Les analyses prédictives vous permettent de prédire l’avenir de votre entreprise. Ainsi, vous pouvez notamment anticiper les prospects les plus prometteurs, les évolutions du marché, les défauts de paiement et la fraude. Joris Peeters, data scientist en chef, nous présente un état des lieux et les dernières évolutions. Il lit pour nous dans la boule de cristal des analyses prédictives.
De nos jours, les voitures peuvent rouler sans conducteur, les objets peuvent être imprimés en 3D à la maison et les appareils peuvent être utilisés par la pensée. Il n’est donc pas si étrange de pouvoir prédire les événements du lendemain, si ?
Joris Peeters, chief data scientist (expert en chef en sciences des données) chez Altares – Dun & Bradstreet Benelux, vous dévoile la formule magique : une montagne de données en croissance perpétuelle + l’exploration de données + des techniques d’apprentissage automatique + des algorithmes et modèles statistiques.
Cette formule vous permettra d’obtenir des prévisions à la pointe de la technologie, indique Joris Peeters. « Nos modèles peuvent notamment prédire plus des trois quarts des faillites qui auront lieu durant les 12 prochains mois dans le Benelux. »
Les analyses prédictives au service de la prospérité
L’application des analyses prédictives présente d’innombrables avantages pour les entreprises, avance Peeters. « La prospection, la conformité, les scores de crédit, l’automatisation des processus, la gestion des débiteurs, la logistique, l’analyse client... En réalité, il est possible d’inclure les données et la technologie des modèles prédictifs dans l’ensemble du cycle économique. »
Penchons-nous de plus près sur la prospection. Monsieur Peeters explique : « À l’aide d’une simple commande dans une base de données, vous pouvez déjà faire un gros tri, par exemple en appliquant un filtre pour éliminer les entreprises trop petites. Cependant, la véritable valeur réside dans le modèle prédictif. Vous connaissez ainsi les prospects les plus prometteurs et savez donc à qui vous adresser en priorité. Imaginons qu’en moyenne, 2 % des entreprises que vous contactez dans le cadre d’une démarche de prospection téléphonique finissent par acheter l’un de vos produits. Grâce aux modèles prédictifs, vous pouvez faire passer ce pourcentage à 15, voire 20 %. »
Cibler les clients qui risquent de se tourner vers la concurrence, anticiper les problèmes que les fournisseurs sont susceptibles de rencontrer, déceler à temps les transactions présentant un risque accru en matière de fraude et de corruption... Voilà quelques exemples parmi tant d’autres de la manière dont les analyses prédictives aident les entreprises à se développer. Vous souhaitez en savoir plus ? Consultez donc notre livre blanc intitulé « Des données aux informations : les analyses prédictives ».
Analyses prédictives : les points d’attention
Joris Peeters constate que les entreprises du Benelux prennent rapidement conscience de la nécessité de recourir à des analyses commerciales et prédictives. Cependant, pour pouvoir tirer des informations à partir de données, il est nécessaire de posséder des connaissances approfondies. Quels sont les principaux points d’attention des entreprises, aux yeux de Joris Peeters ?
1. Ayez conscience du pouvoir des données
Les entreprises n’ont pas toujours conscience du potentiel des données. Monsieur Peeters explique : « Si vous n’explorez pas constamment les possibilités, vous prendrez de plus en plus de retard. Les entreprises dont le directeur est conscient du potentiel des données ont un avenir très prometteur qui les attend. Nous voyons déjà aujourd’hui un fossé se creuser entre les entreprises sur le marché.
2. Investissez dans les bonnes compétences humaines
Les entreprises ont besoin de nombreuses connaissances en matière de données et d’analyse. Mais quel profil recruter ? « J’ai vu des entreprises dont les équipes de sciences des données étaient uniquement composées de docteurs en mathématiques. Résultat : le retour sur investissement était médiocre. Ces personnes disposent en effet d’excellentes connaissances en matière de statistiques, mais elles ont moins le sens des affaires », explique Joris Peeters. Son conseil ? Il est essentiel de disposer au niveau C de connaissances et de notions suffisantes en matière de potentiel des données. Et plus bas dans la hiérarchie, un lien solide doit être établi entre la science des données et le volet relatif à la gestion de l’entreprise (autrement dit, au management).
3. N’investissez pas aveuglément dans du matériel et des logiciels
Selon Joris Peeters, la technologie doit être un moyen, mais pas une fin en soi. Trop d’entreprises sont obnubilées par du matériel ou des logiciels et ne se demandent même pas ce qu’elles souhaitent faire avec leurs données. « Commencez par faire l’inventaire des objectifs à atteindre. Vous pourrez ensuite déterminer la technologie dont vous avez réellement besoin », nous conseille notre data scientist.. En fin de compte, la potion magique n’est autre que le mélange de technologies appropriées, des données adéquates et des personnes compétentes pour les traiter.
Apporter sa pierre à l’édifice de l’évolution
En tant qu’acteur de premier plan dans le domaine des modèles prédictifs pour les entreprises, Altares Dun & Bradstreet participera activement à l’évolution de ce marché durant la décennie à venir. Joris Peeters et ses collègues s’attendent à trois développements majeurs :
- Comment relier la montagne de données non structurées provenant, par exemple, des réseaux sociaux aux entreprises auxquelles elles se rapportent ? Une bonne dose d’intelligence artificielle est nécessaire à cet effet. Ce projet est en cours..
- Les entreprises s’attendent, à juste titre, à ce que les modèles et les plateformes ne cessent de s’améliorer. Ainsi, les prévisions gagnent en précision et il est possible d’intégrer facilement des analyses (prédictives) prêtes à l’emploi telles que celles de D&B Credit, D&B Onboard et Market Insight dans tous les flux de travail.
- De plus en plus d’importance est accordée aux appareils mobiles. Les clients ne veulent plus lire un rapport de 15 pages. Tout doit être simple, rapide et efficace. Et les appareils mobiles remplissent ce critère.
Les prévisions en matière d’analyse prédictives
Où en serons-nous dans 10 ans dans le domaine des analyses prédictives ? Joris Peeters répond à cette question. « Nous allons assister à des développements spectaculaires dans tous les domaines du cycle économique. Aujourd’hui, nous collectons des données relatives au transport, par exemple. À l’avenir, les transporteurs qui ont encore de la place dans leur camion pourront déterminer à l’aide de leur application s’ils peuvent aussi prendre en charge des produits d’autres sociétés. »
Joris Peeters entrevoit un bouleversement de nos jours de travail dans sa boule de cristal. « Imaginons que vous êtes un collaborateur commercial. Un système intelligent établit pour vous une liste de prospects sur votre téléphone. Vous commandez une voiture autonome et branchez votre téléphone, la voiture suit alors automatiquement l’itinéraire le plus intelligent pour se rendre chez tous les prospects. Chez les prospects, vous pouvez procéder à toutes sortes de vérifications, dans les domaines de la solvabilité et de la conformité, par exemple, à l’aide de votre téléphone. Sur le chemin du retour, vous pouvez envoyer des factures de manière entièrement automatisée. »
Voilà qui semble très futuriste, n’est-ce pas ? Monsieur Peeters explique : « Moins qu’il n’y paraît. Nous avons déjà évoqué concrètement ce scénario commercial avec des clients. Croyez-moi, c’est plus proche de nous que vous ne le pensez. »
Vous souhaitez en savoir plus sur les applications des analyses prédictives, les points d’attention pour les entreprises, les analyses par anticipation, les tendances dans les domaines des analyses commerciales et les modèles prédictifs d’Altares Dun & Bradstreet ? Téléchargez notre livre blanc « Des données aux informations : les analyses prédictives »».
