L'analyse prédictive et la compréhension du consommateur : produire moins mais mieux, pour vendre mieux ⋆ EtOH Science

Vous êtes-vous déjà interrogé sur notre capacité à prévoir l’avenir avec précision ?

Je ne parle pas ici de dons de voyance, mais plutôt d’anticiper la réaction d’un client ou d’un consommateur, ou même d’un sous-ensemble de ceux-ci, sur la base de leurs activités précédentes.

De nombreuses entreprises s’en servent pour mieux comprendre les consommateurs en général et leurs propres clients, puis utilisent ces informations pour améliorer leurs activités, leur marketing et leurs initiatives en matière de produits et de services afin de mieux répondre à leurs demandes. Donc, pour répondre à la question titre en quelques mots, oui. Nous pouvons utiliser l’analyse prédictive pour mieux comprendre les clients, mais seulement si nous l’appliquons correctement.

Au quotidien, l’analyse prédictive est utilisée pour repérer les tendances, les opportunités et les obstacles futurs ; ces informations, qui proviennent directement de la source, sont inestimables pour la mise en place de stratégies importantes.

L’analyse prédictive est utilisée régulièrement par la plupart des entreprises pour influencer les processus de prise de décision dans tous les domaines. Les entreprises du secteur de l’énergie utilisent l’analyse prédictive pour anticiper la quantité d’énergie que vous consommerez et le moment où vous la consommerez, même si vous venez d’emménager dans une nouvelle maison. C’est une illustration concrète des avantages de l’analyse prédictive pour les clients et les entreprises.

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive est un sous-ensemble de l’analyse des données qui se concentre sur la prédiction de l’avenir sur la base des données actuelles et passées provenant des interactions avec les clients. Il s’agit d’un concept très intéressant qui offre de nombreuses possibilités à toutes sortes d’entreprises.

Les technologies d’exploration de données, d’apprentissage automatique et d’analyse statistique sont généralement utilisées pour collecter et trier ces données à partir d’une série de plateformes couvrant les différents canaux par lesquels les marques entrent en contact avec les clients et les consommateurs, notamment :

Les médias sociaux sont scrutés pour connaître les réactions des clients, les tendances et les opportunités. En tant qu’unique moyen de communication, les médias sociaux sont une plateforme en ligne toute prête que vos clients et consommateurs utilisent pour communiquer entre eux 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, produisant ainsi plus de données que jamais auparavant dans cette pandémie.

Parcourir les transcriptions du service client par chat en direct ou les données des lignes téléphoniques du service client. Cette méthode est le plus souvent utilisée pour découvrir et résoudre les problèmes qui surviennent lors des rencontres quotidiennes avec les clients, mais elle peut également être utilisée pour l’analyse prédictive.

L’utilisation de l’internet des objets pour collecter des données passives sur l’utilisation des applications, les lieux fréquemment visités, les requêtes fréquemment recherchées sur Google, et bien d’autres choses encore, afin de dresser un meilleur tableau avec des informations contextuelles qui permettent de mieux comprendre les raisons du comportement antérieur du consommateur, et donc de partager des informations sur la façon dont les consommateurs se comporteront à l’avenir lorsqu’ils seront confrontés à des circonstances similaires.

L’analyse prédictive: produire moins mais mieux, pour vendre mieux

L’une des meilleures façons de préparer l’avenir est d’utiliser l’analyse prédictive pour mieux comprendre les clients, mais seulement si elle est utilisée pour les informer plutôt que de les orienter entièrement. Les clients préfèrent désormais des produits plus chers et de meilleure qualité que des produits moins chers et de moindre qualité. Dans cette optique, il est essentiel que les fabricants s’attachent davantage à répondre aux exigences des consommateurs. Il est essentiel de comprendre les consommateurs en dehors de l’environnement « consommateur » ; les informations contextuelles sont essentielles pour comprendre le comportement des consommateurs, car elles révèlent pourquoi les individus et les groupes agissent comme ils le font, leurs principales influences et leurs réactions les plus courantes face aux situations et aux circonstances. Cependant, de nombreuses données contextuelles peuvent être recueillies au sujet d’un seul client, alors comment sommes-nous censés donner un sens à tout cela ?

En raison de la grande quantité de données que nous générons quotidiennement, il est difficile pour une équipe de recherche de tout passer en revue, et c’est là que l’apprentissage automatique et l’automatisation entrent en jeu. Lorsqu’ils sont correctement programmés, les algorithmes automatisés peuvent facilement repérer et trier les données en thèmes clés, prêts pour l’expertise d’un chercheur ; celui-ci peut ensuite utiliser les outils d’analyse statistique de son choix, qui font appel à des techniques de visualisation et de modélisation des données pour analyser les données et en tirer des informations clés qui contribuent à éclairer les décisions prises dans l’ensemble de l’organisation sur une variété de sujets allant du développement de produits et de services à l’affinement des processus à l’échelle de l’entreprise et décentralisés.

Utilisation de l’analyse prédictive pour mieux comprendre vos clients

Ces connaissances des consommateurs peuvent être mises à profit dans divers départements, du marketing au service clientèle en passant par le développement de produits et le soutien opérationnel, dans des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs. Donc, pour revenir à la question initiale, oui, lorsqu’elle est utilisée correctement, l’analyse prédictive conduit à une meilleure connaissance du consommateur permettant une moindre production avec des ventes élevées.

La méthode la plus efficace pour utiliser l’analyse prédictive afin de mieux comprendre les clients est de l’intégrer dans une stratégie de recherche plus large qui permet de collecter et d’analyser en permanence des données provenant de nombreuses sources pour une plus grande précision.

L’analyse prédictive, comme tout autre outil ou approche, ne peut nous mener qu’à un certain point dans notre quête de compréhension des clients. Nous oublions que l’analyse prédictive n’est qu’une estimation de ce qui pourrait se produire, et non quelque chose sur lequel nous pouvons compter avec une grande précision, car nous nous concentrons tellement sur l’utilisation de données historiques pour anticiper le comportement futur. Il s’agit d’un guide approximatif que nous pouvons suivre, mais le terrain peut changer et évoluer en fonction des données que nous collectons plus tard.

Ainsi, pour que votre compréhension de l’analyse prédictive soit aussi actuelle et précise que possible, la collecte et l’analyse des données doivent être continues, et les prédictions que nous faisons à partir de celles-ci doivent être continuellement réinformées, renforcées et influencées par les flux de données et les idées que nous obtenons à partir des techniques de collecte de données.