Nous remercions la Banque Nationale pour sa commandite qui nous permet d'offrir gratuitement le simulateur de Marketing numérique de HEC MONTRÉAL à nos étudiants du BAA !

Rechercher
S'abonner à l'infolettre

Infolettre

L’analyse prédictive : le futur pour les gestionnaires en marketing?

L’impact des technologies dans plusieurs domaines souligne l’importance cruciale d’identifier et d’adopter rapidement les innovations pour garantir des avantages concurrentiels. L’analyse prédictive devient alors un outil de plus en plus indispensable pour les entreprises. En effet, elle se fonde sur l’utilisation des données passées d’une entreprise pour anticiper des scénarios futurs (Srinivasan, 2024).

En d’autres termes, avant même l’intervention humaine, les données sont minutieusement traitées à l’aide de techniques d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique afin de déceler des modèles et des tendances (Srinivasan, 2024). Cette technologie se révèle d’une importance cruciale pour les gestionnaires qui se posent souvent cette question :

« Qu’est-ce qui est susceptible d’arriver dans un contexte précis pour mon entreprise (Virtanen, 2020)?« 

Son adoption grandissante dans le monde des affaires atteste de son efficacité. En effet, elle offre un avantage concurrentiel à ceux qui savent l’exploiter pleinement, car les données et les insights qu’elle génère sont une source inestimable d’informations pour les entreprises (Srinivasan, 2024).


Avantages

Cerveau d'intelligence artificielle en lien avec l'analyse prédictive
Source de l’image : Canva

Comme mentionné, l’intégration de l’analyse prédictive dans le secteur du marketing offre plusieurs avantages considérables. Tout d’abord, elle permet de réduire les risques en identifiant les menaces potentielles pour l’entreprise (Marinina, 2022). Cette capacité à anticiper ces risques offre aux entreprises un avantage concurrentiel en leur permettant de mieux gérer les incertitudes. La prise de décision est donc plus éclairée et plus facile, car elle est basée sur des données et sur des analyses de tendances (Srinivasan, 2024).

Cette approche permet aux entreprises d’optimiser leurs investissements, d’anticiper les besoins des consommateurs et même d’identifier de nouvelles opportunités de croissance (Marinina, 2022). Par exemple, la compagnie Aydinli a utilisé les modèles de machine learning d’Acquia pour segmenter ses clients en fonction de leurs comportements et de leurs achats. Grâce à l’analyse prédictive, Aydinli a pu cibler plus efficacement ses campagnes marketing, ce qui a entraîné une augmentation significative de son revenu et un retour sur investissement de 3 500% (Marinina, 2022).


De plus, l’analyse prédictive contribue à améliorer l’expérience client en permettant aux entreprises d’analyser les comportements des clients et de personnaliser leurs offres en conséquence (Marinina, 2022). En comprenant mieux les besoins et les préférences des clients, les entreprises peuvent proposer des produits et des services plus pertinents, ce qui se traduit souvent par une meilleure fidélisation de la clientèle, une augmentation des ventes et une amélioration globale de l’expérience client (Roy, 2023). Par exemple, Mastercard a utilisé IBM Watson Advertising Accelerator pour adapter ses campagnes en fonction des préférences et des habitudes des clients. Cette approche axée sur la personnalisation a entraîné une augmentation de 144% du taux de clics et une meilleure conversion (Marinina, 2022).


Inconvénients

Une personne qui fait de l'analyse prédictive
Source de l’image : Canva

Malgré ses avantages indéniables, l’analyse prédictive présente également des inconvénients à prendre en compte. Pour commencer, mettre en place un programme d’analyse prédictive peut être un investissement financier important (Roy, 2023). Pour concevoir, mettre en œuvre et maintenir les modèles, il faut des logiciels spécialisés, du matériel informatique approprié et du personnel formé. Par conséquent, les entreprises doivent évaluer attentivement les coûts et les risques avant de commencer la mise en œuvre (Roy, 2023).

Ensuite, la qualité des données est essentielle. Les prédictions générées par l’algorithme peuvent être peu fiables ou trompeuses si les données utilisées sont incomplètes, inexactes ou même biaisées (Roy, 2023). Cela peut compromettre la crédibilité des résultats et amener les gestionnaires à prendre des décisions basées sur des données incorrectes. De plus, l’interprétation des modèles d’analyse prédictive peut être difficile en raison de leur complexité (Roy, 2023). Il peut même être difficile pour les analystes expérimentés de comprendre comment l’algorithme est arrivé à une prédiction particulière. L’utilisation adéquate de cette technologie peut donc être plus difficile, ce qui peut diminuer la confiance dans les résultats obtenus.


Mon avis

À mon avis, les entreprises bénéficient considérablement de l’analyse prédictive, car elle offre des opportunités indéniables pour améliorer la prise de décision et fournir des expériences clients plus personnalisées et satisfaisantes. En effet, les entreprises peuvent anticiper les tendances du marché et anticiper les besoins des clients (Srinivasan, 2024). Cependant, il va être primordial pour les gestionnaires d’utiliser ces technologies de manière éthique et transparente. En particulier, avec la loi 25 qui impose des restrictions strictes sur la collecte et l’utilisation des données personnelles, les gestionnaires doivent respecter la vie privée des individus (Devoy, 2022). Il sera impératif de renforcir l’idée et le principe d’avoir une base de données solide avec les informations des clients afin de garantir la qualité des prédictions.

En effet, si une entreprise souhaite utiliser ce type de technologie, mais n’a presque aucune information dans son CRM sur ses clients actuels, sans aucun doute, la compagnie ne pourra pas prédire correctement et efficacement leurs comportements. Cependant, il est à noter que l’analyse prédictive peut être utile dans plusieurs domaines, autres que le marketing, tels que la médecine, l’ingénierie, les ressources humaines, le transport et autres. Elle peut également aider à faire avancer la recherche ainsi qu’à stimuler l’innovation dans tous ces domaines. Ainsi, ben que la technologie de l’analyse prédictive ne soit pas encore parfaitement affinée, elle est appelée à continuer son développement dans le futur, offrant ainsi un soutien de plus en plus précieux aux gestionnaires (La Protection de la Vie Privée du Canada, 2012).


Références

Devoy, F. (2022, 31 octobre). Les impacts de la loi 25 sur vos stratégies et opérations marketing. Adviso. https://www.adviso.ca/blog/affaires/impacts-loi-25-sur-strategies-et-operations-marketing/


La Protection de la Vie Privée du Canada, C. À. (2012, août). L’ère de l’analyse prédictive : des tendances aux prédictions. https://www.priv.gc.ca/fr/mesures-et-decisions-prises-par-le-commissariat/recherche/consulter-les-travaux-de-recherche-sur-la-protection-de-la-vie-privee/2012/pa_201208/#toc_e5

Marinina, M. (2022, 6 septembre). Predictive analytics in marketing : benefits and 7 use cases. Predictive analytics in marketing : benefits and 7 use cases. https://www.itransition.com/predictive-analytics/marketing

Roy, M. M. (2023, août 23). L’analyse prédictive : La clé du succès des entreprises – ManageEngine Blog. ManageEngine Blog. https://blogs.manageengine.com/fr/2023/03/11/analyse-predictive-la-cle-du-succes-des-entreprises.html

Srinivasan, P. (2024, 26 janvier). Qu’est-ce que l’analyse prédictive? https://www.ptc.com/fr/blogs/iiot/what-is-predictive-analytics

Virtanen, P. (2024, 26 juin). Predictive analytics in marketing : everything you need to know – Supermetrics. https://supermetrics.com/blog/predictive-analytics-in-marketing

victoralexa

victoralexa

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Découvrir d'autres articles

small_c_popup.png

Avez-vous finis votre lecture de l'article?

Vous pourriez tester vos connaissances numérique

25 questions pour déterminer si vos lectures sur le blogue ont fait de vous un expert du numérique