L'analyse prédictive, un outil de maximisation de la valeur client

Les outils décisionnels étaient jusqu'alors utilisés pour leur capacité à fournir de grandes quantités de rapports sur les données de l'entreprise. Des données croisées et analysées dans le but d’éclairer les décisions. Mais la Business Intelligence se contentait d'analyser des données passées et donc de faire un comparatif sur la pertinence, l’impact d’une décision et les plans d’action envisagés pour des scénarios connus. Pourtant, il est rare de voir se répéter un scénario, et ses signaux faibles sont eux toujours différents. Ainsi, aujourd’hui les outils d'analyse prédictive poussent plus loin l'anticipation, car les applications vont jusqu’à émuler des scénarios inconnus qui pourraient se produire en connaissance des données. C'est donc toujours en commençant par analyser les données accumulées dans l'entreprise que les applications vont bâtir un modèle prévisionnel, mais elles intègrent aujourd'hui beaucoup plus de paramètres, permettant ainsi aux entreprises de se préparer à un grand nombre de situations possibles et d’améliorer leur impact marketing.

Au-delà du caractère prévisionnel d’un événement à venir, l’analyse prédictive permet non seulement d’être plus réactif, mais aussi de définir avec précision les tendances à venir et la forme qu’elles prendront. C’est là un point fort en termes de marketing, car le concurrence étant de plus en plus puissante et les clients très instables dans leur choix, l’analyse prédictive va permettre aux entreprises de déceler le besoin de leur client avant que ces derniers ne partent chez un concurrent, et de leur faire une proposition pour les retenir. Il est devenu difficile de fidéliser ses clients sur des marchés très concurrentiels, et la différence peut se faire grâce aux applications d’analyse prédictive. Preuve en est de certaines grandes entreprises, qui ont réussi à redresser leur bénéfice grâce à ces applications. La fidélisation coutant moins cher que la prospection, on comprendra aisément tout l’enjeu de la compréhension du consommateur, pour le retenir. Cependant, toutes les entreprises ne peuvent pas utiliser ses outils.

Les applications permettent certes d’améliorer les impacts décisionnels, mais faut-il encore savoir interpréter les résultats et surtout avoir une base de données très importante pour ne pas être trompé par l’analyse. Une application peut donc s’avérer dangereuse pour une entreprise qui a une faible expérience client, et une petite base de données, car l’analyse de cette dernière ne peut représenter une réalité du marché. La première erreur des entreprises est de ne pas consacrer une équipe à la seule gestion des données et des analyses de la Business Intelligence. En effet, celles qui se démarquent grâce à l’analyse prédictive, travaillent intensément sur leurs données depuis plusieurs années, et ont des équipes dédiées. Leurs volumes colossaux de données leur permettent ainsi d’avoir des prévisions justes, et leur expérience, de mieux appréhender les scénarii et plans d’action à mettre en place.