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Publié le 15 février 2016
Rédigé par SAP

5 cas concrets en entreprise dans lesquels utiliser les analyses prédictives

Vous êtes intéressé par les solutions d’analyse prédictive, mais ne savez pas comment les intégrer à vos activités commerciales quotidiennes? Outre les prévisions, le regroupement, les tendances et les arbres décisionnels, il existe de nombreuses autres façons d’utiliser l’information dont dispose votre entreprise. Celles-ci peuvent toutes contribuer à améliorer votre performance et vos affaires.

Avant de vous lancer dans les analyses prédictives, il est important de savoir comment manipuler les grands volumes de données grâce au « Big Data ». Plus vous avez d’information à portée de main, plus vos modèles prédictifs seront précis. Les analyses prédictives poussent les prévisions à un autre niveau. Elles utilisent une valeur temporelle précise afin de vous aider à bien comprendre les tendances qui résultent des facteurs de corrélation issus du traitement des données de votre système.

Les organisations qui apprendront à tirer parti des flux d’information existants et des signaux qu’ils envoient connaîtront un plus grand succès dans le futur. Par où votre entreprise souhaite-t-elle commencer? Quel élément aimeriez-vous surveiller en premier?

 

1. Fidélisation de la clientèle

Si votre entreprise œuvre dans un marché très concurrentiel, il est possible que le taux d’attrition de la clientèle soit élevé. Si c’est le cas, vous pourriez évaluer la propension d’un client à ne plus faire affaires avec votre entreprise. En effet, grâce aux analyses prédictives, vous serez en mesure de déterminer si vos clients risquent de faire appel aux services d’un concurrent. Cette information vous permettra d’harmoniser vos décisions d’affaires avec les besoins du marché. Ainsi, vous pourriez décider d’offrir des nouveaux produits ou services, voire même des promotions afin d’éviter de perdre des clients.

 

2. Proposition de produits

Des produits complémentaires sont-ils proposés aléatoirement à vos clients? Puisque les analyses prédictives permettent d’analyser l’historique d’achat d’un client ainsi que ses habitudes de recherche en ligne, il est possible de créer des profils basés sur les champs d'intérêt. Par conséquent, vous aurez de grandes chances de conclure des ventes croisées, car vos propositions seront adaptées aux besoins des clients.

 

3. Entretien prédictif

Ne vous laissez pas prendre de court par un bris mécanique ou la détérioration de la machinerie. Les analyses prédictives permettent de déterminer le rendement des machines en analysant des diagnostics établis à partir d’un flux continu de données sur les équipements.

 

4. Demande en temps réel/Prévision des besoins en approvisionnement

Si vos activités commerciales varient en fonction des saisons et des régions, il peut s’avérer difficile de prévoir les besoins en approvisionnement et d’optimiser les stocks. Une bonne prévision de la demande des clients tenant compte du marché, des saisons, de la température et des tendances améliorera le rendement de votre entreprise.

 

5. Perception de la marque

Grâce aux médias sociaux, les entreprises ont une bonne idée de la façon dont elles sont perçues par les clients. Cette information peut être utilisée pour améliorer l’expérience client et optimiser le rendement des campagnes de marketing. Les analyses prédictives vous aident à recueillir et à analyser les commentaires des clients émis sur différentes plateformes.

Les solutions d’analyse prédictive de SAP sont indépendantes et faciles à configurer. Pour commencer, il ne vous suffit que d’une installation locale et vous serez fin prêt à découvrir de nouvelles possibilités.

Pour faire le saut vers les analyses prédictives, envisager la visualisation des données ou si vous désirez avoir davantage de renseignements, contactez-nous.

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