Pourquoi votre entreprise a besoin d’analyses prédictives

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L’analyse prédictive est un terme couramment utilisé en conjonction avec «  Big Data  », mais sans vraiment comprendre le sens du terme, le concept peut être assez inutile. Alors, découvrons ce qu’est exactement l’analyse prédictive et pourquoi elle peut être bénéfique pour vos campagnes de marketing numérique.

L’analyse prédictive est l’utilisation de la science des données pour le profilage d’audience. Le profilage d’audience générique consiste à déterminer les caractéristiques spécifiques de votre public cible et à créer des personas spécifiques pour représenter chaque type de personne au sein de votre public cible. L’analyse prédictive est essentiellement le même processus, mais du point de vue des données.

En examinant vos données passées, vous pouvez déterminer les principales caractéristiques comportementales qui déterminent la probabilité qu’un utilisateur se convertisse ou non. En extrayant ces caractéristiques comportementales, vous pouvez créer une formule qui vous permettra de calculer la probabilité qu’un utilisateur de votre site Web se convertisse. Cela vous permettra de déterminer quels utilisateurs valent la peine d’être poursuivis et lesquels ne le sont pas afin que vous puissiez vous assurer que vos efforts de marketing sont correctement ciblés et que votre entreprise est aussi rentable que possible.

Identifier vos prédicteurs

Les caractéristiques comportementales de conduite dans Predictive Analytics sont appelées prédicteurs. Il peut s’agir de toutes les caractéristiques comportementales qui déterminent la probabilité qu’une personne se convertisse, par exemple; durée de la visite, lieu, etc. Ces prédicteurs sont ensuite utilisés dans un modèle (une formule) qui permet de calculer la rentabilité d’un type d’utilisateur spécifique. Les prédicteurs doivent être combinés dans un modèle et plus vous utilisez de prédicteurs, plus votre analyse sera précise.

Par exemple, disons que vos données vous montrent que la proximité joue un rôle dans les conversions; c’est-à-dire que plus un utilisateur est proche de vos locaux, plus il a de chances de se convertir. De plus, plus un utilisateur passe de temps sur votre site Web, plus il est susceptible de convertir. Dans ce scénario, vous utiliseriez la formule;

Lieu + durée de la visite = probabilité de conversion

Vous attribueriez des valeurs plus élevées à des emplacements plus proches de vos locaux, puis concentrer vos efforts de marketing sur les types d’utilisateurs avec une probabilité de conversion plus élevée.

Les modèles

La pratique de l’analyse prédictive peut être exploitée de trois manières différentes (appelées modèles).

Modèle descriptif – Analyse les données historiques et actuelles pour déterminer les relations et les tendances afin d’identifier les mesures à prendre pour aller de l’avant. C’est le modèle le plus couramment utilisé dans les entreprises.

Modèle prédictif – Analysez les données passées pour déterminer la probabilité que quelque chose se produise. Ce modèle doit être utilisé lorsque vous avez un résultat souhaité spécifique et que vous souhaitez calculer la probabilité que ce résultat se produise.

Modèle prescriptif – Analyse tous les éléments de la décision impliquant des variables pour prédire le résultat de ces décisions. Ce modèle examine tous les résultats possibles d’une décision et la probabilité que chacun se produise; vous permettant de manipuler la situation pour augmenter la probabilité du résultat souhaité. Ce modèle est idéal pour développer votre entreprise, car il peut être utilisé pour comprendre quels autres produits potentiels pourraient intéresser vos utilisateurs – afin que vous puissiez augmenter votre offre de produits.

Le modèle que vous choisirez dépendra de l’objectif de votre analyse. Cependant, une chose qui est cruciale dans tous les cas est qu’avant qu’un modèle ne soit mis en œuvre, vous devez comprendre les buts et objectifs que vous cherchez à atteindre à partir de votre analyse.

Votre activité et l’analyse prédictive

En mettant en œuvre l’analyse prédictive, votre entreprise peut obtenir une multitude d’informations qui, autrement, auraient pu être manquées. Évidemment, la manière dont vous déployez cette méthode d’analyse dépend entièrement des buts et objectifs que vous essayez de satisfaire, mais certaines raisons clés pour utiliser Predictive Analytics sont:

  • Identifiez les groupes d’utilisateurs avec la probabilité de conversion la plus élevée afin de pouvoir créer des campagnes numériques pour cibler ce public spécifique.
  • Identifiez les lacunes de votre offre de produits existante pour développer votre entreprise de manière informée et rentable.
  • Déterminez quel type d’utilisateur vaut la peine d’être recherché. Le simple fait que vous souhaitiez que votre public cible soit un certain type d’utilisateur ne signifie pas nécessairement qu’il sera le plus rentable pour votre entreprise.
  • Identifiez la probabilité que les prochaines campagnes de marketing réussissent pour déterminer où elles valent ou non l’investissement.

Les mises en garde

Mises en gardeUne idée fausse courante de l’analyse prédictive est sa capacité à prédire l’avenir. Bien que votre analyse vous donne une vision plus précise de l’avenir que de simplement poignarder dans l’obscurité, il est important de se rappeler que l’analyse est basée sur la probabilité, et donc aucune analyse ne sera jamais précise à 100%. Il y a plusieurs raisons pour lesquelles ce n’est pas une sécurité intégrée:

  1. Les données historiques ne reflètent pas directement les choses à venir – d’autres variables sont toujours introduites qui peuvent influencer l’évolution des tendances.
  2. Lors de la création de votre modèle d’analyse prédictive, il peut y avoir des variables inconnues, par exemple des problèmes économiques externes, des conditions météorologiques.
  3. Les modèles peuvent facilement être manipulés pour afficher des données favorables – comme pour toute analyse, il est possible de manipuler votre modèle pour afficher des données qui soutiennent l’argument que vous essayez de faire. Ce n’est pas un hasard, il y a tellement de recherches contradictoires!

En raison de ces trois facteurs, la révision de votre modèle devrait être un processus continu. De nouvelles variables doivent toujours être prises en compte et introduites et des tests doivent être effectués régulièrement.

Quelques exemples

Laissez-nous vous donner quelques exemples d’utilisation de Predictive Analytics au quotidien, afin que vous puissiez pleinement comprendre le concept d’utilisation:

  • Recommandations de produits d’Amazon – Amazon utilise les données d’achats précédents et les caractéristiques comportementales des utilisateurs pour déterminer les autres produits susceptibles de les intéresser.
  • Fil d’actualité de Facebook – Facebook utilise des caractéristiques comportementales pour déterminer la probabilité que vous soyez intéressé et interagissez avec une certaine publication dans votre fil d’actualité. Ceux avec une probabilité plus élevée seront publiés plus haut sur votre fil d’actualité.
  • Filtrage du spam par e-mail – en analysant votre comportement passé, le filtrage du spam par e-mail utilise des données pour déterminer la probabilité que vous soyez intéressé par un e-mail particulier et s’il doit ou non être marqué comme spam.

J’espère que cela vous a donné une bonne compréhension de l’analyse prédictive et pourquoi elle peut être bénéfique pour vos campagnes numériques.

Naturellement, vous pensez peut-être que c’est exactement ce dont vous avez besoin pour votre activité en ligne. Eh bien, pour obtenir plus d’informations et vous aider à mettre en œuvre la modélisation prédictive pour votre entreprise, veuillez nous contacter dès aujourd’hui.

Crédits d’image:

Analyse prédictive Blackboard de BigStock

Panneau d’avertissement de danger de BigStock

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