Votre entreprise gère un grand nombre de données au quotidien ? Vous souhaitez affiner votre prise de décision grâce à l’analyse de ces informations ?
Grâce à l’analyse prédictive, vous serez capable d’établir des prévisions précises, basées sur l’historique de votre activité.
Voyons ensemble l’intérêt de son intégration dans la gestion de votre supply chain.
Définition de l’analyse prédictive
L’augmentation du nombre de données produites par une entreprise permet aujourd’hui le développement de nouvelles méthodes de prédictions. En effet, le Big Data est utilisé dans de nombreux secteurs d’activités pour optimiser la prise de décisions stratégiques au sein de l’entreprise.
Pour cela, de nombreux professionnels utilisent l’analyse prédictive.
Il s’agit d’une méthode de traitement des données permettant de définir les probabilités de réalisation de divers scénarios en fonction de l’historique de votre entreprise.
En utilisant à la fois des données, des statistiques et des solutions d’apprentissage automatique, il est possible de réaliser des prévisions plus précises, mais également plus rapides, concernant de multiples aspects de votre activité.
Les différents types d’analyse prédictive
L’analyse prédictive consiste à établir les probabilités de divers scénarios en fonction d’un grand nombre de données.
Cette méthode se décline en trois types d’analyse :
Le Machine Learning
Considérée comme une branche de l’IA (Intelligence Artificielle), le Machine Learning est une méthode d’apprentissage automatique basée sur l’utilisation du Big Data.
Elle permet à une machine de définir de manière autonome un algorithme de traitement des données à partir d’un regroupement d’informations.
Le Data Mining
Également appelé “forage de données”, le Data Mining consiste à analyser de larges bases de données afin de regrouper les informations pour en déduire des “patterns”.
Il s’agit de modèles de classification des données permettant de transformer le Big Data en groupes d’informations exploitables.
Les analyses de régression
L’analyse de régression est un type d’analyse prédictive s’intéressant exclusivement à la corrélation entre plusieurs variables. Elle est donc capable de définir si deux éléments sont dépendants ou non entre eux et en quoi cela peut impacter les prédictions.
Grâce à l’analyse de régression, vous pouvez donc évaluer l’impact de l’évolution d’un facteur sur une autre variable.
Les avantages de l’analyse prédictive
La naissance de l’analyse prédictive s’explique par l’augmentation de la quantité de données à disposition des entreprises.
Le Big Data, couplé à des ordinateurs performants et accessibles, a permis la démocratisation de cette méthode de prévision. Celle-ci présente un réel avantage à l’heure où la conjoncture économique exige une forte différenciation de la part des entreprises.
De manière générale, l’analyse prédictive permet d’optimiser le fonctionnement global d’une organisation. Elle est capable de détecter les fraudes, d’améliorer les actions de communication, de faciliter la prise de décision et de réduire les risques.
Ces avantages rendent l’analyse prédictive applicable à de nombreux secteurs d’activités.
Les différentes mises en application
Grâce à ses divers avantages ainsi qu’à la démocratisation de certaines solutions, l’analyse prédictive est aujourd’hui utilisée dans de nombreux domaines d’activités.
Le secteur industriel
Dans le domaine de l’industrie, l’analyse prédictive est principalement utilisée pour améliorer la maintenance des machines.
En effet, elle est capable, grâce à des capteurs, de détecter les problèmes mécaniques et le niveau d’usure des machines. Cela permet de prévoir en amont la réparation ou le remplacement du matériel.
Le marketing et la vente
Grâce à sa capacité d’analyse du comportement des consommateurs, l’analyse prédictive présente de nombreux atouts pour les professionnels de la vente et du marketing.
En effet, il est possible de déterminer le niveau de maturité d’un prospect grâce à cette solution. Vous pourrez également adapter vos actions de communication en fonction du public ciblé.
Il s’agit là d’une mise en application extrêmement courante de l’analyse du Big Data.
Les entreprises récoltent aujourd’hui une quantité colossale d’informations sur leurs clients et prospects.
Avec l’analyse prédictive, elles peuvent donc personnaliser la relation client afin de fidéliser ces derniers et d’augmenter leurs ventes.
Les ressources humaines
À l’instar du Machine Learning, l’analyse prédictive impacte de plus en plus le secteur des ressources humaines. Les entreprises automatisent leurs processus de recrutement en s’appuyant sur des algorithmes pour analyser les candidatures reçues.
Une solution d’analyse prédictive peut donc déterminer quel candidat sera le mieux adapté à un poste.
Les relations client
Afin de conserver une trace numérique des échanges entre l’entreprise et chaque client, il est essentiel de digitaliser le service des relations client.
Grâce au développement d’outils numériques tels que les sondages de satisfaction, toute entreprise dispose de données importantes concernant la qualité de la relation du client avec la marque.
Les solutions d’analyse prédictive sont capables d’analyser les réponses à vos enquêtes de satisfaction afin de venir alimenter vos bases de données sur votre clientèle.
Vous pourrez ainsi connaître le niveau de satisfaction, le temps de réponse ou encore les termes les plus employés par vos clients.
Le rôle de la transformation digitale des entreprises
Afin de rendre plus précises les prévisions de vos outils d’analyse prédictive, il est essentiel de pouvoir les alimenter en données régulières.
Pour cela, la transformation digitale des entreprises est indispensable. C’est elle qui permettra de conserver une trace numérique de toutes les décisions et actions de la société.
En effet, vous pourrez à la fois digitaliser vos process logistiques, vos actions de marketing ou encore votre relation client.
Cela vous permettra d’alimenter vos bases de données avec divers indicateurs qui permettront aux outils d’analyse prédictive de déterminer des probabilités en fonction de l’historique de votre activité.
Chez Vekia, nous sommes capables d’intégrer notre solution dans une stratégie complète de transformation digitale grâce à notre partenariat avec la société Silverprod Group.
Les limites de l’analyse prédictive
Bien que l’analyse prédictive ait fait ses preuves dans de nombreux domaines, elle présente également des limites sur certains points.
Le caractère probabiliste des résultats de l’analyse prédictive en fait une science inexacte.
Les réponses fournies par cette méthode doivent être considérées comme un outil et non comme une solution.
Au moment de votre prise de décision, vous devez utiliser ces résultats comme un indicateur de la probabilité que tel ou tel autre événement se produise. Il s’agit donc d’une manière de guider vos décisions stratégiques et non une prédiction exacte sur l’avenir.
Toutefois, l’analyse prédictive reste un moyen efficace d’apprendre du passé pour améliorer vos décisions futures.
Son utilisation dans le domaine de la supply chain
Les professionnels de la supply chain ont quotidiennement recours à des solutions de prédictions afin d’affiner la gestion de leurs stocks. Pour cela, il existe de nombreux outils qui s’appuient notamment sur l’analyse prédictive.
En effet, celle-ci permet d’optimiser le résiduel de stock et les coûts qui y sont liés en évaluant le plus précisément possible les besoins en réapprovisionnement.
En fonction des données historiques de l’entreprise, l’algorithme pourra éviter les ruptures de stock tout en évitant les surcoûts.
Grâce aux prévisions probabilistes, vous pourrez prendre une décision en connaissant la probabilité de réalisation de différents scénarios. C’est ce que vous permet de faire la solution développée par Vekia.
Si vous souhaitez en savoir plus sur l’utilisation de l’analyse prédictive chez Vekia, n’hésitez pas à contacter nos équipes. Nous serons ravis de répondre à vos questions et de vous renseigner sur le fonctionnement de nos outils de gestion de votre supply chain.