En entreprise, l’analyse prédictive consiste à utiliser des données historiques pour analyser les modèles passés et prédire les modèles futurs. Ce processus est utilisé dans les entreprises pour découvrir des opportunités potentielles et pour évaluer leurs risques et avantages potentiels. La base de l’analyse prédictive consiste à utiliser les relations entre divers types de données pour estimer le potentiel ou le risque d’un ensemble donné de conditions.
L’analyse prédictive tente d’expliquer, d’analyser et de prédire le comportement par des moyens mathématiques ou scientifiques. Une entreprise peut capturer et analyser les données de ses clients et, à l’aide de la reconnaissance de formes, de la théorie des jeux, d’un algorithme de cotes ou de statistiques, tenter de prédire le comportement futur des clients en fonction de ce qu’a été ce comportement dans le passé. Les techniques d’exploration de données ont fait progresser le domaine en permettant de trier et de catégoriser les données de diverses manières. Plus le niveau de granularité auquel les données peuvent être classées est élevé, plus elles seront utiles et précises pour prédire les résultats futurs.
La gestion de la relation client (CRM) s’appuie sur l’analyse prédictive pour comprendre le comportement d’achat des clients. En utilisant les données client saisies au moment de la vente et en appliquant les différentes techniques statistiques, les entreprises peuvent mieux comprendre comment commercialiser et vendre de nouveaux produits aux clients existants. Ils peuvent également comprendre comment motiver au mieux les personnes qui ne sont pas encore clientes à essayer leurs produits ou à fréquenter leurs magasins. Les secteurs d’activité de la vente au détail et du marketing direct utilisent depuis longtemps les techniques de CRM et sont souvent à la pointe des nouvelles applications.
L’analyse prédictive est couramment utilisée dans des secteurs tels que les services financiers et les assurances. Dans les services financiers, les entreprises utiliseront la notation de crédit pour prédire la probabilité qu’un consommateur fasse défaut sur un prêt. L’évaluation est basée sur des informations sur l’historique de crédit du client et la demande de prêt, par rapport aux mêmes données provenant de clients similaires dans le passé. L’industrie de l’assurance tentera de déterminer la probabilité d’une perte, sur la base du profil du demandeur et des performances passées de clients ayant des profils similaires.
Les autres secteurs qui utilisent l’analyse prédictive pour augmenter leur rentabilité comprennent les soins de santé et les produits pharmaceutiques, la vente au détail, les télécommunications et les voyages. Même l’Internal Revenue Service utilise des analyses prédictives pour essayer de prédire et d’identifier la fraude fiscale. Les cabinets comptables utilisent cette méthode pour tenter d’identifier la fraude dans les états financiers des entreprises qu’ils auditent.
En plus de prédire le comportement des consommateurs, l’analyse prédictive peut être utilisée pour évaluer la demande globale au niveau du magasin, de la région ou du pays. Il peut être utilisé pour prédire la performance d’une industrie entière dans certaines conditions économiques. Le gouvernement peut l’utiliser pour prédire les facteurs qui ont un impact sur l’ensemble de l’économie, tels que le chômage ou les mises en chantier.
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