Predictive Analytics

Selon Guillaume

Senior Data Engineer

Swile

Qu’est-ce que la predictive analytics ? 

L’analyse prédictive est une branche du Machine learning qui est utilisée afin de prédire le résultat d’événements futurs. Pour ce faire, on utilise des algorithmes et modèles statistiques qui analysent les données historiques pour y découvrir des tendances, qui seront ensuite extrapolées pour faire de la prédiction. 

Par exemple, les algorithmes d’apprentissage supervisé permettent aux entreprises de créer une intelligence prédictive en déterminant les relations existantes entre des données structurées ou non structurées. 

Pourquoi les algorithmes de prédiction sont-ils pertinents en marketing ? 

Par nature, le rôle d’un responsable marketing est de proposer une offre répondant le mieux à un besoin et à une demande identifié. La prédiction peut donc avoir un rôle cruciale dans ce domaine : 

  • Combien de produits dois-je produire pour éviter un surplus d’inventaire ? 
  • Le marché va-t-il croître dans les 5 prochaines années ?
  • Quels utilisateurs ont la plus grande probabilité de convertir ?

Mal prédire une tendance peut s’avérer dévastateur pour n’importe quelle entreprise.

C’est pour cette raison que les algorithmes de prédiction sont essentiels pour répondre aux enjeux business d’une entreprise. Ils permettent par exemple d’anticiper le niveau de production, le niveau de vente, les tendances du marché, les nouvelles appétences des consommateurs, et accompagnent ainsi la bonne prise de décision du management.

Comment fonctionnent les algorithmes de prédiction ? 

Voici les différentes étapes nécessaires à la mise en place d’une analyse prédictive :

  1. Obtenir une large base de données historiques, contenant un maximum de variables, et notamment la variable que vous souhaitez prédire
  2. Entraîner l’algorithme sur une partie de ces données afin qu’ils puisse identifier les tendances et déterminer les corrélations entre les données

→ Que s’est-il passé ? Pourquoi cela s’est-il passé ? 

  1. Appliquer le modèle sur le reste des données et comparer les résultats de prédiction avec la réalité.

→ Le modèle est-il performant ?

4. L’algorithme peut désormais être appliqué sur de nouvelles données et sortir des résultats de prédictions.

→ Que va-t’il se passer dans le futur ?

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