Analyse prédictive en Relation Client : qu’est-ce que c’est ?

1. Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

A. Définition

L’analyse prédictive englobe un vaste ensemble de techniques qui s’appuient sur les statistiques, sur l’apprentissage automatique et sur l’analyse de données, et dont le but est de construire des modèles qui permettent de prédire des résultats futurs à partir de données historiques et actuelles.

Elle se différencie de l’analyse descriptive, qui repose sur la description d’évènements ou de comportements passés, et de l’analyse diagnostic, dont le but est de comprendre pourquoi et comment ils se sont produits, en se projetant quant à elle vers l’avenir. L’objectif de l’analyse prédictive est de créer des modèles prédictifs, aussi connus sous le nom de « patterns », en exploitant notamment le data mining, c’est-à-dire l’exploration de données.

Ce type d’analyse s’est développé en lien avec le Big Data, qui correspond au gigantesque ensemble de données qui sont collectées par le biais des outils numériques. Les informations qui en découlent sont recoupées et mises en relation via des variables communes, et sont utilisées pour formuler des hypothèses et des probabilités quant à des évènements qui pourraient survenir dans le futur.

L’analyse prédictive ne constitue donc pas une vérité absolue, mais elle peut permettre de déceler à l’avance certaines tendances, ainsi que de détecter des risques et des opportunités stratégiques.

B. Importance de l’analyse prédictive pour les entreprises

Alors que les marchés et les attentes des clients évoluent très vite, mais aussi que la concurrence s’intensifie, l’analyse prédictive se présente comme une solution qui a de nombreux avantages pour les entreprises, et qui joue un rôle important à plusieurs égards puisqu’elle permet :

• Une vision stratégique affinée, grâce à une compréhension plus nuancée des marchés. En anticipant les changements de ces derniers, ainsi que les évolutions des comportements des consommateurs, les entreprises peuvent ajuster leurs stratégies de manière proactive en saisissant les opportunités qui ont été décelées et en évitant les pièges potentiels.
• Une optimisation des ressources, les prédictions dont la précision et les probabilités sont les plus élevées offrant la possibilité de mieux allouer les investissements de différentes natures. En prévoyant par exemple une augmentation de la demande pour un produit particulier, une entreprise peut ajuster ses niveaux de production ou de stock en conséquence, ce qui évite les potentiels surplus coûteux ou les ruptures de stock.
• Une meilleure gestion des risques, la modélisation de différents scénarios futurs basés sur les données passées et actuelles, conduisant à une appréhension plus juste des erreurs stratégiques qui peuvent et doivent être évitées.
• Une amélioration de l’expérience client, en comprenant à l’avance les besoins et les attentes des clients pour garantir leur entière satisfaction, et ainsi bénéficier d’un taux de fidélisation plus élevé.
• Une efficacité marketing renforcée, en ciblant plus précisément les segments de clientèle qui sont les plus à même de réagir favorablement aux actions qui sont menées, ce qui joue pleinement en faveur du retour sur investissement.
• Une anticipation des tendances, qui constitue un véritable avantage concurrentiel en rendant possible le fait de se positionner au bon moment et efficacement sur son marché cible, et montrer aux consommateurs et aux clients que l’entreprise est en phase avec la réalité, la société et son temps.

En somme, l’importance de l’analyse prédictive réside dans sa capacité à transformer d’énormes volumes de données en insights actionnables. Elle constitue un précieux indicateur pour garantir la pertinence des décisions qui sont prises et des actions qui sont menées par les entreprises, mais aussi leur compétitivité.

2. Pourquoi utiliser l'analyse prédictive en relation client ?

A. Quels sont les objectifs de l’analyse prédictive en relation client ?

Appliquée à la relation client, l’analyse prédictive est utilisée pour remplir différents objectifs, qui ont eux-mêmes pour but commun et final de faire en sorte que les interactions entre l’entreprise et les clients soient bénéfiques aux deux parties.

Le premier d’entre eux réside dans l’anticipation des besoins, en interprétant les comportements passés et présents des clients pour prédire leurs attentes futures. L’entreprise peut ainsi leur proposer des produits et/ou des services avant même qu’ils n’en conscientisent ou n’en expriment le besoin.

Les modèles prédictifs contribuent également à l’optimisation de l’engagement client, car ils offrent une meilleure compréhension des tendances et des préférences individuelles. Les entreprises peuvent ainsi personnaliser le parcours client pour que chaque interaction soit basée sur l’individu, et soit source d’émotions positives et mémorables.

Dans cette même logique, l’analyse prédictive permet d’identifier les facteurs qui ont un impact positif sur la fidélisation, et qui pourront donc trouver leur place dans les stratégies qui seront déployées pour tisser des relations de long terme avec les clients.

Derrière ces précédents objectifs se cache pour les entreprises celui de la rentabilité de la relation client et de la maximisation du ROI. Chacune des interactions avec les clients induit des coûts, qu’il s’agisse d’une campagne marketing, d’une offre promotionnelle ou d’un contact avec le service support. Avec l’analyse prédictive, les entreprises peuvent rationaliser et fiabiliser l’allocation de leurs dépenses et de leurs coûts, et ainsi s’assurer un meilleur retour sur investissement.

B. Les différentes méthodes et techniques utilisées

Diverses méthodes et techniques sont employées pour extraire des insights à partir des données, et ainsi formuler des hypothèses et des probabilités. Dans tous les cas, l’intelligence artificielle est au cœur de l’analyse prédictive en raison du nombre colossal de données à traiter et à analyser. L’intervention d’un expert humain des données, qui peut être un data scientist ou un data analyst, est néanmoins nécessaire pour juger de leur utilité et de leur pertinence.

À l’heure actuelle, trois principales technologies et techniques sont mises à contribution pour créer des modèles prédictifs :

• Le machine learning, qui permet au système informatique de trouver des insights en utilisant des algorithmes qui apprennent de manière itérative à partir des données disponibles. Il s’agit d’une méthode très efficace pour traiter des volumes massifs de données, et en dégager des informations précises selon un ensemble de critères définis en amont.
• Le data mining, ou forage de données, consiste en l’exploration de grands ensembles de datas pour en dégager des patterns. Cette technique s’appuie sur des modèles de classification des données, qui ne sont pas explicites à l’état brut, pour en extraire des informations qui permettront d’établir des prédictions plus ou moins précises.
• L’analyse de régression, une méthode statistique qui examine la relation entre deux ou plusieurs variables. Elle permet de mieux comprendre les corrélations entre une variable dépendante, par exemple la satisfaction client, et une ou plusieurs variables indépendantes telles que l’âge, le revenu ou la fréquence d’achat. Il est ainsi possible de prévoir les effets qu’aura le changement d’une variable indépendante sur une variable dépendante.

En combinant ces techniques, les entreprises peuvent considérablement améliorer le potentiel de leur relation client en anticipant les attentes et les désirs futurs de leur clientèle, et en s’assurant de la qualité des interactions qu’elles ont avec elle.

3. Mise en pratique de l'analyse prédictive en relation client

A. Collecter et préparer les données

L’efficacité et le succès de l’analyse prédictive reposent avant tout sur la qualité des données utilisées. Avant même de penser à la mise en place d’algorithmes sophistiqués ou de techniques avancées, il faut effectivement s’assurer que les datas sur lesquelles le travail d’analyse va porter sont précises, pertinentes et bien structurées.

Le processus visant à recueillir et à préparer les données suit donc plusieurs étapes clés :

• La collecte des données, qui peut s’effectuer via la base de données interne de l’entreprise, son site web, les réseaux sociaux qu’elle utilise, ou encore par le biais d’enquêtes de satisfaction. L’objectif est de disposer de datas qui sont révélatrices des profils, des comportements, des interactions et des préférences des clients.
• Le nettoyage des données, dont le but est d’éliminer les doublons, les erreurs et les incohérences qui pourraient nuire au travail d’analyse, et engendrer des informations à la fiabilité moindre.
• La transformation des données, qui peut consister en une normalisation de celles-ci pour qu’elles soient toutes à la même échelle, ou en leur encodage afin qu’elles puissent être exploitées par le système informatique.
• L’intégration des données, c’est-à-dire leur regroupement en un ensemble cohérent pour bénéficier d’une vision la plus large et la plus pertinente possible de la clientèle, ce qui facilitera la mise en œuvre d’analyses à plus grande échelle.

Ne pas réaliser ce travail préliminaire peut avoir pour conséquence de biaiser les résultats qui sont obtenus, et donc les prévisions qui sont établies. Sans données de qualité, même les algorithmes les plus avancés et les plus performants ne peuvent pas être en mesure de produire des insights fiables.

B. Modéliser et entraîner les algorithmes

La modélisation et l’entraînement des algorithmes constituent des phases charnières de la mise en pratique de l’analyse prédictive. Dans un premier temps, la modélisation peut se résumer à la sélection du modèle d’algorithme qui sera utilisé pour effectuer les analyses, celui-ci dépendant notamment de la technique d’analyse utilisée et de la nature des données à traiter.

Une fois ce modèle établi, il faut l’entraîner en utilisant un sous-ensemble de données collectées, ce qui signifie que l’algorithme apprend des données historiques pour comprendre les relations qui s’établissent entre elles, ainsi que les tendances qui s’en dégagent. Pour valider cet entraînement, le modèle est ensuite confronté à un ensemble de datas qu’il n’a pas encore analysé, ce qui permet de mesurer sa précision.

S’il ne répond pas aux attentes, des ajustements y sont alors apportés en affinant les paramètres ou en intégrant de nouvelles caractéristiques. C’est seulement à l’issue de cette phase d’optimisation que l’algorithme est déployé pour formuler des probabilités et des hypothèses sur des évènements futurs.

C. Détecter des tendances et prédictions

Même si les algorithmes et les outils utilisés pour l’analyse prédictive sont de plus en plus puissants et efficaces, il faut garder à l’esprit que celle-ci ne constitue pas une science exacte. Les résultats et les insights obtenus doivent donc être pondérés et pris en compte à leur juste mesure pour formuler des prédictions et détecter des tendances.

Les prédictions vont pour leur part se focaliser sur des évènements spécifiques, comme la probabilité qu’un client effectue un achat à la suite d’une campagne publicitaire. À partir des insights, il faut ainsi évaluer les chances de réussite des actions marketing, et ajuster ces dernières le plus finement possible pour que la probabilité de voir le client passer à l’acte d’achat soit la plus élevée possible.

La détection de tendances offre  quant à elle une vision panoramique des mouvements et des évolutions au sein d’un marché ou d’une clientèle. L’analyse des comportements d’achats peut par exemple permettre d’identifier un changement dans les habitudes de consommation, et dévoiler des pistes plus ou moins sûres pour développer de nouvelles offres qui seront susceptibles de répondre aux attentes futures des consommateurs.

En exploitant à leur juste mesure les prédictions qui sont formulées et les tendances qui sont détectées, mais aussi en évaluant correctement les risques à partir des hypothèses qui sont émises, les entreprises peuvent ainsi tirer le meilleur profit de l’analyse prédictive en lissant et en dynamisant continuellement leurs stratégies pour maximiser le potentiel de leur relation client.

Pour aller plus loin :

Si vous n’êtes pas rassasié, nous vous proposons d’en apprendre encore davantage sur le thème de l’utilisation des données en consultant notre article qui vous présente 4 pistes pour mieux exploiter la data et améliorer votre relation client.