Portée par des techniques de gestion data éprouvées et l’intelligence artificielle, l’analyse prédictive devient un outil incontournable pour rester compétitif sur le marché. Qu’il s’agisse de faciliter la prise de décision stratégique ou d’améliorer l’expérience client, découvrez comment ces technologies puissantes peuvent devenir un vrai accélérateur pour mieux comprendre votre marché et saisir ses opportunités.
L’analyse prédictive, en quoi ça consiste ?
La définition de l’analyse prédictive
L’objectif de l’analyse prédictive est, comme son nom l’indique, de prédire des tendances futures. Pour cela, elle s’appuie à la fois sur des analyses de données actuelles et historiques, des algorithmes et des techniques de modélisation avancées.
Lorsqu’une entreprise se lance dans des processus d’analyse prédictive, elle cherche généralement à éclairer et simplifier la prise de décisions. En effet, les études menées vont par exemple permettre de détailler différentes hypothèses et prédictions, dans l’optique d’anticiper les évolutions du marché, mais aussi d’identifier les risques pour s’y adapter. Enfin, pratiquer régulièrement l’analyse prédictive permet également aux organisations d’identifier et saisir les opportunités qui se présentent pour optimiser leur activité et générer davantage de business.
Pourquoi utiliser l’analyse prédictive ?
Dans l’univers des entreprises, l’analyse prédictive peut être sollicitée dans de nombreux objectifs. Par exemple, on peut s’en servir dans une logique de maintenance : assurer le fonctionnement optimal de différentes machines, anticiper les pannes éventuelles sur la base de données historiques ou encore augmenter l’efficacité globale.
Dans un domaine complètement différent, la finance, l’analyse prédictive peut être mobilisée dans le but de détecter et réduire les risques de fraudes. En parallèle, on s’en sert par ailleurs dans la santé, avec par exemple des technologies qui vont identifier le risque de contracter certaines maladies comme le diabète (sur la base de critères génétiques, d’analyses de sang et des antécédents médicaux, entre autres).
Le potentiel de l’analyse prédictive pour les études de marché
Au-delà de ces quelques usages, l’analyse prédictive se révèle particulièrement intéressante pour alimenter, enrichir et optimiser les études de marché.
En effet, en utilisant à la fois la data et l’intelligence artificielle, on est en mesure de collecter et traiter des données massives que l’homme seul ne pourrait pas gérer aussi rapidement et aussi efficacement. Les études réalisées par l’IA offriront des résultats très précis sur la base de sources multiples (données démographiques / géographiques, comportements, données transactionnelles, historiques d’achat, satisfaction client, etc.).
L’intelligence artificielle et l’analyse prédictive ne permettent pas seulement les analyses en l’état actuel des choses. Elles sont également très précieuses pour anticiper les tendances de marché ou encore les comportements. De plus, elles offrent des options de segmentation extrêmement précises qui améliorent grandement la qualité des analyses produites. En parallèle, elles peuvent fournir toutes sortes de données pour aider les organisations à optimiser leurs ressources (temps, budget, personnel), sans oublier aussi de travailler efficacement et intelligemment sur la qualité de l’expérience client.
Comment utiliser l’analyse prédictive avec l’IA et la data pour étudier les tendances marché ?
Identifier des tendances avec le Machine Learning (apprentissage automatique)
Lorsqu’elles utilisent à la fois l’intelligence artificielle et le machine learning (ou apprentissage automatique), les entreprises peuvent analyser de grandes quantités de données, identifier instantanément des tendances et même créer des modèles sur-mesure.
Cette approche contribue à améliorer la capacité à prédire les ventes, mais aussi à optimiser efficacement les campagnes marketing (via une segmentation très précise des cibles, par exemple).
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Analyser précisément les émotions des clients / consommateurs
L’analyse prédictive, dans le cadre d’une étude de marché, peut être améliorée par l’analyse du langage naturel (NLP) possible avec l’intelligence artificielle. Concrètement, celle-ci est capable de comprendre le langage humain et, surtout, tout ce qu’il sous-entend via des propriétés de traduction automatique et d’analyse des sentiments.
Ces IA peuvent travailler sur la base de données textuelles, audio et/ou vidéo. Elles aident les entreprises à mieux comprendre leurs clients, leurs attentes et leurs freins, toujours dans l’optique de s’ajuster de la manière la plus efficace possible.
Prédire les tendances via des techniques de modélisation éprouvées
Différents algorithmes sont en mesure de prédire des tendances futures via l’apprentissage automatique. Par exemple, ils vont pouvoir déployer un arbre de décision à grande échelle pour vous aider à tirer les meilleures conclusions possibles de votre étude de marché.
Ces outils ne se contentent pas de vous aider à mieux anticiper vos prochaines décisions. En effet, ils sont également conçus pour permettre de mieux identifier les risques potentiels, ce qui peut par exemple vous aider à vous adapter aux fluctuations de marché.
Automatiser un maximum de processus pour gagner en efficacité dans les études de marché
D’une manière plus générale, l’utilisation de l’analyse prédictive dopée à l’IA dans le cadre de vos études de marché vous permet d’accélérer les processus de collecte et de nettoyage / interprétation des données. Vous avez moins de risques d’erreurs avec ces processus d’automatisation, et vous offrez à vos équipes plus de temps libre pour se consacrer à des missions qui apportent davantage de valeur à l’entreprise.
La capacité de ces outils à générer des rapports et analyses en temps réel offre aussi une meilleure visibilité aux équipes, ce qui permet d’utiliser les études de marché plus efficacement pour prendre des décisions.
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Tirer profit du deep learning pour des études de marché avancées
Afin de construire des études de marché toujours plus poussées et d’aller plus loin dans l’analyse prédictive, le deep learning offre un fort potentiel. Celui-ci va permettre d’analyser de grandes quantités de données, de faire de la reconnaissance d’images / vidéos pour en restituer les informations principales ou encore de traiter le langage naturel.
Très concrètement, avec le deep learning, vous pouvez par exemple aller jusqu’à récupérer des informations dans des enquêtes de satisfaction / commentaires ou avis laissés sur les réseaux sociaux pour générer des KPIs globaux et mieux comprendre votre marché.
Optimiser la veille concurrentielle
L’analyse prédictive, dans le cadre d’une étude de marché, peut également constituer une aubaine pour mieux comprendre la concurrence. Avec l’intelligence artificielle, vous allez pouvoir vous appuyer sur de nombreuses sources pour identifier des tendances, mais aussi comprendre comment réagissent les clients des concurrents et quelles sont leurs éventuelles attentes.
Assez facilement et sans perdre de temps, un outil IA bien configuré peut vous aider à réaliser des analyses comparatives d’offres de prix / produits et services pour en tirer les conclusions pertinentes pour vous.
Intégrer l’intelligence artificielle et data à vos études de marché va incontestablement vous permettre d’accélérer et d’optimiser votre business assez rapidement. Mais pour maximiser le potentiel de ces analyses prédictives, faites-vous accompagner par des experts pour la gestion de votre data et l’implémentation des bons outils IA dans votre entreprise. Car il faut le savoir, l’IA n’est pas seulement une tendance : elle nécessite une véritable approche stratégique pour toute organisation qui souhaite en tirer pleinement profit.
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