Analyse prédictive

Pour réussir, les entreprises doivent anticiper les grandes tendances à venir. En intégrant l’analyse de données dans leurs réflexions stratégiques, les décideurs bénéficient d’avantages concurrentiels sans précédent.

Identifier les opportunités commerciales
L’analyse prédictive modélise des comportements passés et actuels de façon à prédire des tendances et comportements futurs. L’objectif : identifier les opportunités business grâce à l’analyse des données machine. Les possibilités sont sans précédent : maximisation de la valeur client, identification de nouvelles opportunités de vente, gestion optimisée des risques de toutes natures, maîtrise de la qualité de production, etc.

Aujourd’hui, les plus grandes entreprises analysent leurs données pour fournir de nouveaux renseignements en temps réel à leurs équipes de direction, de vente, de gestion de produits, de marketing, d’opérations et de service client. On estime qu’à l’horizon 2019, le marché de l’analyse prédictive aura augmenté de 260% (Source : Transparency Market Research).

Nourrir une stratégie visionnaire
Splunk par Adista est utilisé pour nourrir une stratégie visionnaire basée sur une analyse prédictive d’énormes volumes de données relatives à vos clients, services et aux transactions.

Splunk par Adista transforme les données machine en intelligence opérationnelle en temps réel pour produire de nouveaux renseignements pouvant s’appliquer à :

– Votre communication
Analyser les comportements et les conversations de vos clients de façon à :

o gérer l’e-réputation de l’entreprise
o être réactif face à un problème ou une crise
o anticiper les risques de plainte

Par exemple, en cumulant les commentaires postés sur Twitter et en les redirigeant vers leur service, une banque américaine a pu détecter les réclamations sur un sujet similaire et y apporter une réponse personnalisée. Résultats : baisse du risque de plainte et d’une dégradation de l’image de l’entreprise.

– Votre marketing
Anticipez les grandes tendances de votre marché et analyser les comportements des consommateurs pour :

o envoyer des messages (newsletter, mailing…) aux bonnes cibles aux heures où elles sont le plus réceptives
o adapter les messages aux catégories d’âges et habitudes de consommation des clients
o adapter sa politique de prix en fonction des types de clients

C’est ce type de procédé qui est mis en œuvre dans des chaines de télévision. Le but est de créer une segmentation plus fine du public de TV en replay grâce au Big data afin de proposer aux annonceurs des profils de cibles plus précis. Résultat : amélioration de l’impact des publicités.

– Vos ventes
Etudier le succès de vos nouveaux services en ligne selon les types de clients (critère géographique, sexe, âge, etc.) et/ou selon le canal de façon à :

o ajuster au plus juste vos services et produits
o générer des leads qualifiés
o identifier des opportunités de vente

Par exemple, une chaine spécialisée a été capable de prédire quels seront les jeux vidéo les plus demandés des saisons à venir, quel types de clients les demanderont et où ils les achèteront. L’entreprise a ainsi augmenté ses ventes et la satisfaction de ses clients.

– La satisfaction client
Les entreprises n’ont plus besoin de solliciter leurs clients pour avoir des retours sur leurs services et produits, les consommateurs s’expriment désormais très librement sur la toile (plaintes, réclamations, conseils, etc.). Avec un accès direct à ces informations, il devient facile d’établir une stratégie d’amélioration de la qualité de ses services et de l’expérience client.

Grâce à Splunk par Adista vous prendrez des décisions stratégiques mieux informées et plus efficaces : une nouvelle source d’intelligence opérationnelle, pour un ROI rapide.