La nouvelle révolution client ne sera pas « prédictive » mais « prescriptive » #Marketingthema

par marketingthema

Source image: IBM

Le Big-data révolutionne vraiment le visage du monde moderne! Nous assistons à une exploitation de plus en plus massive de jeux de données importants pour en extraire différents types d’enseignements sur le comportement des clients, leur facon de prendre des décisions d’achat, l’expérimentation se fait désormais en temps réel avec des méthodes d’A/B testing dans un souci d’optimisation constant, les méthodes statistiques deviennent de plus en plus sophistiquées avec des modèles SVM, GARCH, Réseaux neurones, etc …. il est désormais possible d’atteindre de très hauts degrés de sophistication dans la connaissance que nous avons des clients et du marché et qui peuvent devenir si utilisés intelligemment de redoutables leviers de performance!

Ayant moi même fait un passage de quelques années par le monde de l’entreprise et touché à des problématiques similaires, je me rends compte que le chemin est en réalité encore long car il existe un écart important entre la volonté, la mise en place opérationnelle, le calibrage et la maintenance de tels dispositifs pour avoir un résultat à la hauteur! Je suis particulièrement séduit par l’une des classifications proposées ou les experts distinguent habituellement 4 niveaux de maturité pour diagnostiquer la situation dans une entreprise:

  1. Le reporting simple: c’est le cas le plus fréquent dans les entreprises ou on remontre un certain nombre d’indicateurs à échéance régulière pour voir quel est l’état de santé des processus et la performance! Il s’agit du cas le plus rudimentaire et basique et qui traduit le niveau minimal de maturité!
  2. Le monitoring : c’est la capacité de suivre en temps réel ce qui se passe dans l’entreprise! ceci exige qu’on ait une information fiable, mise à jour à haute fréquence, avec des processus généralement digitalisés ce qui nous permet de suivre en temps réel les indicateurs! (la bourse et les cours des actions en est un excellent exemple!)
  3. Les capacités de produire des modèles explicatifs: Il s’agit d’arriver à un degré de maîtrise de ses indicateurs qui permet de construire des modèles explicatifs capables de prédire quel serait l’impact de variation d’un tel levier ou une telle variable sur l’autre. En Marketing, les panels comme IRI, Nielsen, IMS etc … permettent dans le secteur du « retail » par exemple de voir quel est l’effet de certains choix promotionnels sur les ventes! C’est aussi le cas des banques avec des modèles d’analyse discriminante pour identifier les variables explicatives des clients insolvables! ceci permet d’éviter d’accorder des crédits à des profils à risque!
  4. La prédiction : Il s’agit du niveau qui jusqu’ici était le summum de ce qui est proposé comme « Best practices » et traduit le cas d’une entreprise mature, qui maîtrise parfaitement son cycle de données et les différents facteurs prédictifs et explicatifs de son métier! Ceci peut être le cas par exemple pour identifier à l’avance si une machine dans l’usine va tomber en panne (maintenance préventive), elle permet dans les entreprises d’énergie organisées correctement de prévoir la demande en électricité pour une zone ou même pour un foyer et prédire son évolution! On peut aussi prévoir l’évolution d’un marché face à une nouvelle offre, etc, …. jusqu’ici nous sommes dans le paradigme classique que tous les fournisseurs de solutions business intelligence proposent! aujourd’hui nous passons à une autre phase …
  5. La nouvelle phase de maturité est dite « prescriptive« :  Il s’agit en effet non pas de prédire un comportement uniquement, mais de coupler la prédiction avec de l’optimisation pour proposer une solution! prenons l’exemple de la machine plus haut qui risque de tomber en panne! la prédiction va nous informer qu’il y’a une forte probabilité qu’elle tombe en panne à tout moment (prédiction), néanmoins la réponse que le manager ou l’ingénieur peut prendre peuvent être différentes! faut t’il différer un peu en prenant le risque? est t’il recommandé de l’acheter? la louer? baisser le rythme de production de la machine pour minimiser le risque de panne en attendant? etc … il s’agit donc de croiser 2 jeux de données ! dans une logique d’optimisation pour proposer une solution et une recommandation (prescriptif)! nous sommes donc dans la volonté de croiser un modèle de prédiction avec des variables contraignantes (optimisation) pour donner un conseil! ceci est le nouveau modèle qui aura de l’avenir partout! beaucoup de possibilités s’ouvrent! quels jeux de données croiser? pour quels secteurs? avec quelles méthodes? etc etc …. c’est le nouveau grand pas qui se profile! les résultats risquent d’être passionnants!

In MarketingThema we dig for trends that matter! 

YB

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