La prévision dans le cas de la modélisation du comportement prédictif n’est pas basée sur une boule de cristal mais sur l’accumulation de données historiques. Exploiter le passé pour ce processus fournira une variété de réponses mais plutôt une indication de la direction à prendre et sur quoi se concentrer.
La modélisation du comportement prédictif est excellente pour anticiper les décisions d’achat des clients mais a également une variété d’autres applications commerciales. Dans le cas des clients, l’utilisation de ce type d’outil aide à adapter l’offre aux besoins spécifiques de l’individu. Cela rend le produit ou le service plus pertinent en premier lieu. Les clients le savent et se sentent pris en charge, avec un sentiment d’unicité. De plus, l’envoi d’offres ciblées a également un impact sur l’image de l’entreprise. Les clients qui ne reçoivent pas de “spam” mais des offres concrètes seront certainement plus satisfaits et se souviendront positivement de l’entreprise.
Naturellement, cela apporte des avantages à l’entreprise, principalement en ce qui concerne les économies. L’envoi d’offres spécifiques à des clients qui sont essentiellement potentiellement intéressés par celles-ci permet d’obtenir un meilleur retour sur l’investissement des ressources allouées aux communications. Des modèles de comportement prédictif correctement développés sont un atout pour le département marketing et une chance de développer une stratégie précise.
Ils permettent à vos spécialistes de mieux déterminer quand, à qui et par quel moyen envoyer des offres afin qu’elles soient efficaces en termes de ventes. Les modèles peuvent non seulement façonner vos offres pour correspondre aux besoins d’un groupe particulier de clients, mais aussi la probabilité qu’un consommateur particulier effectue un achat.
Les données historiques sont utilisées pour créer des modèles de comportement prédictif, tandis que l’analyse prédictive couvre un domaine plus large dans lequel les modèles sont l’un des éléments pour déterminer la direction de l’avenir. En plus des données statistiques, l’analyse prédictive inclut également divers types d’algorithmes pour analyser et évaluer les données et estimer les probabilités d’événements spécifiques.
Ainsi, il est sûr de dire que la modélisation du comportement prédictif est un élément (sous-ensemble) appartenant au concept plus large de l’analyse prédictive.
La modélisation prédictive est l’élément clé pour comprendre le comportement futur et façonner la direction des stratégies futures. Cependant, pour que cela se produise, il est nécessaire de collecter des données pour l’analyse. Que pouvez-vous gagner en appliquant la modélisation du comportement prédictif ?
Il est impossible de dire de manière catégorique comment les clients agiront à l’avenir ou ce qui se passera. C’est irréaliste, surtout dans une économie en évolution rapide. Néanmoins, déterminer la bonne direction est déjà possible, juste avec l’aide des analyses de modélisation du comportement prédictif.
On pourrait dire que certaines personnes ont un bon instinct ou une intuition qui les aide à prendre des décisions commerciales importantes. Il peut y avoir quelque chose là-dedans. Cependant, une décision basée sur une analyse approfondie et des faits fiables sera certainement encore plus précise. Dans ce cas, il vaut mieux parier sur des données fiables que sur la chance.
Avec la modélisation prédictive, vous pouvez disposer des ressources à votre disposition de manière plus efficace. En partie, cela est rendu possible par la prévision du comportement des clients, ce qui se traduit par une meilleure gestion des ressources. Cela s’applique à pratiquement tous les aspects des opérations d’une entreprise, et un bon exemple est l’envoi de publicités ciblées aux clients, ce qui est en soi un moyen d’économiser des coûts, mais aide également à inciter le client à finaliser l’achat, ce qui augmente les bénéfices de l’entreprise.
En planifiant les activités futures ou la direction des changements prévus sur la base de modèles et de données concrètes, il est plus facile de gérer les risques et d’anticiper les difficultés possibles.
La base et l’essentiel pour créer des modèles prédictifs sont les données. C’est à la fois l’étape la plus difficile et le moment où le plus grand nombre d’erreurs se produisent. Collecter les données, les attribuer à des groupes appropriés et déterminer leur validité est laborieux, mais essentiel. Néanmoins, il arrive souvent que les données elles-mêmes ne soient pas d’une valeur suffisante, et il est nécessaire de les nettoyer, c’est-à-dire d’extraire ce qui est nécessaire pour passer aux étapes suivantes de la modélisation prédictive. Les problèmes à ce stade qui peuvent être rencontrés sont :
Le dernier point, l’inaccessibilité des données, implique certaines barrières techniques, mais aussi organisationnelles. Alors que les barrières techniques sont claires et ne nécessitent pas d’analyse plus approfondie, seulement une préparation adéquate, le problème organisationnel peut être un peu plus difficile à gérer. Cela inclut la situation où un département ou une industrie ne veut pas partager ses données, croyant que c’est son actif. Dans un tel cas, les équipes analytiques peuvent faire face à une barrière insurmontable.
Prévoir le comportement des clients est un élément important qui aide à prendre les bonnes décisions, ainsi qu’à ouvrir la voie au changement. Bien que ceux impliqués dans l’analyse puissent rencontrer un peu de difficulté en cours de route, il existe des outils avec leurs puissantes fonctionnalités disponibles sur le marché qui aident à éviter les erreurs de mesure et à développer des modèles efficaces. Contrairement aux apparences, créer de tels modèles de comportement des clients n’est pas seulement une solution pour les grandes entreprises, mais peut également être utile pour les petites entreprises.
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Responsable des ressources humaines avec une excellente capacité à créer une atmosphère positive et à établir un environnement précieux pour les employés. Elle aime voir le potentiel des personnes talentueuses et les mobiliser pour se développer.
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