Segmentation, décisionnel ou prédictif ? Pour adresser des besoins métier spécifiques sur la base de données toujours plus volumineuses, les organisations peuvent exploiter 5 techniques d’analyse avancée.
Segmentation, décisionnel ou prédictif ? Pour adresser des besoins métier spécifiques sur la base de données toujours plus volumineuses, les organisations peuvent exploiter 5 techniques d’analyse avancée.
Les entreprises n’ont jamais eu autant d’informations à leur disposition. Mais encore faut-il les utiliser à bon escient. Selon le résultat recherché, différentes techniques d’analyse peuvent être employées. Qu’ils soient professionnels de l’industrie, de la finance ou encore de la santé, chacun suit son propre chemin pour rendre son organisation plus intelligente. Tour d’horizon.
Segmentation
Les entreprises peuvent concevoir et mettre en œuvre des stratégies particulièrement ciblées en segmentant leurs données par catégories (géographique, démographique, comportementale…). Le marketing utilise la segmentation pour comprendre qui achète les produits et trouver la meilleure approche pour atteindre les différents groupes de consommateurs. La segmentation est également très employée dans le secteur de l’assurance pour détecter les fraudes ou dans la finance pour identifier les anomalies et les transactions irrégulières.
Arbre de décision
Cette technique d’analyse est très présente dans la finance et la banque pour évaluer le niveau de risque d’un crédit à un particulier ou une entreprise. Dans la santé, les arbres de décisions aident à déterminer quel traitement sera le plus efficace dans certaines conditions spécifiques. Les call-centers et les services de relation client en sont également de grands utilisateurs pour s’assurer que le client reçoit la bonne information au bon moment.
Modèle prédictif
Plébiscités dans de nombreuses industries, les systèmes prédictifs consistent à analyser des sources très diverses de données (chiffres de ventes, études de marché, retours clients…) pour en extraire un modèle qui permettra d’anticiper un chiffre d’affaire ou tout autre résultat business. Les distributeurs en utilisent pour prévoir la demande et éviter à la fois les ruptures de stock et les invendus. Les assureurs s’en servent pour calculer le risque associé à un souscripteur et ajuster le montant de sa prime en conséquence. Les établissements de santé peuvent également créer des modèles pour prévoir l’évolution d’un foyer de maladie.
Analyse textuelle
Les technologies d’analyse de texte permettent à une entreprise de tirer parti de données non structurées, comme des notes manuscrites ou des pages web. Il est par exemple possible de lire les publications sur les réseaux sociaux pour évaluer le ressenti des consommateurs sur un nouveau produit. L’analyse textuelle est également utile dans la détection de la fraude, pour analyser toutes sortes de formulaires. Combinée à un outil de traitement des données structurées présentes dans les bases, cette analyse peut donner des résultats très précis.
Simulation et optimisation
Les outils d’optimisation et de simulation sont essentiels dans l’industrie pour affiner la configuration des machines, améliorer la vitesse de production et garantir que les produits seront livrés en temps et en heure. Les simulations sont par ailleurs très répandues chez les acteurs de l’énergie pour optimiser au maximum les systèmes de production d’eau, de gaz ou encore d’électricité.
