La modélisation prédictive est une stratégie qui implique la création ou la sélection d’un modèle dans le but de projeter les résultats possibles associés à une action donnée. Cette approche peut être utilisée dans un certain nombre de situations, telles que la création d’objectifs pour des entreprises et d’autres organisations, la gestion d’un portefeuille d’investissement ou la création et le maintien de relations avec les clients. L’idée est généralement d’examiner de près les ressources disponibles, d’identifier un modèle qui représente l’utilisation possible de ces ressources et de prédire ce qui est susceptible de se produire si cette utilisation particulière est réellement mise en œuvre.
Lorsqu’elle est appliquée à l’activité d’investissement, la modélisation prédictive incitera l’investisseur à considérer l’impact que l’acquisition ou la vente d’un actif aura sur son portefeuille d’investissement. Plusieurs questions doivent être abordées, telles que dans quelle mesure l’actif s’intégrera avec les autres actifs déjà dans le portefeuille. L’investisseur voudra également examiner comment le portefeuille sera affecté si l’actif se comporte contrairement aux attentes de l’investisseur, et quels sont les avantages à long terme de la détention de l’actif en termes d’atteinte des objectifs fixés par l’investisseur. En créant le modèle et en projetant ensuite les résultats possibles, il est beaucoup plus facile de prendre une décision éclairée concernant toute activité d’achat ou de vente.
En ce qui concerne l’organisation structurelle d’une entreprise, la modélisation prédictive peut être utilisée pour éviter des décisions qui ont un impact négatif à long terme sur la rentabilité de l’entreprise. Par exemple, si une entreprise envisage la suppression de certains postes au sein de la structure de l’entreprise, il est possible de créer un modèle qui montre l’organisation de l’entreprise sans ces postes. En utilisant l’idée de modélisation prédictive, il est possible de réaffecter les responsabilités aux postes qui resteront au sein de la structure et de projeter les performances de l’entreprise dans le cadre de la nouvelle approche. Si les résultats sont considérés comme acceptables, l’entreprise peut procéder aux changements. Si le résultat attendu semble être contre-productif, l’entreprise peut abandonner l’approche et rechercher d’autres moyens de réduire les dépenses.
Le concept de modélisation prédictive peut également être utilisé lorsqu’il s’agit de gérer les relations avec les clients. Ici, l’idée est de considérer quel type d’impact un changement dans les gammes de produits, les options de livraison ou les processus de commande aura sur la clientèle actuelle. Si le modèle concerne la mise en œuvre d’un système de commande en ligne qui fournit une confirmation immédiate de la commande et accélère le processus d’expédition, il y a de fortes chances que les relations avec les clients soient améliorées par les changements. Si la plupart de la clientèle existante n’est pas favorable à la commande en ligne, les changements peuvent en fait nuire aux relations existantes, surtout si la mise en œuvre rend les autres options de commande plus lourdes pour les clients. En prédisant les résultats possibles des actions, il est possible d’éviter tout changement susceptible de nuire aux relations avec les clients, ainsi que d’identifier les changements qui amélioreront ces relations et entraîneront éventuellement une augmentation des bénéfices.
SmartAsset.