Qu'est-ce que l'analyse prescriptive ? Comment elle simplifie la prévision des données

Un monde où votre entreprise sait ce qui l'attend.

L'analytique prescriptive change la façon dont les données transforment les opérations et pratiques commerciales. Cette approche est largement utilisée pour mener des analyses manuelles, développer des plans d'action pour s'aligner sur les résultats prévus et intégrer des outils analytiques avec des algorithmes intégrés.

La mise en œuvre de l'analytique prescriptive améliore la prise de décision et développe des stratégies commerciales efficaces. Les organisations utilisent des plateformes analytiques ou des solutions de business intelligence pour l'organisation, la découverte et l'analyse des données afin de convertir l'information en un plan d'action.

Pour examiner les données, l'analytique prescriptive prend en compte les informations sur les performances passées et actuelles avec les ressources disponibles pour développer des scénarios possibles. Des aspects de l'entreprise tels que la chaîne d'approvisionnement, la main-d'œuvre et les coûts énergétiques sont également pris en compte lors de la construction d'un modèle prescriptif.

Comment fonctionne l'analytique prescriptive

Dans le cadre d'une approche d'analyse de données en plusieurs étapes, l'analytique prescriptive est souvent la dernière étape pour une entreprise car elle aide à aligner les objectifs pertinents et à perfectionner les stratégies.

L'analytique prescriptive fonctionne en tandem avec les trois étapes de l'analytique des données et est intégrale au processus global d'analytique commerciale.

L'analytique prescriptive utilise des techniques d'intelligence artificielle pour comprendre les données et ressources disponibles. Une approche de données hautement adaptable, l'analyse prescriptive donne un sens aux nouvelles données dès qu'elles sont disponibles pour ajuster les résultats prévus en conséquence. Cela permet aux organisations de prendre des décisions éclairées en temps réel, ce qui aide à la planification stratégique et aux prévisions commerciales.

Exemples d'analytique prescriptive

Dans le monde d'aujourd'hui, les clients et les utilisateurs s'attendent à ce que chaque organisation, quel que soit son secteur, soit prête et réactive aux données. Les gens veulent un accès rapide à leurs données et prennent des décisions basées sur des faits précis. Il n'est pas surprenant que les modèles analytiques prescriptifs voient une utilisation accrue dans tous les secteurs.

Prévisions de données précises et tendances dans le secteur de la santé

L'analytique prescriptive joue un rôle majeur dans la fourniture d'informations précises sur les patients pour des processus cliniques mieux informés. Les hôpitaux et les cliniques mettent en œuvre l'analytique des données pour mieux gérer les processus analytiques de santé et obtenir des informations précises pour une meilleure gestion des données cliniques et des patients.

En tant que partie intégrante de l'analytique des données de santé, les modèles analytiques prescriptifs fournissent des informations qui améliorent la qualité des soins cliniques et la transparence des données concernant les options de traitement des patients et les prix.

L'analytique prescriptive et les logiciels d'analytique de santé offrent aux prestataires de soins de santé des informations précieuses sur les tendances et les prévisions de santé, ce qui peut mieux soutenir les cadres et politiques hospitaliers.

Par exemple, les modèles de données qui ont prédit une augmentation des cas de COVID-19 dans certaines régions pendant la pandémie ont été utilisés comme points d'inférence pour concentrer les efforts médicaux sur ces lieux. Cela a permis aux travailleurs de la santé de faire face à la surcharge de patients.

Gestion du cycle de vie des produits

Les produits basés sur les données gagnent dans le paysage commercial actuel. De nombreux chefs de produit dépendent des modèles de données pour mener des études de marché, tester des produits minimums viables (MVP) et collecter des données démographiques et comportementales pour les utilisateurs finaux.

Les modèles analytiques prescriptifs identifient les tendances d'achat pour prédire quels types de produits et caractéristiques sont les plus pertinents sur le marché. Dans la gestion du cycle de vie des produits (PLM), cette connaissance est cruciale pour affiner l'expérience utilisateur avec le produit.

Scoring des leads dans les ventes

En mettant en œuvre l'analytique prescriptive dans les ventes, les représentants commerciaux peuvent rapidement cibler les clients prêts à acheter.

Profiter du scoring des leads est l'un des principaux moyens par lesquels les entreprises utilisent les modèles analytiques prescriptifs pour faire avancer les clients dans l'entonnoir de vente. Le scoring des leads fonctionne en créant des valeurs de points pour différents leads en alignant les équipes de vente et de marketing. Chaque action qu'un prospect entreprend lors de la génération de leads se voit attribuer un certain score. Plus les points obtenus sont élevés, plus ce prospect est « prêt à acheter ».

L'analyse prescriptive évalue les leads en fonction des données collectées à partir d'actions telles que les vues de pages, les interactions par e-mail et l'engagement sur le site web. L'algorithme classe ces leads en fonction de leurs scores pour fournir des informations sur la probabilité de leur conversion. Cela est extrêmement précieux pour perfectionner les cartes du parcours client et économiser du temps et de l'argent qui auraient pu être dépensés pour trouver des leads.

Automatisation des e-mails dans le marketing

Saviez-vous que vos campagnes de marketing par e-mail sont alimentées par l'analytique prescriptive ?

Le meilleur ami d'un marketeur, l'automatisation des e-mails, utilise l'analytique prescriptive pour catégoriser les leads en fonction de leurs motivations et préférences afin de personnaliser le contenu pour différents segments de clients. Les algorithmes développés grâce à l'analytique des données aident à configurer des déclencheurs spécifiques pour les groupes d'utilisateurs qui peuvent automatiquement envoyer des messages personnalisés sans effort manuel.

Configurer des déclencheurs et du contenu préconçus profite aux marketeurs qui souhaitent développer des campagnes personnalisées et augmenter les conversions grâce à de meilleures méthodes de ciblage.

Avantages de l'analytique prescriptive

L'analytique prescriptive est une approche axée sur les données pour optimiser l'efficacité des opérations et des performances commerciales. En utilisant des données brutes, l'analytique prescriptive augmente efficacement l'intelligence commerciale d'une organisation et augmente sa dépendance à des données de haute qualité et à des informations exploitables.

• Développe une feuille de route basée sur les données. L'analyse prescriptive permet aux dirigeants de concevoir des feuilles de route de produits qui orientent la priorisation des objectifs. Les modèles développés génèrent des actions simulées pour différents cas commerciaux afin de minimiser le risque d'échec futur.
• Soutient une croissance continue. Avec des informations en temps réel, les parties prenantes peuvent accéder à des prévisions de données pour soutenir une croissance opérationnelle continue. Étant donné que les analyses prescriptives se concentrent sur les prédictions et les recommandations, la prise de décision devient plus simple et plus rapide.
• Réduit les erreurs et les biais. Nous aimons détester les machines et leurs puissantes capacités (je te regarde, ChatGPT !). Mais que nous l'acceptons ou non, les algorithmes avancés et les processus de ML offrent des opportunités complètes d'agrégation de données qui bénéficient à la gestion des données dans tous les départements.

Inconvénients de l'analytique prescriptive

L'analyse des données est imparfaite et nécessite une intervention humaine pour l'aider à devenir plus infaillible avec le temps et les avancées technologiques.

L'analytique prescriptive, en particulier, n'est efficace que si les dirigeants recherchent les bonnes réponses dans les ensembles de données. Savoir quoi supposer et quels facteurs prendre en compte est crucial pour développer des modèles analytiques, car le résultat dépend de la validité des hypothèses.

Différentes plateformes d'analytique des données ont également des capacités différentes. Investissez dans une solution qui fournit des résultats de données réels et concrets plutôt que de grandes promesses.

Étant donné que la plupart des prédictions et recommandations fournies par les analyses prescriptives sont faites en utilisant les données disponibles à ce moment précis, les résultats ne conviennent pas aux décisions commerciales à plus long terme. Pensez-y comme ceci : plus le temps passe, plus le risque d'irréliabilité des données est élevé.

Comment mettre en œuvre l'analytique prescriptive

Savoir par où commencer est un dilemme universel. Cela peut être effrayant, combiné à des données accablantes et à la navigation dans de nouveaux modèles.

Le secret pour rester sain d'esprit tout en tirant le meilleur parti de la méthode analytique prescriptive est de la traiter comme toute nouvelle campagne marketing ou projet collaboratif.

Fixez des objectifs réalistes et spécifiques

Je ne plaisantais pas quand j'ai dit de la traiter comme vous le feriez pour toute nouvelle stratégie commerciale. Un bon modèle analytique de données est construit à partir d'objectifs impliquant plus que le suivi de quelques indicateurs. Les données peuvent être infinies, et si elles ne sont pas organisées, chaotiques.

Élaborez un plan d'analyse en identifiant pourquoi le département de votre entreprise bénéficierait de l'analytique prescriptive. Quelques questions à considérer lors de la fixation des objectifs :

• Quelle est la raison principale de la mise en œuvre de l'approche des données ? (Concurrents, meilleure qualité des données, amélioration des prévisions)
• Quels sont les objectifs spécifiques qui peuvent être atteints avec l'analytique ?
• Quels problèmes nécessitent une réévaluation ? Quelle devrait être l'étendue de la mise en œuvre ?

Développez un cadre bien défini

Une fois que vous avez identifié quels objectifs et problèmes aborder et quels processus optimiser, il est temps de réfléchir et de créer un plan d'action. Vous devez développer un cadre de recherche pour atteindre une analytique prescriptive efficace.

1. Assemblez une équipe dédiée. Définissez les rôles et responsabilités des personnes effectuant la transition.
2. Recherchez. Collaborez et réfléchissez à des moyens de définir les problèmes et de concevoir des plans pour les résoudre en utilisant la nouvelle méthodologie d'analyse des données.
3. Travaillez par phases. Développez des preuves de concepts pour voir si vous vous dirigez vers une solution appropriée.
4. Effectuez des examens et des tests. Concevez et mettez en œuvre le modèle d'analyse prescriptive et ses fonctionnalités en fonction des besoins de votre entreprise. Validez le modèle à travers des boucles de rétroaction et des hypothèses.
5. Configurez le modèle. Identifiez quelles données sont nécessaires pour aborder les éléments techniques du modèle prescriptif.
6. Déployez auprès des parties prenantes. Commencez les opérations prescriptives complètes et évaluez les résultats initiaux une fois disponibles.

Analytique prescriptive vs analytique prédictive

L'analytique prescriptive est souvent confondue ou utilisée de manière interchangeable avec l'analytique prédictive, une autre partie du traitement des données.

L'analytique prescriptive identifie quels problèmes sont susceptibles de survenir en évaluant des options spécifiques pour décider des résultats commerciaux qui fonctionneront le mieux dans certaines circonstances.

L'analytique prédictive utilise des méthodes d'analyse statistique pour déterminer les performances futures basées sur des données historiques et actuelles.

Prenons un exemple de maintenance d'un compacteur à déchets dans un entrepôt.

Un modèle d'analytique prescriptive identifiera les zones où la maintenance est nécessaire et aidera les travailleurs à prendre des décisions optimales concernant la maintenance continue du compacteur à déchets, son remplacement et son externalisation. La maintenance prescriptive se concentre sur la rentabilité et le chiffre d'affaires global de l'entreprise.

En utilisant la maintenance prédictive, des mesures sont prises pour déterminer quand la machine nécessite un entretien. En évaluant la durée de vie et les performances des composants critiques, les techniques d'analyse prédictive estiment les données de l'équipement et déterminent quelle action entreprendre.

Une prescription pour améliorer la performance des données

Commencer avec l'analytique des données peut être déroutant et difficile si votre organisation n'a pas utilisé la technologie et ses méthodes. Mais si vous êtes une entreprise qui a investi dans les processus d'extraction et de fouille de données pour prendre des décisions éclairées, vous avez déjà un excellent point de départ.

L'analytique prescriptive simplifie la collecte et la modélisation des données pour évaluer les états opérationnels actuels, développer des prédictions futures et fournir une efficacité opérationnelle maximale. L'approche, combinée au jugement des experts et des dirigeants de l'industrie, est le secret pour débloquer le meilleur résultat possible pour votre entreprise.

Nous aimerions tous contrôler l'avenir et ce qui nous arrive. Les prévisions commerciales aident les dirigeants à prévoir les changements et à affiner les stratégies basées sur les leçons apprises dans le passé. Apprenez-en plus sur la façon dont cela s'intègre à l'analytique des données.