{"id":119023,"date":"2024-07-04T06:58:00","date_gmt":"2024-07-04T04:58:00","guid":{"rendered":"https:\/\/frisbii.com\/?post_type=docs&p=119023"},"modified":"2026-04-02T11:23:13","modified_gmt":"2026-04-02T09:23:13","password":"","slug":"ia-trends-analyse-predictive-des-abonnements","status":"publish","type":"docs","link":"https:\/\/frisbii.com\/fr\/blog\/ia-trends-analyse-predictive-des-abonnements\/","title":{"rendered":"IA-Trends : L’analytique pr\u00e9dictive soutient votre strat\u00e9gie d’abonnement et votre croissance"},"content":{"rendered":"\n

M\u00eame si tout le monde parle de la nouvelle tendance \u00ab Gen AI \u00bb, nous voulons mettre en avant la m\u00e9thode \u00e9prouv\u00e9e de l’analyse pr\u00e9dictive, car elle fournit des informations exploitables pour mesurer le succ\u00e8s de votre abonnement et assurer sa croissance. <\/p>\n\n\n\n

Une explication courte, simple et tr\u00e8s basique de l’analytique pr\u00e9dictive<\/h2>\n\n\n\n

La fa\u00e7on la plus simple de donner une d\u00e9finition de ce que l’analytique pr\u00e9dictive peut faire ainsi que de ses limites est de parler de la m\u00e9t\u00e9o.<\/p>\n\n\n\n

Les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques reposent justement sur l\u2019analyse pr\u00e9dictive<\/a> : elles utilisent d\u2019immenses volumes de donn\u00e9es historiques pour anticiper le temps. Plus les donn\u00e9es historiques correspondent aux donn\u00e9es de pr\u00e9vision souhait\u00e9es (par exemple, localisation, conditions m\u00e9t\u00e9orologiques, saisonnalit\u00e9) et plus la pr\u00e9vision souhait\u00e9e est proche du pr\u00e9sent, plus les r\u00e9sultats sont pr\u00e9cis.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

C’est pourquoi le radar m\u00e9t\u00e9o qui pr\u00e9dit des averses dans votre quartier direct pendant les 30 \u00e0 60 minutes suivantes est g\u00e9n\u00e9ralement tr\u00e8s pr\u00e9cis. \u00c0 tel point que je peux planifier le moment id\u00e9al pour partir et arriver avant que la pluie ne tombe.<\/p>\n\n\n\n

Cependant, si un annonceur m\u00e9t\u00e9o pr\u00e9dit lundi que le week-end pourrait \u00eatre ensoleill\u00e9, c’est une pr\u00e9diction assez large qui pourrait \u00eatre nulle et non avenue d’ici vendredi.<\/p>\n\n\n\n

Comment utiliser l\u2019analyse pr\u00e9dictive ?<\/h2>\n\n\n\n

L’analyse pr\u00e9dictive utilise de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es historiques pour cr\u00e9er des r\u00e9sultats de probabilit\u00e9. Ainsi, lorsque l’ordinateur fait une pr\u00e9diction, il choisit le r\u00e9sultat le plus susceptible d’arriver.<\/p>\n\n\n\n

Cela signifie que toutes les pr\u00e9dictions ne se r\u00e9aliseront pas. C’est simplement plus probable d’apr\u00e8s les donn\u00e9es du pass\u00e9. C\u2019est comparable \u00e0 l\u2019intuition d\u2019un expert\u2026 mais renforc\u00e9e par une quantit\u00e9 massive de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9videmment, il faut beaucoup de donn\u00e9es pour g\u00e9n\u00e9rer de bonnes pr\u00e9dictions. Ainsi, tout syst\u00e8me d’analyse pr\u00e9dictive deviendra plus pr\u00e9cis avec le temps, car il collecte et apprend de vos donn\u00e9es (ou de donn\u00e9es provenant d’entreprises similaires).  <\/p>\n\n\n\n

PS : Il est \u00e9galement possible d’acqu\u00e9rir des donn\u00e9es, mais assurez-vous qu’elles sont \u00e9troitement li\u00e9es \u00e0 votre entreprise, \u00e0 vos clients, \u00e0 votre march\u00e9, etc. Sinon, vous risquez de comparer des pommes et des oranges. En d\u2019autres termes, baser des pr\u00e9visions sur des donn\u00e9es qui ne sont pas pertinentes pour votre activit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Comment pouvez-vous utiliser l’analytique pr\u00e9dictive pour votre activit\u00e9 d’abonnement ?<\/h2>\n\n\n\n

Comportement client (y compris la pr\u00e9diction du churn)<\/h3>\n\n\n\n

Pr\u00e9disez comment les clients ou les prospects pourraient r\u00e9agir \u00e0 une campagne, un e-mail ou une activit\u00e9. Vous pouvez l’utiliser pour cibler uniquement les clients qui r\u00e9agiront positivement \u00e0 une campagne. Vous pouvez m\u00eame cibler uniquement les clients qui n\u2019auraient pas achet\u00e9 sans la r\u00e9duction. De cette fa\u00e7on, vous \u00e9conomisez de l’argent en n’incluant pas les clients qui auraient effectu\u00e9 l’achat avec ou sans la r\u00e9duction. <\/p>\n\n\n\n

Pour la plupart des entreprises par abonnement, la r\u00e9tention et le churn<\/a> sont \u00e9galement tr\u00e8s importants, et l’analyse pr\u00e9dictive peut facilement \u00eatre utilis\u00e9e pour pr\u00e9voir les tendances, identifier les risques de churn et d\u00e9clencher automatiquement des contre-mesures.<\/p>\n\n\n\n

Pour ce faire, on examine les donn\u00e9es des clients qui ont churn\u00e9 et on identifie les comportements et les activit\u00e9s qu’ils avaient tous en commun. Ces donn\u00e9es peuvent ensuite \u00eatre utilis\u00e9es pour pr\u00e9dire les comportements typiques du churn.<\/p>\n\n\n\n

Pr\u00e9dictions commerciales<\/h3>\n\n\n\n

Vous pouvez utiliser des analyses pour estimer les tendances saisonni\u00e8res, de march\u00e9 ou m\u00eame d\u00e9mographiques afin de planifier votre ann\u00e9e commerciale. Vous pouvez \u00e9galement utiliser l’analytique pr\u00e9dictive pour v\u00e9rifier r\u00e9guli\u00e8rement si vos objectifs restent align\u00e9s avec les pr\u00e9visions actualis\u00e9es, bas\u00e9s sur des donn\u00e9es en temps r\u00e9el. <\/p>\n\n\n\n

On peut dire sans risque que peu d’entreprises auraient pr\u00e9dit la r\u00e9cession des derni\u00e8res ann\u00e9es, cependant, l’analytique pr\u00e9dictive traite constamment de nouvelles donn\u00e9es et ne se contente pas de se concentrer sur l’ann\u00e9e \u00e9coul\u00e9e, mais aussi sur les derniers mois, semaines et jours pour faire des pr\u00e9visions et aussi modifier les pr\u00e9visions en fonction des donn\u00e9es nouvellement disponibles \u2013 tout comme la m\u00e9t\u00e9o.<\/p>\n\n\n\n

Protection<\/h3>\n\n\n\n

Les cybercrimes ont explos\u00e9, surtout depuis que presque toutes les avanc\u00e9es en IA sont \u00e9galement utilis\u00e9es par des criminels pour pirater les syst\u00e8mes de s\u00e9curit\u00e9, manipuler les personnes afin qu’elles fournissent des informations sensibles et perturber les infrastructures pour faire chanter des entreprises.<\/p>\n\n\n\n

Cependant, les outils de cybers\u00e9curit\u00e9 utilisent la m\u00eame technologie, et ils apprennent des violations pass\u00e9es pour d\u00e9tecter les activit\u00e9s suspectes et en informer l’\u00e9quipe informatique ou prendre automatiquement des mesures pr\u00e9ventives. En fait, la plupart des syst\u00e8mes de cybers\u00e9curit\u00e9 modernes \u2013 g\u00e9n\u00e9ralement un m\u00e9lange de syst\u00e8mes bas\u00e9s sur l’IA et de personnel informatique sp\u00e9cialis\u00e9 \u2013 utilisent des bases de donn\u00e9es mondiales qui documentent tout nouveau type de virus, tentative de phishing, et plus encore en temps r\u00e9el.<\/p>\n\n\n\n

Par exemple, l’analyse pr\u00e9dictive peut \u00eatre utilis\u00e9e pour identifier et noter les paiements risqu\u00e9s. Si une activit\u00e9 de paiement pr\u00e9sente des similitudes avec des paiements risqu\u00e9s pr\u00e9c\u00e9dents, le d\u00e9tecteur la signalera afin qu’elle puisse \u00eatre trait\u00e9e en cons\u00e9quence (par exemple, un flux de travail automatis\u00e9, en informant l’employ\u00e9 responsable, etc.).  <\/p>\n\n\n\n

\u00c9valuation du risque<\/h3>\n\n\n\n

Un pari s\u00fbr n’est pas toujours la meilleure voie vers le succ\u00e8s et de nombreuses grandes entreprises reposent sur des d\u00e9cisions \u00e0 haut risque. Mais il existe une ligne fine \u2013 et souvent \u00e0 peine visible \u2013 entre un risque calcul\u00e9 et un pari qui peut faire couler toute une entreprise.<\/p>\n\n\n\n

Les donn\u00e9es pr\u00e9dictives peuvent constituer un filet de s\u00e9curit\u00e9 en fournissant des r\u00e9sultats possibles selon la d\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n

Gardez \u00e0 l’esprit que ces donn\u00e9es ne sont g\u00e9n\u00e9ralement pas aussi pr\u00e9cises que d’autres pr\u00e9visions, car une d\u00e9cision risqu\u00e9e explore souvent des terrains inconnus et ne s\u2019appuie donc pas sur un historique suffisant pour produire des pr\u00e9visions tr\u00e8s pr\u00e9cises.<\/p>\n\n\n\n

Mais cela peut tout de m\u00eame donner des indications sur la d\u00e9cision qui pourrait avoir quel taux de participation et ainsi aider \u00e0 att\u00e9nuer l’impact de toute d\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n

D\u00e9couvrez Frisbii Revenue Insights : nos modules d\u2019analyse pr\u00e9dictive pour vos pr\u00e9visions, vos tests de pricing et l\u2019optimisation de vos campagnes. Lisez-en plus ou organisez une r\u00e9union pour pr\u00e9senter nos laboratoires d’analyse pr\u00e9dictive lors d’une d\u00e9monstration en direct.<\/p>\n\n\n\n

\n
R\u00e9servez une r\u00e9union<\/a><\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

M\u00eame si tout le monde parle de la nouvelle tendance \u00ab Gen AI \u00bb, nous voulons mettre en avant la m\u00e9thode \u00e9prouv\u00e9e de l’analyse pr\u00e9dictive, car elle fournit des informations exploitables pour mesurer le succ\u00e8s de votre abonnement et assurer sa croissance.  Une explication courte, simple et tr\u00e8s basique de l’analytique pr\u00e9dictive La fa\u00e7on la […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":99447,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","footnotes":""},"doc_category":[309,110],"doc_tag":[],"wf_docs_folders":[],"class_list":["post-119023","docs","type-docs","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","doc_category-analytics-reporting-fr","doc_category-gestion-abonnement"],"acf":[],"year_month":"2026-06","word_count":1145,"total_views":0,"reactions":{"happy":0,"normal":0,"sad":0},"author_info":{"name":"Juliane Waack","author_nicename":"julianne-waack","author_url":"https:\/\/frisbii.com\/fr\/author\/julianne-waack\/"},"doc_category_info":[{"term_name":"Analytics & Reporting","term_url":"https:\/\/frisbii.com\/fr\/blog-category\/analytics-reporting-fr\/"},{"term_name":"Gestion Abonnement","term_url":"https:\/\/frisbii.com\/fr\/blog-category\/gestion-abonnement\/"}],"doc_tag_info":[],"knowledge_base_info":[],"knowledge_base_slug":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/frisbii.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/docs\/119023","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/frisbii.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/docs"}],"about":[{"href":"https:\/\/frisbii.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/docs"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/frisbii.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/frisbii.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=119023"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/frisbii.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/docs\/119023\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":123339,"href":"https:\/\/frisbii.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/docs\/119023\/revisions\/123339"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/frisbii.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/99447"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/frisbii.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=119023"}],"wp:term":[{"taxonomy":"doc_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/frisbii.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/doc_category?post=119023"},{"taxonomy":"doc_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/frisbii.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/doc_tag?post=119023"},{"taxonomy":"wf_docs_folders","embeddable":true,"href":"https:\/\/frisbii.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/wf_docs_folders?post=119023"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}