Analyse prédictive

Recommandations et leviers d’action grâce au Machine Learning.

 

Pourquoi ?

Vous avez besoin d’évaluer les résultats futurs avec plus de précision

Qu’il s’agisse de prévoir les ventes futures, la probabilité de perte de clientèle ou quelle offre est susceptible d’optimiser la rentabilité, l’analyse prédictive fournit des estimations de performances futures basées sur les données. Ces insights permettent de prendre des décisions plus opportunes, intelligentes et éclairées afin de stimuler la croissance du chiffre d’affaires et du résultat net.

Comment ça marche ?

Le Machine Learning facilite le processus

La modélisation prédictive à l’aide d’algorithmes de Machine Learning, combinée aux connaissances commerciales et marketing, transforme le « big data » en recommandations et leviers d’action utiles et pertinents. Les modèles sont continuellement instruits et validés afin d’éclairer la prise de décision au bon moment.

Qu’est-ce qui le rend efficace ?

Analyse adaptée aux données et aux objectifs commerciaux

Nous savons qu’il n’y a pas deux marques qui ont les mêmes données ou les mêmes défis commerciaux ; par conséquent, chaque modèle prédictif intègre vos intrants spécifiques et répond à votre problématique unique.

 

Quelques exemples d’application de l’analytics clients :

 

  • Exemples pour augmenter la pénétration :
  • techniques de vente suggestives – recommandez les produits, les éléments de menu et/ou le contenu qui parleront le plus à chaque client afin d’augmenter la taille du panier, les taux de conversion, la rentabilité et l’affinité avec la marque
  • optimisation de l’offre – personnalisation de la bonne offre au bon moment pour le bon client ou la bonne typologie client

 

  • Exemples de prévisions ventes/demande :
  • intégrer les ventes, l’investissement marketing ainsi que les facteurs externes tels que la météo aux prévisions de demande ; permettre un marketing plus efficace, une meilleure efficacité de la chaîne d’approvisionnement et une précision plus fine des objectifs de vente
  • prévoir les revenus provenant des nouveaux magasins, rénovations et autres changements afin d’identifier les opportunités et les risques potentiels

L’analyse prédictive répond à des questions telles que :

    • Quels sont les meilleurs indicateurs d’attrition ?
    • Quel contenu est le plus susceptible d’augmenter la taille du panier ?
    • Quels sont les emplacements les plus porteurs pour les nouveaux magasins ?
    • Comment pouvons-nous mieux synchroniser notre publicité avec la demande liée aux conditions météorologiques ?
    • Comment pouvons-nous maximiser la rentabilité de nos offres pour nos segments de clientèle qui rapportent le plus ?

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