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Comment l’analyse prédictive peut ajouter de la valeur aux applications ?

De nos jours, chaque application logicielle se bat pour gagner de la place sur un marché de plus en plus encombré. Les éditeurs de logiciels doivent donc différencier leurs offres de fonctionnalités intéressantes pour éviter de perdre leurs concurrents. Un nombre croissant d’équipes d’applications se tournent vers l’analyse prédictive en tant que source de différenciation concurrentielle et de valeur ajoutée pour les utilisateurs finaux. En fait, dans une enquête récente menée auprès de 500 équipes d’applications que nous avons menées, l’analyse prédictive était la principale fonctionnalité actuellement ajoutée aux feuilles de route des produits.

Pourquoi l’analyse prédictive?

Parce que la plupart des applications se concentrent sur ce qui s’est passé dans le passé – affiche des tableaux de bord et des rapports avec des données historiques – plutôt que de fournir des informations sur ce qui se passera dans le futur. L’analyse prédictive utilise des données historiques, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle (IA) pour aider l’utilisateur final de l’application à agir de manière préventive. Il répond à la question suivante: « Qu’est-ce qui est le plus susceptible de se produire sur la base de mes données actuelles et que puis-je faire pour changer ce résultat? »

Dans un marché de logiciels où les fonctionnalités sont devenues des produits de base, l’analyse prédictive aide les utilisateurs finaux des applications à réduire le taux de désabonnement des clients, à détecter les fraudes, à réduire les temps d’immobilisation des machines et à augmenter les ventes grâce à des promotions ciblées. Cela peut vous aider à distinguer votre application, à valoriser votre produit et éventuellement à trouver une nouvelle source de revenus pour votre organisation.

Mise en route de l’analyse prédictive

Pour un chef de produit, l’une des premières questions à se poser lors du lancement d’une initiative d’analyse prédictive est de savoir qui utilisera votre application, avec quelles questions il tente de répondre et quelles actions il devra prendre en conséquence. Les responsables produits doivent également réfléchir à la manière dont ils peuvent aider leurs utilisateurs finaux à prendre en compte les informations futures une fois que l’analyse prédictive est ajoutée à l’application. En intégrant des fonctionnalités de flux de travail et d’autres actions dans l’application, les utilisateurs pourront non seulement visualiser des informations prévisionnelles en fonction de leur lieu de travail, mais également être en mesure d’agir en conséquence, par exemple, lancer un nouveau flux de production, informer un collègue ou envoyer des messages. certains clients une notification par courrier électronique.

Considérons un utilisateur final d’application qui gère les comptes clients. La question clé pour cet utilisateur final est de savoir combien de clients n’ont pas payé leur facture ou étaient en retard dans le paiement de leur facture le mois dernier et, par conséquent, quels clients peuvent payer leurs factures en retard ou pas du tout. Une solution d’analyse prédictive moderne peut intégrer des données historiques dans un modèle mathématique qui prend en compte les tendances et modèles principaux des données, puis prédit ce qui se passera ensuite. Certains outils permettront également à l’utilisateur de prédire l’effet de ses différentes actions sur le résultat final. Le modèle peut donc prévoir qu’un appel téléphonique direct une semaine avant la date d’échéance de la facture sera plus efficace que des rappels mensuels pour amener les clients à payer à temps.

La voie vers l’analyse prédictive n’a pas besoin d’être complexe

L’analyse prédictive est une capacité complexe et sa mise en œuvre est un processus compliqué semé d’embûches. Lorsque les entreprises traitent l’analyse prédictive comme toute autre entreprise d’analyse, elles peuvent se heurter à des obstacles.

Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des pièges à surveiller lors du choix d’une solution d’analyse prédictive à utiliser:

Le défi le plus courant en matière d’analyse prédictive est l’expertise.

Les solutions prédictives sont généralement conçues pour les scientifiques qui maîtrisent la modélisation statistique, R et Python. C’est intrinsèquement limitant. En fait, la plupart des équipes d’application ne peuvent même pas commencer à aborder l’analyse prédictive sans embaucher d’abord un scientifique spécialisé dans les données (ou deux ou trois!). Heureusement, de nouvelles solutions d’analyse prédictive sont en train d’apparaître et sont conçues pour être utilisées par presque tout le monde, même sans expertise en modélisation statistique, en Python ou en R.

L’adoption et l’engagement des utilisateurs sont d’autres problèmes courants.

L’analyse prédictive est notoirement difficile à utiliser, et constitue souvent un outil autonome. Cela signifie que les utilisateurs doivent passer de leur application métier principale à la solution d’analyse prédictive.

Ils risquent également de ne pas vraiment autonomiser les utilisateurs finaux. Certains outils prédictifs fournissent des informations, mais ne permettent pas aux utilisateurs d’agir sans se lancer dans une autre application, ce qui représente une perte de temps et une interruption du flux de travail.

Les équipes d’applications performantes déterminent quelles fonctionnalités apporteront aux utilisateurs une valeur ajoutée actuelle et future. En intégrant des analyses prédictives dans leurs applications ainsi que des flux de travail intelligents, les équipes d’applications permettent aux utilisateurs finaux de visualiser les informations et d’agir au sein de l’application, permettant ainsi d’économiser beaucoup de temps et de frustration. Et lorsque vous ajoutez des fonctionnalités d’analyse prédictive à votre application, vous créez un produit que les utilisateurs apprécient et qui se distingue de la concurrence.

About the Author /

Expert Digital et Entrepreneur, j'ai débuté ma carrière au sein de deux agences leaders de communication globale. Plusieurs projets m'ont été confiés, notamment : les stratégies digitales et le marketing relationnel d’acteurs mondiaux de l’industrie agroalimentaire et automobile. Suite à cela j'ai créé Sharing Cross, agence conseil en stratégies digitales, que je dirige depuis plus de 15 ans, avec des collaborateurs de tout profil. Depuis 2017, j'ai créé Mandaley, une start-up spécialisée dans le voyage et basée sur l'IA. En plus d'accompagner les entreprises au quotidien dans leurs problématiques digitales, je gère toutes les problématiques quotidienne de l'entrepreneur. Ce blog a pour objectif de vous donner des clés et conseils pour faciliter votre quotidien d'entrepreneur, dirigeant, manager.