Qu’est-ce que la modélisation prédictive du comportement ?

Pensez-vous que prédire l’avenir est le travail d’une diseuse de bonne aventure avec une boule de verre ? Ou bien, êtes-vous du côté des sceptiques qui considèrent même de tels stratagèmes comme une manipulation intelligente ? Quel que soit votre choix, dans les deux cas, vous avez en partie raison. Prédire l’avenir est impossible, mais tracer la direction vers laquelle il se dirige ne l’est pas. De nos jours, certaines techniques facilitent la prévision et la modélisation prédictive du comportement en fait partie.

Définition de la modélisation prédictive du comportement

Dans le cas de la modélisation prédictive du comportement, les prévisions ne reposent pas sur une boule de verre mais sur une accumulation de données historiques. Exploiter le passé pour ce processus fournira une variété de réponses, mais plutôt une indication de la voie à suivre et sur quoi se concentrer.

La modélisation prédictive du comportement est idéale pour prévoir les décisions d'achat des clients, mais elle offre également de nombreuses autres applications commerciales. Dans le cas des clients, l’utilisation de ce type d’outil permet d’adapter l’offre aux besoins spécifiques de chacun. Cela rend le produit ou le service plus pertinent en premier lieu. Les clients le savent et se sentent pris en charge, avec un sentiment d'unicité. Par ailleurs, l’envoi d’offres ciblées a également un impact sur l’image de l’entreprise. Les clients qui ne reçoivent pas de « spam » mais des offres concrètes seront certainement plus satisfaits et se souviendront positivement de l’entreprise.

Bien entendu, cela apporte des avantages à l’entreprise, notamment en termes d’économies. Envoyer des offres spécifiques à des clients qui sont essentiellement potentiellement intéressés par celles-ci permet d'obtenir un meilleur retour sur investissement des ressources allouées à la communication. Des modèles de comportement prédictif correctement développés sont une commodité pour le service marketing et une opportunité de développer une stratégie précise.

Cela permet à vos spécialistes de mieux déterminer quand, à qui et par quelle voie envoyer les offres afin qu'elles soient efficaces en termes de ventes. Les modèles peuvent non seulement façonner vos offres pour qu'elles correspondent aux besoins d'un groupe particulier de clients, mais également à la probabilité qu'un consommateur particulier effectue un achat.

Quelle est la différence entre la modélisation prédictive du comportement et l’analyse prédictive ?

Les données historiques sont utilisées pour créer des modèles de comportement prédictifs, tandis que l'analyse prédictive couvre un domaine plus large dans lequel les modèles sont l'un des éléments permettant de déterminer l'orientation de l'avenir. Outre les données statistiques, l'analyse prédictive comprend également divers types d'algorithmes permettant d'analyser et d'évaluer les données et d'estimer les probabilités d'événements spécifiques.

Ainsi, on peut affirmer sans se tromper que la modélisation prédictive du comportement est un élément (sous-ensemble) appartenant au concept plus large d’analyse prédictive.

4 étapes de modélisation prédictive du comportement

1. Collectez les données les plus précises possibles. Il doit être diversifié et réel pour développer un modèle significatif. Il est également crucial de préparer et de traiter correctement les données afin que l’algorithme puisse faire des prévisions significatives.
2. Apprenez le modèle. L’élément clé ici n’est pas le bon choix d’un algorithme, puisque plusieurs peuvent tout aussi bien être utilisés en parallèle, mais la détermination d’hypothèses de test appropriées. À ce stade, l'apprentissage du modèle peut être effectué sur plusieurs versions, mais la conclusion de cette étape devrait être la sélection de celle ayant la meilleure capacité de généralisation, et pouvant ainsi évaluer le plus précisément les événements futurs.
3. Évaluer le modèle, estimer son efficacité. Diverses méthodes sont appliquées à cet effet, mais l'idée principale est de tester un modèle donné sur des données de test inconnues et de déterminer son efficacité.
4. Mettez le modèle en œuvre – prévision.

Quels sont les avantages de la modélisation prédictive du comportement ?

La modélisation prédictive est l’élément clé pour comprendre les comportements futurs et déterminer l’orientation des stratégies futures. Cependant, pour que cela se produise, il est nécessaire de collecter des données à des fins d’analyse. Que pouvez-vous gagner en appliquant une modélisation comportementale prédictive ?

Meilleure prédiction du comportement futur

Il est impossible de dire sans équivoque comment les clients agiront à l’avenir ni ce qui se passera. C’est irréaliste, surtout dans une économie en évolution aussi rapide. Pourtant, déterminer la bonne direction est déjà possible, simplement avec l’aide d’analyses de modélisation prédictive du comportement.

Prise de décision précise basée sur des prévisions fiables

On pourrait dire que certaines personnes ont une bonne intuition ou une bonne intuition qui les aide à prendre des décisions commerciales importantes. Il y a peut-être quelque chose là-dedans. Cependant, une décision basée sur une analyse approfondie et des faits fiables sera certainement encore plus précise. Dans ce cas, mieux vaut miser sur des données fiables que sur la chance.

Augmenter les profits de l'entreprise

Grâce à la modélisation prédictive, vous pouvez utiliser les ressources disponibles plus efficacement. Cela est rendu possible en partie par la prévision du comportement des clients, ce qui se traduit par une meilleure gestion des ressources. Cela s'applique à pratiquement tous les aspects des opérations d'une entreprise, et un bon exemple est l'envoi de publicités ciblées aux clients, ce qui représente une économie en soi, mais contribue également à inciter le client à finaliser l'achat, ce qui augmente les bénéfices de l'entreprise.

Réduire les risques

En planifiant les activités futures ou l'orientation des changements planifiés sur la base de modèles et de données concrètes, il est plus facile de gérer les risques et d'anticiper d'éventuelles difficultés.

Quels sont les enjeux de la modélisation prédictive du comportement ?

La base et l’élément essentiel pour créer des modèles prédictifs sont les données. C’est à la fois l’étape la plus difficile et le moment où se produisent le plus grand nombre d’erreurs. La collecte des données, leur attribution aux groupes appropriés et la détermination de leur validité demandent beaucoup de travail, mais sont essentielles. Néanmoins, il arrive souvent que les données elles-mêmes n'aient pas une valeur suffisante et qu'il soit nécessaire de les nettoyer, c'est-à-dire d'en extraire ce qui est nécessaire pour passer aux étapes ultérieures de la modélisation prédictive. Les problèmes qui peuvent être rencontrés à ce stade sont les suivants :

• un groupe de répondants trop restreint
• données peu fiables
• correspondance excessive des données
• indisponibilité de certaines données

Le dernier point, l’inaccessibilité des données, implique certaines barrières techniques, mais aussi organisationnelles. Même si les obstacles techniques sont clairs et ne nécessitent aucune analyse plus approfondie, mais seulement une préparation adéquate, le problème organisationnel peut être un peu plus difficile à gérer. Il s'agit notamment de la situation dans laquelle un ministère ou une industrie ne souhaite pas partager ses données, estimant qu'elles constituent son atout. Dans un tel cas, les équipes analytiques peuvent être confrontées à un obstacle insurmontable.

La prévision du comportement des clients est un élément important qui aide à prendre les bonnes décisions et ouvre la voie au changement. Même si les personnes impliquées dans l’analyse peuvent rencontrer quelques difficultés en cours de route, il existe sur le marché des outils dotés de fonctionnalités puissantes qui permettent d’éviter les erreurs de mesure et de développer des modèles efficaces. Contrairement aux apparences, créer de tels modèles de comportement client n’est pas seulement une solution pour les grandes entreprises mais peut également être utile pour les petites entreprises.

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Auteur : Nicole Mankin

Responsable RH avec une excellente capacité à créer une atmosphère positive et à créer un environnement précieux pour les employés. Elle aime voir le potentiel des personnes talentueuses et les mobiliser pour se développer.

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