Imaginez comment le monde changerait lorsque toute publicité que vous recevez ne concerne qu'un produit qui vous intéresse.. Comme ce serait beau de recevoir des informations uniquement sur les produits pertinents? À quel point serait-il efficace lorsque vous obtenez tous les articles d'épicerie nécessaires dans la première allée? Combien l'humanité peut-elle gagner en étant capable de prédire ses maladies en examinant les antécédents médicaux et les symptômes actuels ??
Tout cela peut être fait en utilisant la puissance de l'analyse prédictive.. De nombreuses entreprises l'utilisent déjà et améliorent et améliorent leur ciblage. Ils peuvent obtenir plus de 100% la réactivité de vos campagnes marketing en prévoyant les besoins des clients et en communiquant uniquement avec les produits pertinents.
Ensuite, Qu'est-ce que l'analyse prédictive et comment peut-elle aider?
Selon Gartner:
Modélisation prédictive est une technique statistique couramment utilisée pour prédire le comportement futur. Les solutions de modélisation prédictive sont une forme de technologie d'exploration de données qui fonctionne en analysant les données actuelles et historiques et en générant un modèle pour aider à prédire les résultats futurs..
En peu de mots, l'analyse prédictive utilise les tendances passées et les applique à l'avenir. Par exemple, si un client achète un smartphone sur un site e-commerce, vous pourriez être intéressé par vos accessoires tout de suite. Pourrait être un client potentiel pour la batterie du téléphone dans quelques années. Actuellement, les chances que vous achetiez un accessoire sur le smartphone d'un concurrent sont relativement faibles.
Bien que l'exemple puisse sembler simple, imaginez faire cela pour des milliers de catégories que vous pourriez vendre. Dans ces milliers de catégories, il peut y avoir plusieurs options (des centaines de couvertures, cas, crayon optique…). En outre, même si vous avez un millier de visiteurs chaque jour (une petite quantité de nombreux détaillants en électronique), prédire le prochain achat sans une décision basée sur les données pour ces clients pourrait devenir impossible.
C'est exactement là que l'analyse prédictive viendra à votre aide. (rappelez-vous qu'Amazon vous aide avec, Tu pourrais aussi aimer ...).
Je comprends comment l'analyse prédictive peut aider, Que dois-je faire ensuite?
Si vous êtes propriétaire d'une entreprise et que vous souhaitez profiter de l'analyse commerciale, vous devez mettre en place une équipe d'analyse. Je couvrirai les détails de la configuration plus tard. Cet article est destiné aux personnes qui souhaitent apprendre l'art de l'analyse prédictive.
Vous trouverez ci-dessous un cycle de vie typique de la modélisation prédictive:
Étapes pour construire un modèle prédictif
La première étape de tout modèle prédictif consiste à collecter des données à partir de diverses sources. Il peut s'agir de données que vous possédez sur votre client (comme les pages visitées dans le passé, produits achetés dans le passé) ou des données que le client a fournies (par exemple, adresse, nom, âge, etc.).
Ces données doivent être nettoyées et organisées dans une structure afin qu'elles puissent être facilement analysées. Cette structure doit être synchronisée avec diverses hypothèses commerciales. Par exemple, si l'hypothèse commerciale est qu'une tranche d'âge / un sexe particulier peut être plus susceptible d'acheter un certain ensemble de produits, l'âge et le sexe doivent être attribués au niveau du client.
Une fois que ces ensembles de données sont prêts, nous utilisons diverses techniques de modélisation prédictive et de compréhension commerciale pour obtenir diverses informations commerciales (pépites d'or). Ces connaissances peuvent être utilisées dans la conception de sites Web / marketing pour gagner en efficacité.
Dans l'un des futurs articles, nous passerons en revue ces étapes à l'aide d'un ensemble de données et d'une étude de cas pour mettre en évidence ces aspects.
Pendant, si vous avez un exemple où la modélisation prédictive a aidé ou un problème commercial où la modélisation prédictive peut aider, faites le moi savoir.
