand nombre de chiffres. Vous auriez besoin d'un personnel pour effectuer ces tâches fastidieuses. Grâce à l'analyse prédictive, vous pouvez utiliser des outils automatisés pour effectuer le travail à votre place, ce qui vous permet d'économiser du temps et des ressources, de réduire les erreurs humaines et d'améliorer la précision.
Par exemple, vous pouvez cibler des campagnes marketing ciblées en examinant les données dont vous disposez sur vos clients, leurs données démographiques et leurs achats. Lorsque vous savez précisément quels clients vous devriez commercialiser, vous pouvez vous concentrer sur ceux qui sont les plus susceptibles d'acheter.
