Les entreprises à succès de demain seront celles capables de prédire les comportements de leurs clients. Qu’est-ce que l’analyse prédictive ? Quel sont ses apports en matière de Gestion de la Relation Client ?

De la collecte de données à l’analyse statistique

Nous entrons dans une époque où la collecte de données personnelles n’a jamais été aussi importante. Nous laissons des “ empreintes numériques  » avec un simple clic, un achat en ligne, un téléchargement, un signal GPS, etc…

A l’heure du Big Data, en français “ mégadonnées ”, nous générons chaque jour environ 2,5 trillions d’octets de données.

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Avec l’explosion du volume d’informations et la tendance à l’hyper-personnalisation, le Big Data offre aux entreprises de nouvelles opportunités pour améliorer leur relation client. Cependant, elles doivent disposer de la bonne information, au bon moment, afin de répondre aux attentes de leurs clients.

Les clients veulent être servis vite, bien et partout, selon une exigence d’instantanéité et d’ubiquité en adéquation avec les nouveaux usages, multicanaux. Chronique de Lydia Nebout – Journaldunet.com – 09/12/2016

 

De l’analyse du passé à l’analyse prédictive

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L’avenir du marketing n’est plus seulement de comprendre les comportements du consommateur, mais d’anticiper ses actions futures. Les entreprises capables de décrire avec précision ce que le client fera demain, auront un véritable avantage concurrentiel.

Les logiciels de « data mining », en français « exploration de données »,  ont révolutionné le marketing en ce sens. Bien que nécessitant d’importantes ressources de calcul, des solutions récentes capables de traiter de la mégadonnée, ont permis un traitement de la Data beaucoup plus poussé :

L’analyse prédictive n’en est cependant qu’à ses balbutiements, et s’intéresse pour le moment principalement aux données chiffrées. Les prochaines étapes devraient être la généralisation du “ text mining ” et du “ Web sémantique ”.

80 % des données des entreprises ne sont pas des données chiffrées, mais des données textuelles : les lettres des clients, les courriers électroniques internes, les verbatim des centres d’appels, etc. Christine Le Bras, en charge du développement commercial chez SAS France

 

Cas d’entreprises utilisant l’analyse prédictive

Chez les acteurs de solutions et logiciels pour l’analytique, l’application la plus classique est dans la gestion de la relation client.

Nos logiciels se branchent sur les bases de données commerciales des entreprises et permettent, pour chaque client, d’évaluer son score d’appétence, la possibilité qu’il achète un produit, son score d’attrition, le risque qu’il change de fournisseur, ainsi que le segment de consommation auquel il appartient. Il est alors possible de bâtir des programmes marketing cohérents qui permettent de fidéliser les acheteurs. Hervé Mignot, directeur technique chez SPSS.

Les principaux opérateurs de téléphonie mobile scrutent le profil de leurs abonnés afin de déterminer s’ils sont susceptibles de monter en gamme ou de au contraire de passer chez les concurrent ;

Les laboratoires pharmaceutiques connaissent les médicaments qui seront des best-sellers dans telle officine et à telle période ;

Certains industriels analysent les comptes-rendus de leurs agents de maintenance pour prévoir les pannes.

 

L’analyse prédictive accessible à tous ?

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Le Big data et l’imposante puissance de calcul associée, intégrés à divers nouveaux outils, rendent les modèles prédictifs plus efficaces, plus précis. Ces derniers sont également devenus plus accessibles aux entreprises, y compris chez celles qui disposent de peu de compétences particulières en la matière, constate Forrester.

L’automatisation de l’analyse des données et la baisse du prix des équipements informatiques a permis l’essor de l’analyse prédictive. Cela ouvre de nouveaux horizons pour les entreprises.

Les logiciels spécialisés de « data mining » proposés entre autres par IBM, SAP et SAS permettent de mettre en place les grands principes de l’analyse prédictive :

  • Analyse de toutes les informations dont une entreprise dispose ;
  • Création d’algorithmes spécialement créés sur la base de comportements passés ;
  • Prévision des tendances et problèmes futurs.

Cependant, pour les entreprises aux ressources plus modestes, Google Analytics peut s’avérer efficace. Cet outil de Webanalyse puissant capte les données et les enregistre. En croisant les données recueillies en interne avec des informations externes, il est possible de déterminer des comportements type.

Une variable reste encore à définir : l’humain. Les experts du web et du marketing sont-ils suffisamment formés pour collecter, analyser, et transformer ces données en outils d’aide à la décision ?

 

On dit beaucoup que l’avenir appartiendra à ceux qui sauront analyser les données. Qui pour mener l’entreprise sur ce terrain ?

emmanuel_vivier_hubforumAu-delà du chief data officer, il faut un chief performance officer. La donnée en elle-même ne vaut rien. Pour être efficace, elle doit être traduite et mise au service du business et des collaborateurs de l’entreprise. Les entreprises vont ainsi devoir devenir ultra-compétitives dans leur capacité à interpréter le plus précisément et le plus rapidement possible leurs données pour faire des choix plus vite et avec pertinence. Le Chief Performance Officer devra déterminer comment faire des données un facteur clé de succès et un avantage compétitif. C’est en sachant mesurer les goûts de ses utilisateurs que Netflix a pu prendre le risque de signer deux saisons d’affilée de la série House of Cards, alors que les autres chaînes s’arrêtaient au pilote.

Interview de Emmanuel Vivier, cofondateur du HubForum, par Florian Debes retranscrite dans les Echos Business.

 

Les profils sont encore rares ! Il y a fort à parier que les « Data Analysts » ou encore « Data Scientists » vont acquérir une certaine popularité auprès des entreprises.

Le nombre de postes à pourvoir a augmenté de 15 000 % aux Etats-Unis. En France, de plus en plus de formations voient le jour avec de belles perspectives d’avenir pour ce nouveau métier. Le gouvernement espère la création de 10 000 emplois directs dans le Big Data d’ici à 2018 dans l’hexagone.

 

Conclusion

L’analyse prédictive a donc de beaux jours devant elle. Cette discipline, qui semble bien scientifique au premier abord, n’est cependant pas seulement une affaire de logiciels complexes et onéreux. La démarche doit être engagée dans toutes les entreprises. Il faut davantage former des experts de la data, mais pas seulement.

Aujourd’hui, tous les employés doivent être sensibilisés à l’importance de la collecte d’informations, et à minima à l’analyse de celles-ci. En faisant preuve d’esprit de synthèse, d’analyse, et de bon sens, il est possible de prédire de nombreux comportements clients. Aller au devant des exigences de sa clientèle, adapter les produits et services à leurs réels besoins. Telle est la recette pour une relation pérenne à l’avenir.

 

Sources :

  • portail-ie.fr, CCI Paris IDF : Economie de la donnée et métiers de l’Information : Les perspectives du Big Data sont-elles vraiment favorables ? http://bit.ly/2ikoDWc
  • liberation.fr : Données, le vertige. http://bit.ly/2hYuTa7
  • business.lesechos.fr : 7 tendances de transformation numérique pour 2017. http://bit.ly/2eRmDUA
  • zdnet.fr : Big data : quel intérêt pour l’analyse prédictive ? http://bit.ly/1LmwdGo
  • influencia.net : Le contenu visuel , une aide précieuse pour la recherche prédictive. http://bit.ly/2fU9IkD
  • aruco.com : Les 34 technologies à forts enjeux stratégiques en 2016 (Gartner). http://bit.ly/2iKVtlZ
  • alphalyr.fr : Big Data Analytics : l’analyse prédictive, c’est maintenant ! http://bit.ly/2hZrinf
  • lebigdata.fr : [Dossier] Analyse prédictive : définition et secteurs d’application. http://bit.ly/2cJEQn6
  • journaldunet.com : Les Data Scientists : nouvelles rock stars de l’IT ? http://bit.ly/1eSWop9
  • latribune.fr : Data Scientist : le métier le plus attrayant du XXIe siècle ? http://bit.ly/1AH8JHr
  • journaldunet.com : Big Data : faire parler les données pour créer de la valeur. http://bit.ly/1gmvxaL
  • journaldunet.com : Big Data : le nouvel eldorado de la relation client ? http://bit.ly/2hl27MB

 

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