Analyse prédictive 101 : tirer parti de la prédiction pour obtenir des résultats commerciaux

À l'ère du Big Data, des poids lourds comme Netflix, Amazon et Walmart ont défendu l'analyse prédictive comme un outil majeur pour guider les stratégies et prendre des décisions plus intelligentes et plus rentables pour l'avenir. L'analyse prédictive a aidé ces entreprises et d'innombrables autres à prévoir la probabilité de résultats futurs en traitant les données historiques des clients grâce à un puissant logiciel d'analyse.

28 % des entreprises utilisent actuellement l'analyse prédictive pour éclairer la prise de décision grâce à la prévision. Avec l'adoption de l'analyse prédictive qui ne devrait croître que dans les années à venir, les entreprises qui ne tirent pas parti de leurs propres données risquent de plus en plus de perdre du terrain face à des concurrents propulsés par la prédiction. La ligne du bas? Toute entreprise axée sur la croissance, les économies de coûts et l'augmentation de l'efficacité opérationnelle devrait intégrer l'analyse prédictive dans sa stratégie commerciale pour exploiter le pouvoir substantiel de prédiction avant que ses concurrents ne le fassent.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive calcule la probabilité des résultats en associant des données historiques à une puissante modélisation informatique, une analyse des données et un apprentissage automatique. L'analyse prédictive aide les entreprises à anticiper les résultats probables des changements de stratégie grâce à des prévisions basées sur les données. Un responsable marketing produit curieux peut utiliser l'analyse prédictive pour déterminer la probabilité d'un déploiement réussi du produit ou explorer comment la modification d'une fonctionnalité dans l'interface du produit peut affecter la probabilité de conversion du client. Utilisée correctement, une entreprise engagée dans l'analyse prédictive peut expérimenter de nouvelles façons de générer des conversions de clients et des chiffres de vente tout en minimisant le risque associé à l'exploration de nouvelles méthodes et stratégies.

L'utilisation de données pour prédire des événements futurs peut ressembler à un dispositif d'intrigue d'un roman de science-fiction, mais les composants mathématiques sont antérieurs à l'informatique moderne. Au cours des dernières décennies, plusieurs avancées ont permis aux entreprises d'utiliser l'analyse prédictive pour faire leurs propres prévisions :

• Les ordinateurs sont devenus plus rapides, plus puissants et plus abordables pour un usage commercial
• Les innovations logicielles ont rendu l'analyse plus accessible à l'entreprise moderne
• Les entreprises ont commencé à collecter de grandes quantités de données auprès de leurs clients qui étaient auparavant inaccessibles, un facteur essentiel pour optimiser les prévisions.

Grâce à ces avancées numériques, les entreprises ont un aperçu plus intime que jamais sur les comportements passés de leurs clients. Avec un volume immense de données clients diffusées via l'utilisation du site Web, la commande de produits, etc., les prédictions ne font qu'augmenter leur précision déjà formidable à mesure que l'ère du Big Data avance.

Guidez les stratégies marketing avec des prédictions basées sur les données

Les prédictions sont souvent utilisées dans le monde du marketing pour mieux concentrer les dépenses sur des résultats positifs à plus forte probabilité. Les données, l'apprentissage informatique et la modélisation statistique produisent des résultats marketing quantifiables, les prédictions construites à l'aide d'Amplitude Recommend produisant entre 5 % et 20 % d'augmentation par rapport à une cohorte comportementale. Il existe trois principaux cas d'utilisation des prédictions comme moyen d'améliorer les campagnes marketing :

Déterminer qui inclure dans votre campagne

Inclure des clients avec une faible probabilité de conversion est un gaspillage d'argent et d'efforts qui pourraient autrement être dépensés pour attirer ceux qui sont plus susceptibles de convertir. Amplitude Recommend évite cet écueil en permettant aux spécialistes du marketing de prédire quels utilisateurs ont la plus forte probabilité de conversion. Une fois ce groupe identifié, vous pouvez ensuite créer une cohorte composée uniquement de ces clients à forte valeur ajoutée à utiliser dans votre campagne marketing.

Déterminer quelle incitation offrir

Offrir un incitatif à vos clients peut stimuler les conversions, mais comment savez-vous que vous n'offrez pas de rabais aux clients qui se seraient inscrits sans eux ? Dans ce cas, les prédictions peuvent être utilisées pour éliminer les clients à forte probabilité des campagnes incitatives. Ce faisant, les spécialistes du marketing évitent de donner un rabais pour ce que les utilisateurs à forte probabilité étaient susceptibles de payer le prix fort.

Déterminer le contenu que les clients voient

La personnalisation est le nom du jeu à l'ère du Big Data, et les prédictions sont ce qui alimente les campagnes de marketing personnalisées. En fait, la personnalisation ciblée est devenue une attente pour de nombreux consommateurs, 90 % des clients trouvant le marketing personnalisé au moins quelque peu attrayant. Les spécialistes du marketing avertis créent des cohortes prédictives composées d'utilisateurs qui préfèrent un certain produit ou une certaine fonctionnalité et créent des campagnes mettant spécifiquement en vedette ces mêmes produits préférés pour produire de meilleurs résultats.

Analysez et anticipez le comportement des clients pour éviter le désabonnement

L'analyse prédictive est particulièrement utile pour exécuter "et si?" scénarios impliquant la fidélisation de la clientèle. Plus précisément, divers aspects de l'expérience client peuvent être ajustés ou modifiés dans un modèle prédictif pour déterminer l'expérience client optimale. Par exemple, en exécutant une analyse prédictive, un spécialiste du marketing produit n'a pas à se demander si l'envoi d'un message personnalisé à un prospect de grande valeur pendant un essai gratuit nuira ou favorisera la conversion.

La personnalisation est utile lorsqu'une prédiction anticipe les besoins d'un client avant que celui-ci ne se rende compte qu'il en a. Peut-être le plus célèbre, les services de streaming tels que Netflix et Spotify et les détaillants tels qu'Amazon font des suggestions de produits à leurs clients sur la base d'une combinaison de choix précédents et des choix d'une cohorte similaire, augmentant à la fois l'expérience du consommateur et les chiffres de vente.

L'utilisation des recommandations s'étend au-delà du domaine des services de streaming et des sites de commerce électronique. Chik-fil-A a récemment utilisé des prédictions basées sur Amplitude pour modifier la façon dont les éléments de menu de leur application apparaissent à des utilisateurs spécifiques en fonction des comportements et des achats passés. Cela a permis aux clients d'acheter ce qu'ils veulent sans avoir à parcourir l'interface utilisateur pour cela et de minimiser les frictions au stade de l'achat.

Parfois, les informations tirées des prévisions peuvent éclairer le développement de produits et de services. Netflix a donné le feu vert à son émission très populaire House of Cards après que les prédictions aient suggéré qu'un remake de l'émission britannique originale dirigé par David Fincher et dirigé par Kevin Spacey serait un succès auprès des téléspectateurs. Netflix a pu prendre un risque de 100 millions de dollars et créer un produit attrayant pour sa clientèle existante et ses nouveaux abonnés, tout en misant sur la fiabilité de ses modèles prédictifs.

Ces prédictions fiables et basées sur les données peuvent aider à identifier les frictions dans l'expérience client avant que le client ne les ressente. Si un spécialiste du marketing de produits remarquait une baisse significative de l'utilisation dans les semaines suivant l'inscription à un service de streaming musical, l'entreprise pourrait créer des scénarios avec des variables modifiées pour identifier la plus forte probabilité de perturbation de l'expérience du client.

Un service de streaming cherchant à identifier les utilisateurs à haut risque d'attrition pourrait utiliser Amplitude Recommend pour exécuter des prédictions basées sur :

• La durée du mandat de la cohorte
• La date de leur dernier stream ou téléchargement
• La fréquence historique des téléchargements
• Comparaisons avec d'autres cohortes qui se sont inscrites vers la même date

Une fois que les analyses prédictives aident à identifier les clients à haut risque, les entreprises peuvent les cibler avec des efforts de fidélisation rentables et personnalisés.

Anticipez et préparez-vous aux changements de la demande

Une prévision plus précise de la demande de produits à l'aide de l'analyse prédictive peut aider à minimiser le surstockage ou le sous-stockage et les coûts associés. Tout détaillant en 2021 fondant ses décisions de stockage exclusivement sur les chiffres de la saison des fêtes de 2020 se retrouverait probablement terriblement sous-approvisionné face à des circonstances environnementales différentes. D'un autre côté, un détaillant anticipant les chiffres de vente d'avant la pandémie peut finir par surstocker ses étagères. Au lieu de conjectures, les entreprises peuvent utiliser un modèle créé par un logiciel d'analyse prédictive pour anticiper un scénario probable ancré dans des données historiques et alimenté par des calculs informatiques.

De plus, la prévision de la demande peut créer des attentes plus réalistes pour la planification, réduisant ainsi le risque qu'une entreprise particulière soit en sous-effectif ou en sureffectif au cours d'une période donnée. L'analyse prédictive aide Walmart à identifier les heures de pointe dans ses pharmacies afin de maximiser l'efficacité du personnel et de raccourcir les délais d'exécution des ordonnances.

Alors qu'une demande client mal anticipée peut créer des problèmes d'approvisionnement et de personnel pour les entreprises physiques, les détaillants en ligne et les entreprises SaaS sont confrontés à leurs propres goulots d'étranglement avec des serveurs et une infrastructure numérique surchargés. Les analyses prédictives peuvent être utilisées par ces entreprises pour renforcer leurs services et fournir des ressources informatiques et client appropriées avant une augmentation prévue de la demande.

Planifier des avenirs potentiels

Les entreprises qui ont les yeux fixés sur les performances passées limitent les opportunités de croissance potentielles futures. L'adoption de l'analyse prédictive à l'échelle de l'entreprise peut conduire à des clients plus satisfaits et plus engagés ainsi qu'à des résultats plus attrayants - des avantages dont les premiers utilisateurs profitent déjà. Alors que les entreprises peuvent tirer un avantage immédiat de l'intégration de l'analyse prédictive dans les opérations existantes, les avantages ne se limitent pas à l'instant présent. Les plates-formes d'analyse prédictive comme Amplitude aident certainement à prédire les résultats probables d'un produit ou d'une cohorte de clients, mais son principal avantage réside dans sa capacité à aider les entreprises à choisir l'avenir potentiel qu'elles envisagent pour elles-mêmes.