Même si tout le monde parle de la nouvelle tendance « Gen AI », nous voulons mettre en avant la méthode éprouvée de l’analyse prédictive, car elle fournit des informations exploitables pour mesurer le succès de votre abonnement et assurer sa croissance.
Une explication courte, simple et très basique de l’analytique prédictive #
La façon la plus simple de donner une définition de ce que l’analytique prédictive peut faire ainsi que de ses limites est de parler de la météo.
Les prévisions météorologiques reposent justement sur l’analyse prédictive : elles utilisent d’immenses volumes de données historiques pour anticiper le temps. Plus les données historiques correspondent aux données de prévision souhaitées (par exemple, localisation, conditions météorologiques, saisonnalité) et plus la prévision souhaitée est proche du présent, plus les résultats sont précis.
C’est pourquoi le radar météo qui prédit des averses dans votre quartier direct pendant les 30 à 60 minutes suivantes est généralement très précis. À tel point que je peux planifier le moment idéal pour partir et arriver avant que la pluie ne tombe.
Cependant, si un annonceur météo prédit lundi que le week-end pourrait être ensoleillé, c’est une prédiction assez large qui pourrait être nulle et non avenue d’ici vendredi.
Comment utiliser l’analyse prédictive ? #
L’analyse prédictive utilise de grandes quantités de données historiques pour créer des résultats de probabilité. Ainsi, lorsque l’ordinateur fait une prédiction, il choisit le résultat le plus susceptible d’arriver.
Cela signifie que toutes les prédictions ne se réaliseront pas. C’est simplement plus probable d’après les données du passé. C’est comparable à l’intuition d’un expert… mais renforcée par une quantité massive de données.
Évidemment, il faut beaucoup de données pour générer de bonnes prédictions. Ainsi, tout système d’analyse prédictive deviendra plus précis avec le temps, car il collecte et apprend de vos données (ou de données provenant d’entreprises similaires).
PS : Il est également possible d’acquérir des données, mais assurez-vous qu’elles sont étroitement liées à votre entreprise, à vos clients, à votre marché, etc. Sinon, vous risquez de comparer des pommes et des oranges. En d’autres termes, baser des prévisions sur des données qui ne sont pas pertinentes pour votre activité.
Comment pouvez-vous utiliser l’analytique prédictive pour votre activité d’abonnement ? #
Comportement client (y compris la prédiction du churn)
Prédisez comment les clients ou les prospects pourraient réagir à une campagne, un e-mail ou une activité. Vous pouvez l’utiliser pour cibler uniquement les clients qui réagiront positivement à une campagne. Vous pouvez même cibler uniquement les clients qui n’auraient pas acheté sans la réduction. De cette façon, vous économisez de l’argent en n’incluant pas les clients qui auraient effectué l’achat avec ou sans la réduction.
Pour la plupart des entreprises par abonnement, la rétention et le churn sont également très importants, et l’analyse prédictive peut facilement être utilisée pour prévoir les tendances, identifier les risques de churn et déclencher automatiquement des contre-mesures.
Pour ce faire, on examine les données des clients qui ont churné et on identifie les comportements et les activités qu’ils avaient tous en commun. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour prédire les comportements typiques du churn.
Prédictions commerciales
Vous pouvez utiliser des analyses pour estimer les tendances saisonnières, de marché ou même démographiques afin de planifier votre année commerciale. Vous pouvez également utiliser l’analytique prédictive pour vérifier régulièrement si vos objectifs restent alignés avec les prévisions actualisées, basés sur des données en temps réel.
On peut dire sans risque que peu d’entreprises auraient prédit la récession des dernières années, cependant, l’analytique prédictive traite constamment de nouvelles données et ne se contente pas de se concentrer sur l’année écoulée, mais aussi sur les derniers mois, semaines et jours pour faire des prévisions et aussi modifier les prévisions en fonction des données nouvellement disponibles – tout comme la météo.
Protection
Les cybercrimes ont explosé, surtout depuis que presque toutes les avancées en IA sont également utilisées par des criminels pour pirater les systèmes de sécurité, manipuler les personnes afin qu’elles fournissent des informations sensibles et perturber les infrastructures pour faire chanter des entreprises.
Cependant, les outils de cybersécurité utilisent la même technologie, et ils apprennent des violations passées pour détecter les activités suspectes et en informer l’équipe informatique ou prendre automatiquement des mesures préventives. En fait, la plupart des systèmes de cybersécurité modernes – généralement un mélange de systèmes basés sur l’IA et de personnel informatique spécialisé – utilisent des bases de données mondiales qui documentent tout nouveau type de virus, tentative de phishing, et plus encore en temps réel.
Par exemple, l’analyse prédictive peut être utilisée pour identifier et noter les paiements risqués. Si une activité de paiement présente des similitudes avec des paiements risqués précédents, le détecteur la signalera afin qu’elle puisse être traitée en conséquence (par exemple, un flux de travail automatisé, en informant l’employé responsable, etc.).
Évaluation du risque
Un pari sûr n’est pas toujours la meilleure voie vers le succès et de nombreuses grandes entreprises reposent sur des décisions à haut risque. Mais il existe une ligne fine – et souvent à peine visible – entre un risque calculé et un pari qui peut faire couler toute une entreprise.
Les données prédictives peuvent constituer un filet de sécurité en fournissant des résultats possibles selon la décision.
Gardez à l’esprit que ces données ne sont généralement pas aussi précises que d’autres prévisions, car une décision risquée explore souvent des terrains inconnus et ne s’appuie donc pas sur un historique suffisant pour produire des prévisions très précises.
Mais cela peut tout de même donner des indications sur la décision qui pourrait avoir quel taux de participation et ainsi aider à atténuer l’impact de toute décision.
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