5 façons dont l'analyse prédictive peut aider les startups à se développer

Les startups utilisent l'analyse de données pour rationaliser leurs processus, cibler des publics spécifiques, identifier des opportunités et atteindre une croissance rapide. Voici cinq façons analyse prévisionnelle peut aider les startups et les PME. 

Le monde est très compétitif, surtout pour les entreprises naissantes. Parmi la mer d'organisations et de marques déjà établies, il y a autant - sinon plus - de nouvelles opérations qui naissent chaque jour. Cela signifie que toute jeune entreprise, petite ou grande, doit absolument prendre de l'avance si elle veut espérer réussir.

Il est directement lié à l'un des aspects les plus importants de toute entreprise qui réussit, à savoir la création d'un système de croissance soutenue ou perpétuelle. Il est particulièrement crucial pour une nouvelle entreprise de ne pas se contenter de quelques victoires ici ou là, mais de bénéficier du soutien continu d'une clientèle croissante. Sans cela, il n'y a aucun moyen pour une startup de déployer ses ailes et de voler.

Malheureusement, c'est aussi un défi incroyable que de mettre en place un système de soutien pour une nouvelle entreprise qui génère des revenus continus. Pour aggraver les choses, dans le paysage actuel, les clients veulent une gratification instantanée. Les marques doivent s'adapter pour fournir un service quand, où et comment leur public le souhaite. De nombreuses personnes sont promptes à essayer une nouvelle entreprise, en particulier celles qui offrent des avantages supplémentaires à un prix inférieur, mais tout aussi promptes à s'en défaire après une expérience médiocre ou mauvaise.

Predictive analytics et mapprentissage en ligne est la réponse car elle permet à une entreprise de comprendre pleinement ses clients.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analytique est un terme assez large qui fait référence à une série d'informations statistiques pouvant être appliquées de diverses manières. Analyse des données traite du contenu numérique - collectées au fil du temps via des solutions de suivi des métriques - qui sont principalement amassées, analysées et extraites. L'objectif principal de l'ensemble de la plateforme est d'obtenir des informations exploitables qui peuvent être utiles aux opérations existantes ou futures.

Pour être plus précis, l'analyse prédictive est une technique similaire qui consiste à utiliser les données collectées pour construire des modèles précis d'événements futurs. On peut faire des choses comme :

• Prévision des prix des actions ou des investissements
• Estimer l'évolution de la demande de produits et de biens
• Identifier la source des pertes majeures telles que les points de contact de vol ou de fraude
• Prévoir de nouvelles opportunités de clients, y compris de nouvelles données démographiques pour les campagnes de marketing.

Un élément essentiel de l'analyse prédictive est qu'il ne s'agit pas d'un système basé sur la foi. Au contraire, les modèles prédictifs sont totalement précis, car ils sont construits à partir d'une base de données substantielle d'informations actuelles et valides. En d'autres termes, bien qu'il n'y ait aucune garantie, on ne peut pas faire mieux.

Comment l'analyse prédictive peut-elle aider les startups ?

Imaginez que vous puissiez comprendre précisément ce que veulent les clients, ou comment ils vont réagir à une décision particulière ou au lancement d'un produit. Imaginez une solution capable d'indiquer avec une précision incroyable comment cibler un sous-ensemble d'un public ou s'y engager.

C'est ce que l'analyse prédictive peut faire. Un système approprié utilisera apprentissage machine to understand data it’s ingesting. It generally contains historical information, mainly performance-based, which helps make sense of present data and informs future predictions.

En fait, les données sont une monnaie d'échange car, sans elles, les modèles prédictifs ne peuvent exister. L'astuce consiste à collecter suffisamment d'informations pour élaborer des modèles solides, en particulier pour les nouvelles entreprises ayant une petite clientèle.

La solution reste un programme d'analyse prédictive, mais il s'agit d'un programme basé sur les services et proposé par un grand fournisseur tel qu'IBM ou Amazon. Les fournisseurs de services d'analyse disposent de plates-formes bien testées qui ont été optimisées avec l'aide de grandes entreprises existantes ou de partenaires. Il existe plusieurs outils analytiques qui peuvent être utilisés par les petites entreprises. 

Le principal argument de vente de l'analyse prédictive est qu'elle aide les entreprises, grandes et petites, à atteindre une croissance continue. Comme la croissance d'une entreprise n'est pas un mince exploit, toute opération qui espère mettre en place un système à l'épreuve du temps doit s'y consacrer. Perpétuel l'expansion permet de développer les fondements nécessairesqui, en fin de compte, mènent au succès futur.

L'analyse prédictive en action

One question remains: How can a small business utilize predictive analytics and machine learning? 

1. Amélioration du service à la clientèle

Même les entreprises les plus performantes ont encore beaucoup à apprendre de leurs clients, notamment en ce qui concerne leurs attentes en matière d'assistance. Veulent-ils des options de livraison le jour même ou rapidement, par exemple ? Est-il nécessaire de lancer un canal de communication en direct et en permanence ? Les produits et services de l'entreprise répondent-ils aux besoins des clients et, dans le cas contraire, que faut-il changer pour qu'il en soit ainsi ?

En ingérant et en extrayant des informations à partir des données sur les performances des clients, les entreprises peuvent vraiment comprendre les besoins du consommateur moyen.

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2. Une meilleure préparation de la demande

La plupart des entreprises connaissent une accalmie de la demande compensée par des augmentations importantes tout au long de l'année, principalement en raison de la saison en cours. D'autres facteurs jouent également un rôle, notamment les prix, l'actualité, le lancement de nouveaux produits, etc.

L'analyse prédictive peut aider à planifier les tendances de la demande, permettant ainsi à une entreprise de mieux se préparer aux marées changeantes. Lorsque la demande baisse, les processus de réapprovisionnement des stocks ralentiront afin de réduire le gaspillage et les coûts. À l'inverse, si elle monte en flèche, tout peut être mis à l'échelle pour faire face à ce changement. Le plus intéressant est que les solutions d'apprentissage automatique peuvent aider à automatiser une grande partie des opérations.

3. Gestion optimisée des produits

Si les startups se lancent généralement avec un ou deux produits seulement, il est logique qu'au fil du temps, l'inventaire s'élargisse. Le problème avec les lancements de produits est qu'il n'y a jamais aucune garantie. 

Cependant, l'analyse prédictive peut aider à discerner si les lancements prévus vont se vendre ou non, et si les clients seront réceptifs aux nouvelles idées. C'est important, surtout pour les startups au capital limité, car il faut réduire le risque d'échec et de pertes. Un lancement raté fait souvent la différence entre une entreprise stable et une entreprise qui échoue.

4. Marketing ciblé 

Habituellement, une startup se concentre sur une niche ou un segment d'audience plus restreint, puis finit par se diversifier après avoir rencontré le succès. Cela limite les risques, mais offre également une voie de croissance beaucoup plus sûre.

Avec un système d'analyse prédictive, cependant, les entreprises peuvent comprendre les publics potentiels de manière plus détaillée. Cela permet non seulement d'affiner les expériences et le marketing pour un groupe spécifique, mais aussi de s'ouvrir à de nouveaux groupes démographiques. La solution d'analyse peut creuser et trouver de nouveaux clients qui pourraient être intéressés par un produit, et peut même avoir des suggestions sur la façon de les engager ou de les cibler.

5. Amélioration de la qualité des produits

Parfois, lorsqu'il s'agit de développer un produit ou de choisir des fournisseurs, la qualité des matériaux utilisés fait toute la différence. Le passage d'un fournisseur à un autre, par exemple, peut entraîner une baisse de qualité des produits fabriqués. 

Les changements de qualité ne sont pas toujours apparents, du moins pas sans le retour des clients. C'est là que l'analyse prédictive peut être utile. Les outils de données peuvent discerner si des changements spécifiques seront bons ou mauvais, comment les clients pourraient réagir et plus encore. Ils peuvent également être utilisés pour recueillir et résumer plus rapidement les réactions des clients en cas de changement majeur. Le résultat est une entreprise plus réactive en termes de satisfaction du client.

Combinaison avec les tests A/B pour un succès maximal

Si l'analyse prédictive peut aider les entreprises à mieux comprendre ce que font les clients et comment ils le font, le pourquoi a tendance à rester un mystère. C'est là que l'inférence causale ou les tests A/B entrent en jeu. En combinant ces deux pratiques - l'analyse prédictive et les tests A/B - une entreprise peut devenir un tour de force.

Il s'agit d'anticiper les besoins des clients existants et potentiels pour construire une croissance positive. En fin de compte, un canal d'assistance soutenu est ce qui aide toute entreprise à rester à flot. L'analyse prédictive est un point d'appui nécessaire pour y parvenir.

L'équipe mondiale de Kolabtree, composée de analystes de données indépendants et consultants en apprentissage automatique ont aidé plusieurs startups et petites entreprises à utiliser l'analyse prédictive et les prévisions pour améliorer leur activité. C'est gratuit de poster votre projet et de commencer.