Lorsqu’une entreprise souhaite mettre le client au cœur de son business, elle commence déjà par être à l’écoute de tous ses clients afin de mieux les connaître. L’une des techniques d’intelligence client est celle qui consiste à recueillir, décrypter, analyser et synthétiser la connaissance sur le client.
Définition de l'Analyse Prédictive :
L’Analyse Prédictive est une technique d’exploration, d’extraction et d’analyse de données historiques et actuelles pour prédire les tendances et événements futurs ainsi que les motifs de comportements. L’exactitude des résultats dépendra énormément de l’analyse des données et de la qualité des hypothèses.
La Business Intelligence (BI) consiste à dire ce qui ne va pas (le Quoi) alors que l’Analyse Prédictive définit ce qu’il faut faire pour que ça aille mieux (le Comment) en utilisant toutes les données disponibles.
Pour cela, l’Analyse Prédictive intègre les données suivantes :
1. les données traditionnelles, structurées, quantitatives et qualitatives :
- données descriptives du CRM : attributs, caractéristiques, démographiques, etc.
- données comportementales des systèmes transactionnels : commandes, transactions, paiements, historique d’usage, etc.
2. les conversations libres ou données non structurées :
- les interactions sur Internet : emails, chat, forums, réseaux sociaux, site Web, etc.
- les verbatims des conversations des clients avec les agents ou téléconseillers du Service Réclamations nommé également Service de Relation Client (SRC) ou encore Support Client ou Hotline ;
- les données attitudinales des opinions, avis, préférences, attentes, remarques émises lors de sondages, études et enquêtes clients de toutes sortes.
L'intérêt de l'Analyse Prédictive :
L’Analyse Prédictive se définit comme l’analyse des données historiques et présentes disponibles sur le client, le partenaire, le patient, l’usager afin de prévoir son comportement, ses préférences et ses besoins futurs.
L'analyse Prédictive permet d'identifier les clients rentables et d'anticiper leur besoin en leur proposant des offres sur-mesure qui les intéressent et au bon moment. Pour cela, un logiciel d'Analyse Prédictive permet d'utiliser des profils prédictifs.
Pourquoi utiliser ces profils prédictifs ? Pour maximiser la valeur de durée de vie du client. Cette valeur de durée de vie d'un client c'est la somme des bénéfices générés au cours de la relation commerciale entre le client et l'entreprise. Travailler à maximiser cette valeur de durée de vie du client signifie que :
- on va augmenter la valeur du client à moindre coût ;
- en faisant tout pour répondre au mieux aux besoins & attentes des clients (on leur offre de la valeur), ils sont plus enclins à s'intéresser aux propositions, offres promotionnelles, produits & services proposés par l'entreprise.
- on est dans une démarche gagnant-gagnant et donc tout à fait dans l'esprit Client au Coeur ou l'entreprise est centrée sur ses clients et pas uniquement sur ses propres profits. (Lire mon article d'octobre 2010 traitant de Pourquoi et Comment créer de la Valeur Client et intitulé, Le Client Ambassadeur : un ami qui veut veut du bien)
L’Analyse Prédictive permet aussi d’analyser les causes d’un événement (par ex. la durée de vie d’un produit, d’un outil le risque de panne pour lancer une maintenance prédictive).
L’Analyse Prédictive permet d’influer sur l’amélioration des processus de l’entreprise (BPM – Business Process Management) en identifiant ceux qui sont insuffisamment performants et qui nécessitent des améliorations.
Enfin, en permettant d’anticiper sur des comportements clients à risque, l’Analyse Prédictive permet d’améliorer l’efficacité de la politique de fidélité mais aussi du processus de vente, car la force commerciale et le Marketing peuvent anticiper des actions (promotionnelles ou pas) pour éviter l’attrition.
En résumé, l’Analyse Prédictive permet :
1. L’amélioration de la Relation Client, par :
- acquisition de nouveaux clients ;
- augmentation du panier moyen ;
- rétention des clients.
En :
- effectuant un choix de prospects ;
- faisant de l’up-sell (ventes additionnelles) et du cross-sell (ventes croisées) ;
- analysant le panier Marketing ;
- prévenant les risques d’attrition ;
- segmentant les clients (profils prédictifs);
- gérant les intermédiaires.
2. L’efficacité opérationnelle, par :
- management efficace et rationnel ;
- maintenance optimale ;
- maximisation des processus.
En :
- effectuant une maintenance prédictive ;
- planifiant de façon rationnelle les assortiments ;
- en manageant de façon optimale les allocations de ressources.
3. La réduction des risques et de la fraude, par :
- détection ;
- contrôle ;
- suivi.
En :
- gérant les réclamations clients ;
- évaluant les risques clients ;
- détectant les fraudes à la carte de crédit ;
- détectant les fraudes internes ;
- analysant les schémas de fraude ;
- permettant la cyber sécurité.
Le Retour sur investissement de l'Analyse Prédictive :
D’après IBM, concernant l’usage de son logiciel d’Analyse Prédictive IBM SPSS :
- 94% des clients ont un retour sur investissement en moins de 10,7 mois ;
- +90% des clients constatent un accroissement de la productivité ;
- 81% des projets sont implémentés dans le temps et 75% en respectant les budgets.
C’est la raison pour laquelle ils ont obtenu la fameuse distinction du Nucleus Research.
