8 exemples puissants d'analytique prédictive dans différents secteurs

« Seule une blague sur quatre fonctionne, et je ne peux toujours pas prédire ce qui fera rire les gens », a déclaré le comédien américain de longue date Steven Wright.

Bien que la prédiction puisse ne pas fonctionner dans une industrie comme la comédie, il existe de nombreuses autres industries où la capacité de prédire les résultats et les prochaines étapes est essentielle pour les succès à court et à long terme.

Bien sûr, ces prédictions ne sont pas improvisées. Au lieu de cela, elles sont soutenues par des données, traduites en modèles et interprétées par des professionnels qualifiés utilisant des logiciels d'analyse prédictive.

Dans cet article récapitulatif, nous explorerons quelques exemples d'analyse prédictive et examinerons comment elle est utilisée dans 8 industries importantes aujourd'hui.

Il y a quelques années, l'analyse prédictive pouvait être considérée comme un domaine de niche accessible à quelques-uns, mais aujourd'hui, de plus en plus d'entreprises l'utilisent au quotidien.

Pour mettre son influence en perspective, nous allons commencer notre récapitulatif avec peut-être l'utilisateur le plus important de l'analyse prédictive aujourd'hui – l'industrie du commerce de détail.

1. Prédire le comportement d'achat dans le commerce de détail

Avec l'industrie du commerce de détail enregistrant près de 7,24 billions de dollars de ventes annuelles, il n'est pas étonnant que des entreprises comme Amazon et Walmart utilisent régulièrement l'analyse prédictive pour en apprendre autant qu'elles le peuvent sur leurs clients.

Par exemple, en 2004, Walmart a exploité les données de transaction dans ses magasins pour comprendre les habitudes d'achat à certains moments. Ils ont découvert que juste avant l'arrivée des ouragans, les ventes de Pop-Tart à la fraise augmentaient de sept fois, ainsi que celles de la bière. Bien sûr, Walmart a utilisé cela comme une opportunité pour approvisionner ses rayons. Nous discutons de la technique qu'ils ont utilisée dans notre guide d'introduction sur l'exploration de données.

Amazon a déjà utilisé l'analyse prédictive dans le passé pour créer des recommandations de produits personnalisées basées sur les habitudes d'achat.

Plus récemment, Amazon envisage d'utiliser l'analyse prédictive pour l'expédition anticipée. En d'autres termes, expédier des produits aux clients avant même qu'ils ne les achètent, en se basant sur leur comportement sur la plateforme d'Amazon. Cela pourrait conduire à des délais de livraison étrangement rapides.

Et si je ne suis pas une grande entreprise ?

L'analyse prédictive n'est pas réservée aux grands acteurs. De nombreux logiciels de point de vente pour le commerce de détail d'aujourd'hui sont excellents pour collecter des données clients et s'intégrer à d'autres systèmes comme la gestion de la relation client (CRM), la chaîne d'approvisionnement et la gestion des stocks pour être utilisés pour l'analyse prédictive.

Les détaillants qui réussissent sont capables de collecter et de combiner des données de tous les points de contact, comme les sites de commerce électronique, les applications mobiles, les emplacements de magasins, les plateformes de médias sociaux, et plus encore. Analyser ces données vous aidera à comprendre vos clients à un niveau plus profond et à prédire leurs comportements de manière plus personnalisée.

2. Détecter les maladies dans le secteur de la santé

Il y a plus de 30 millions de patients dans les hôpitaux américains seulement, ce qui ne peut qu'imaginer la quantité de données de santé que cela représente. Cependant, l'industrie de la santé n'est pas tant axée sur le parcours du consommateur que sur l'analyse des données pour améliorer les diagnostics et prédire les résultats en fonction de facteurs de santé spécifiques.

« Nous avons travaillé avec Element AI pour produire un algorithme qui prédisait avec succès les événements de santé négatifs chez les personnes âgées (à leur domicile). Les personnes âgées prenaient une série de mesures vitales chaque jour et l'algorithme digérait ces mesures et les combinait avec le diagnostic ICD-10 des clients, leur âge et leur sexe. Nous avons réussi à réduire les hospitalisations et les visites aux urgences de 73 % et 64 % parmi un ensemble de patients chroniquement malades. »

Jeff Howell
Directeur de la croissance chez AlayaCare

Cette étude de deux ans n'est qu'un des nombreux moyens par lesquels l'analyse prédictive et l'IA sont utilisées dans le secteur de la santé pour des soins aux patients plus personnalisés et proactifs.

3. Curating content in entertainment

The entertainment industry, more specifically digital entertainment, benefits greatly from the use of predictive analytics. Let’s look at some of the ways today’s digital media and entertainment giants harness big data to shape viewer experiences.

We know there are more than 100 million active Netflix accounts today, amounting to billions of hours streaming digital content. All of this data helps Netflix build predictive models for keeping their consumers satisfied and exposing them to relevant shows.

So, what are some types of data Netflix uses for its models and algorithms? Some of the user data includes:

• The preferred genre of content.
• Search keywords when looking for content.
• Ratings.
• The preferred device to watch content.
• Dates watched, and in some cases, re-watched.
• Time spent watching content previews.
• When content is paused, and at what point.

These metrics, and many more, are important to the success of entertainment streaming services. As a matter of fact, Netflix used this data to craft its show House of Cards, claiming they already knew it would be a success based on the results of predictive data analysis.

4. Predicting maintenance in manufacturing

This example is uniquely tied in with the Internet of Things (IoT) since the manufacturing industry is moving in a more automated direction. Perhaps the most prominent example of predictive analytics used in manufacturing is predictive maintenance.

What is predictive maintenance?

The purpose of predictive maintenance is to notify manufacturers of cautious activity regarding industrial equipment. For example, if a conveyor belt in a distribution center breaks down or experiences a malfunction, this could paralyze production and cost the manufacturer money.

By taking it large amounts of data, typically through the use of IoT-embedded sensors on the equipment, manufacturers are able to intervene before a breakdown occurs.

5. Détecter la fraude dans la cybersécurité

En 2024, le coût moyen d'une violation de données a atteint un niveau record de 4,88 millions de dollars.

Quelle est une des façons de s'attaquer aux milliards de dollars perdus chaque année à cause de la fraude ? Eh bien, l'utilisation de l'analyse prédictive est devenue une solution plus en vue dans l'industrie de la cybersécurité.

Cela se fait en analysant l'activité frauduleuse typique, en entraînant des modèles prédictifs à reconnaître les schémas dans ce comportement et en trouvant des anomalies. Une meilleure surveillance de l'activité financière suspecte devrait conduire à une détection plus précoce de la fraude.

6. Prédire la croissance des employés dans les RH

Est-il vraiment possible de prédire le succès des employés grâce à l'utilisation de l'analyse ? La réponse courte est oui, bien que les RH soient encore une industrie relativement nouvelle qui exploite les avantages de l'analyse prédictive.

Il existe plusieurs façons de le faire. Une façon est d'agréger des données pour gérer les flux de travail et augmenter la productivité. Les données des employés peuvent montrer les points de douleur et les pics de productivité dans leur quotidien, et ces données ne font que s'améliorer avec le temps.

Utiliser un système de gestion de la performance pour collecter ces données peut aider les entreprises à prédire la performance future des employés. Plus de données peuvent être utilisées pour établir des bases de référence sur où les employés devraient être à quelles étapes de leur carrière.

L'analyse prédictive peut également aider lors du processus de recrutement. En collectant des données sur tout, des sites d'évaluation des entreprises et des médias sociaux aux taux de croissance des emplois et aux ensembles de compétences en évolution, l'analyse prédictive peut aider les recruteurs à trouver plus rapidement et plus efficacement les bonnes correspondances pour leurs offres d'emploi. Cela peut également réduire les taux de rotation à long terme.

En fait, les logiciels de suivi des candidatures comme Greenhouse sont l'une des rares solutions aujourd'hui qui utilisent l'analyse prédictive et l'apprentissage automatique à cette fin précise.

7. Prédire la performance dans le sport

Les sports professionnels peuvent être amusants à regarder, mais à la fin de la journée, c'est toujours une industrie où les franchises cherchent toujours des moyens d'obtenir un avantage concurrentiel. La façon la plus tendance de le faire maintenant est à travers l'analyse prédictive.

Le baseball a été pionnier dans l'utilisation de l'analyse prédictive en ce qui concerne les sports professionnels. Elle est aujourd'hui largement utilisée pour prédire la valeur future d'un joueur, ainsi que sa régression, basée sur une série complexe de métriques. Cela aide les équipes lorsqu'il est temps de structurer des contrats coûteux.

Il n'est pas étonnant que les équipes sportives professionnelles du monde entier soient à la recherche d'analystes de données et de scientifiques ayant une connaissance du sport.

Lisez le blog de Wharton pour en savoir plus sur la façon dont les petites équipes de baseball ont pu maximiser leurs budgets en utilisant l'analyse prédictive.

8. Prévoir les modèles météorologiques

Les prévisions météorologiques d'aujourd'hui sont beaucoup plus précises qu'elles ne l'étaient il y a 40 ans. Vous pouvez remercier l'analyse prédictive pour cela.

En analysant les modèles météorologiques à l'aide d'images satellites et de données historiques, nous pouvons voir des estimations précises des prévisions météorologiques jusqu'à 30 jours à l'avance.

Plus important encore, ces informations peuvent également être utilisées pour nous aider à comprendre les impacts du réchauffement climatique. Par exemple, les modèles prédictifs associés à la visualisation des données peuvent nous montrer les niveaux croissants de la mer et de dioxyde de carbone – et où ces niveaux pourraient se diriger. Une fois les résultats interprétés, des mesures peuvent être prises pour atténuer les effets néfastes.

Que pouvons-nous apprendre de ces exemples ?

De tous ces exemples, il y a un thème commun que vous avez peut-être remarqué – le volume considérable de données nécessaires pour tirer de la valeur de l'analyse prédictive.

En dehors du volume, ces données doivent également être pertinentes pour l'objectif du modèle. Mais collecter et nettoyer ces données est beaucoup plus facile à dire qu'à faire, et c'est pourquoi les rôles d'analystes de données et de scientifiques sont très demandés.

Explorez le guide complet sur le processus d'analyse des données pour prendre des décisions commerciales basées sur les données et informées.

Cet article a été initialement publié en 2023. Il a été mis à jour avec de nouvelles informations.