L'analyse prédictive est le processus qui consiste à générer des prédictions ou des informations exploitables à partir de données brutes. L'internet contient environ 40 milliards de milliards d'octets de données, soit 40 fois plus que le nombre d'étoiles dans l'univers connu. L'analyse prédictive permet aux entreprises d'exploiter ces données, de comprendre quelles parties sont connectées et ce qui dépend de quoi. Cela pourrait permettre d'identifier les entreprises et les technologies qui constituent des cibles pertinentes pour les fusions et acquisitions, par exemple, ou de découvrir des besoins non satisfaits des consommateurs.
Les données elles-mêmes proviennent d'un large éventail de sources, telles que les médias sociaux, les archives publiques, les dépôts de brevets, les évaluations de produits, les annonces de l'entreprise, les données de vente, les évaluations de produits, les principaux leaders d'opinion et bien d'autres encore. Les éléments pertinents sont rassemblés dans un entrepôt appelé "lac de données". Ces données contiennent toutes sortes d'informations utiles pour votre entreprise, telles que les tendances du secteur, les opportunités et l'analyse de la concurrence. Le problème, c'est qu'elles ne sont ni organisées ni structurées, comme de nombreux motifs dans le ciel.
Afin de générer des informations prédictives à partir de ces données, les analystes doivent les organiser d'une manière qui leur permette d'extraire de la valeur ou des informations utiles sur les tendances ou les résultats futurs. Cela nécessite d'énormes ressources - telles que de puissantes capacités d'IA - que seuls quelques uns possèdent. Extraire des informations exploitables à partir de données internes ou d'autres sources structurées peut déjà s'avérer difficile. L'ajout de données externes non structurées dans le mélange est exponentiellement plus compliqué.
L'analyse prédictive comporte donc deux volets : Tout d'abord, l'examen des données par un humain ou une machine afin de leur donner la bonne forme et de pouvoir en tirer des informations. Deuxièmement, l'utilisation d'un logiciel pour extraire ces connectivités et cet impact au sein des données.
Examinons plus en détail chacune de ces étapes et comment elles se présentent dans la pratique.
Deux modèles d'analyse prédictive : L'homme et la machine
Le parcours de l'analyse prédictive commence par une question. Les marques doivent définir leurs objectifs et se demander : "Que voulons-nous savoir sur l'avenir en nous basant sur le passé ?" ou "Quelles tendances voulons-nous comprendre et prédire ?". Souvent, il s'agit de rechercher une lacune sur le marché, lorsque de nombreuses personnes sont intéressées par un ingrédient ou un avantage, mais que peu de produits le proposent. Une fois que l'objectif est clair, la collecte de données peut commencer.
Au cours de cette phase initiale, les données sont tirées de milliers de sources externes - y compris les médias sociaux, les résumés, les registres, les annuaires, les dossiers publics, les centres de connaissances, les documents de recherche et les archives numériques. Les leaders d'opinion sont une source utile de données, car ils peuvent souvent nous dire des choses qui peuvent indiquer une tendance. L'endroit où vous recueillerez les données appropriées variera en fonction de votre entreprise.
Les données arrivent souvent non structurées et doivent donc être traitées et préparées. Il existe deux types de modèles pour traiter ces données non structurées. Le premier fait appel aux cerveaux des scientifiques des données. Il y a des choses très courantes qu'un scientifique des données peut examiner. Il peut, par exemple, examiner le nombre d'avis qui parlent d'une certaine caractéristique d'un produit et le nombre de produits qui revendiquent cette caractéristique.
Si le nombre de produits dotés de cette fonction est très faible et que les gens en parlent de manière positive, cela pourrait indiquer un besoin non satisfait sur le marché. Il s'agit là d'un exemple classique où le public manifeste beaucoup d'intérêt, mais où très peu d'entreprises en parlent.
Il existe un autre type de modèle, celui de l'apprentissage automatique. Supposons que nous suivions les ventes de produits dans le monde, que nous décomposions les ingrédients de ces produits et que nous découvrions soudain, par exemple, une forte croissance des produits contenant de la vitamine C. Les systèmes d'apprentissage automatique peuvent mettre en évidence un tel phénomène et le relier automatiquement aux tendances actuelles - par exemple, le coronavirus. Personne n'a besoin de savoir que la vitamine C figure dans les données, mais le système lui-même est capable de détecter un changement dans les ventes de produits contenant de la vitamine C.
Ce processus automatisé ouvre des perspectives considérables, car il permet de découvrir des modèles beaucoup plus rapidement qu'une analyse manuelle. Il libère également les analystes de la tâche laborieuse du traitement des données, mais il repose sur l'existence de données structurées au départ.
Le défi des données non structurées
L'une des principales difficultés de l'analyse prédictive est de comprendre la structure de tous ces points de données dispersés qui sont créés par différentes personnes dans le monde.
La plupart des données utilisées par la Skai sont saisies par un être humain - une description d'un article sur un site web, un avis sur un produit ou un message laissé par quelqu'un sur les médias sociaux. Le problème, c'est que les données ne sont généralement pas sous une forme qui permette de faire de l'analyse prédictive. Elles ne sont pas saisies sous une forme spécifique, mais parfois dans différentes langues, différentes structures, parfois complètement déstructurées. Parfois, elles sont saisies sous la forme de très beaux graphiques, d'images et de différents styles.
Un autre défi technologique important auquel sont confrontés les détaillants et les marques du commerce électronique est la duplication des produits. Les vendeurs listent souvent un produit sous des noms, des images ou des descriptions différents, ou saisissent mal le code du produit. Il peut en résulter de multiples inscriptions pour ce qui est essentiellement le même produit, ce qui complique la compréhension de la pénétration du marché et des performances. La solution unique de regroupement de produits de la Skairésout ce problème en identifiant les mêmes produits dans les différents listings de commerce électronique pour une vue unifiée du produit. Le regroupement de produits est une étape essentielle avant d'appliquer l'analyse prédictive aux données du commerce électronique afin d'obtenir des prévisions précises.
L'objectif est ici de pouvoir rassembler automatiquement tous ces points de données, puis de les faire passer par un pipeline qui en extrait automatiquement le sens. Cela permet à la Skai 'automatiser le processus de compréhension du pourquoi des choses, de ce qui se passe, ou de la compréhension générale des données, sans qu'un humain n'ait à intervenir à chaque étape.
Structurer les données grâce à l'IA
Il est difficile de nettoyer et de préparer les données brutes pour qu'elles soient prêtes à être analysées. Si quelqu'un mentionne le mot "pomme", s'agit-il de l'entreprise ? S'agit-il d'un fruit ? Le décrit-on de manière positive ?
Pour comprendre la structure des données brutes - par exemple, une phrase tirée de l'évaluation d'un produit par un expert de l'industrie - la Skai applique des techniques exclusives utilisant le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique. Son algorithme NLP breveté décompose une phrase en une représentation simplifiée qui peut être facilement analysée. Cela permet à la Skai de stocker les éléments clés d'une phrase, tels que les verbes, le qui ou le quoi, le quand ou le où, et le comment, d'une manière cohérente.
L'algorithme structure ensuite les phrases en examinant des valeurs telles que les sentiments (si une opinion est positive ou négative) et la taxonomie, comme les avantages (par exemple, le caractère abordable) ou les ingrédients (par exemple, le lait). La Skai peut ensuite exécuter des algorithmes d'apprentissage automatique pour comprendre et extraire les informations importantes.
Comment générer des prédictions plus riches et plus précises
La puissance de l'algorithme propriétaire de la Skaine réside pas dans sa capacité à faire correspondre des phrases mot à mot, mais dans sa capacité à comprendre la structure des phrases et la signification de chaque partie dans le contexte de la phrase entière. Sa technologie unique permet de classer et de relier différents types de données, comme les données de vente, les opinions clés, les leaders et les essais cliniques. Lorsque ces données structurées sont combinées à des données historiques réelles sur les ventes grâce à l'intégration de la Skaiavec Nielsen, l'algorithme peut générer des prédictions quantitatives qui guident les décisions stratégiques.
Skai peut utiliser des techniques similaires pour identifier les tendances et développer des prédictions qualitatives (telles que la croissance des discussions sur les médias sociaux) autour de n'importe quel type de caractéristique de produit. Sa capacité à saisir des données classifiées provenant de sources multiples et à les relier entre elles permet à la Skai générer des prédictions plus riches et plus précises que si elle ne s'appuyait que sur une seule source, ou sur plusieurs sources déconnectées.
Qui utilise l'analyse prédictive ?
L'analyse prédictive permet aux entreprises de tous les secteurs, de la beauté à l'alimentation et aux boissons en passant par les biens de consommation. La manière dont chaque secteur applique l'analyse prédictive dépend de son marché, de ses objectifs, de son environnement réglementaire et de son paysage concurrentiel.
Voyons comment des segments spécifiques exploitent les techniques d'analyse prédictive pour dévoiler de nouvelles opportunités et prévoir l'avenir.
L'analyse prédictive dans l'alimentation et les boissons - Les grandes marques d'alimentation et de boissons utilisent l'analyse prédictive pour découvrir les tendances émergentes du marché, mesurer les sentiments des consommateurs et prédire leurs intérêts futurs. L'analyse prédictive donne une vision globale du paysage actuel et futur de votre marché et vous permet de vous concentrer sur le développement stratégique.
Des produits sans allergènes au CBD, découvrez nos prévisions concernant les tendances en matière d'alimentation et de boissons en 2020.
L'analyse prédictive dans le commerce de détail - Les marques de commerce de détail peuvent utiliser l'analyse prédictive pour optimiser la santé de leur portefeuille de produits, accélérer le développement de nouveaux produits, favoriser les innovations de rupture et fidéliser les clients les plus précieux.
Quels sont les avantages de l'analyse prédictive ?
Quel que soit le secteur d'activité, les avantages de l'analyse prédictive sont évidents. Les informations dérivées des données peuvent aider les entreprises à mieux répartir leurs ressources, à réduire les risques et à améliorer leurs résultats. Nous vous présentons ci-dessous trois façons dont les entreprises peuvent tirer profit de l'analyse prédictive.
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Transformer les données en opportunités de croissance - L'analyse prédictive peut aider les entreprises à transformer des billions de points de données externes en connaissances approfondies. Des données de marché pertinentes permettent aux entreprises de se développer en prévoyant les tendances des stocks et des consommateurs, en déterminant les taux de production, en améliorant les économies de coûts et en maximisant les marges bénéficiaires.
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Suivre les comportements et les attitudes des clients - L'analyse prédictive peut aider les entreprises à se faire une idée plus précise de qui sont leurs clients et de ce qu'ils veulent. Grâce à ces informations, les marques peuvent proposer des offres de produits uniques qui répondent à leurs besoins et, par conséquent, augmenter les ventes.
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Gagner un avantage sur les concurrents - L'analyse prédictive permet d'avoir une vision claire du paysage concurrentiel. Les données peuvent révéler des lacunes potentielles sur le marché, ce qui permet aux marques de saisir des opportunités et de fournir un produit ou un service qu'aucune autre entreprise ne peut offrir.
Pourquoi choisir la plate-forme Skai
Skai aide les entreprises à utiliser efficacement les données externes pour la prise de décision. Nous offrons les données les plus accessibles, les plus utilisables et les plus pertinentes à partir de sources externes multiples pour aider les marques à avoir une vue d'ensemble.
La particularité de la Skai est qu'elle peut fournir des analyses de manière automatisée. Nous prenons en charge l'ensemble du processus, de la collecte des données à la production d'informations. Nous basons nos analyses sur des données provenant de nombreuses sources, en nous appuyant sur les connaissances de nos experts en la matière dans les secteurs que nous servons. Nous prenons ces données non structurées, les nettoyons et les structurons automatiquement, effectuons des analyses et générons des prévisions et des prédictions que vous pouvez utiliser.
Avec Skai , votre organisation passera moins de temps à localiser, traiter et interpréter les données et plus de temps à incorporer des informations en temps réel dans vos interactions et plans d'affaires.
Pour vous garantir l'accès aux informations les plus utiles sur le secteur, nous axons notre approche sur les points suivants :
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Une base de données solide - La plupart des plateformes de données sont limitées à une seule source ou un seul type de données. Nous intégrons un large éventail de sources de données externes par le biais de notre plateforme afin de vous fournir les informations les plus pertinentes.
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Perspectives et prédictions granulaires - Nos moteurs NLP brevetés et nos taxonomies exclusives extraient le contexte de données disparates pour saisir les tendances des consommateurs et du marché qui seraient autrement passées inaperçues.
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Configurabilité - Notre plateforme est configurable pour répondre à vos besoins. En fonction de votre marché, vous pouvez choisir vos sources de données, modifier les taxonomies et créer des tableaux de bord adaptés à vos objectifs commerciaux.
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Applications analytiques et intégrations - Nos données et analyses s'intègrent de manière transparente dans votre plateforme de veille stratégique ou utilisent notre puissant ensemble d'applications analytiques.
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*Cetarticle de blog a été publié à l'origine sur Signals-Analytics.com. Kenshoo a acquis Signals-Analytics en décembre 2020. Lire le communiqué de presse.