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L'analyse prescriptive est l'un des types importants et principaux d'analyse commerciale dans le monde du marketing. Elle a démontré ses avantages à maintes reprises en étant utilisée dans de nombreux domaines, du marketing à la finance. Elle a atteint ce succès en allant au-delà de l'analyse prédictive et descriptive avec ses informations exploitables.
L'analyse prescriptive fonctionne avec de nombreux types de modèles d'analyse de données. Elle utilise la modélisation statistique de l'IA pour montrer comment les processus commerciaux fonctionnent. Elle y parvient avec des ensembles de données donnés et produit des résultats souhaités de haut niveau. Maintenant, pour plus de détails, vous pouvez consulter les titres suivants, qui expliqueront exactement ce qu'est l'analyse prescriptive et quels sont ses avantages et ses méthodes.
Qu'est-ce que l'analyse prescriptive?
L'analyse prescriptive est une méthode de recherche commerciale développée en tant que troisième étape après l'analyse descriptive et prédictive.
Lorsque vous mettez en avant la capacité d'interprétation de l'analyse prédictive, vous obtenez l'analyse prescriptive. Ou, c'est l'analyse prescriptive qui vous guide dans l'évaluation des résultats d'analyse initiaux. C'est pourquoi elle est souvent appelée par les scientifiques des données "finale". Mais comme vous le verrez, l'analyse prescriptive signifie bien plus que toutes ces définitions.
Avantages de l'analyse prescriptive
L'analyse prescriptive contribue à de nombreux domaines et situations. C'est une méthode innovante car elle offre souvent une perspective différente des autres types d'analyse. Par exemple, vous ne pouvez utiliser l'analyse narrative que dans des scénarios spécifiques, mais ce n'est pas le cas de l'analyse prescriptive.
Que vous l'utilisiez dans le marketing, la satisfaction de la clientèle ou le financement, vous pourrez toujours en bénéficier. Pour expliquer davantage les contributions de l'analyse prescriptive, vous pouvez examiner les avantages clés suivants:
Avantages de l'analyse prescriptive
- Meilleure planification: L'analyse prescriptive ajoute une nouvelle dimension à la planification stratégique en voyant au-delà de ce qui est et de ce qui pourrait être. C'est un outil inestimable pour comprendre les gens de manière humaine. Parce qu'il évalue les éléments commerciaux comme les gens évaluent les événements quotidiens et produisent des scénarios. En conséquence, les scénarios guident la planification des organisations.
- Amélioration de la prise de décision: Un autre avantage essentiel est qu'elle n'a pas une perspective étroite, contrairement à d'autres types d'analyse. Il ne faut pas oublier qu'une structure dynamique, telle qu'une entreprise, est composée de nombreux facteurs, pas d'un seul. L'analyse prescriptive est utile aux entreprises pour comprendre ces multifacteurs et prendre des décisions en conséquence.
- Ajustement des stratégies de tarification: Réguler les prix au bon moment et avec la bonne action est d'une importance vitale pour les entreprises. Pour cette raison, même en l'absence de problème, des prévisions doivent être faites et les actions à prendre dans les scénarios possibles doivent être décidées à l'avance. Ici, l'analyse prescriptive est un outil essentiel pour vous fournir à la fois des conseils de tarification à l'avance et en temps réel.
- Réduction des risques: Il est imprévisible quand une entreprise rencontrera un risque. Par conséquent, faire une analyse prescriptive vous aide en faisant des prédictions et en proposant des solutions pour l'avenir.
- Augmentation de l'efficacité: Peut-être l'un des aspects les plus frappants de l'analyse prescriptive est l'accélération du processus d'analyse. Les analyses qui étaient autrefois effectuées par des processus manuels accélèrent désormais le flux de travail grâce à l'aide de l'IA. Lorsque le flux de travail s'accélère, l'entreprise a naturellement plus de temps pour d'autres problèmes ou innovations.
Méthodes d'analyse prescriptive
En fait, les méthodes d'analyse prescriptive sont assez larges et la plupart d'entre elles sont étroitement liées à l'intelligence artificielle. Ne soyez donc pas surpris de voir des analyses basées sur l'IA parmi les méthodes. Au lieu de tous les outils d'analyse prescriptive, quelques-uns des plus fréquemment utilisés seront expliqués.
Méthodes d'analyse prescriptive
1. Modèles de programmation
Vous pouvez utiliser la méthode de programmation pour produire des solutions mathématiques à des problèmes commerciaux complexes. Vous pouvez y parvenir en utilisant l'un des types de programmation, tels que la programmation non linéaire ou linéaire.
Exemple : Vous souhaitez étendre votre ligne de production dans une usine. Vous pouvez y parvenir avec un modèle de programmation qui prend en compte l'achat de nouvelles machines de production, la main-d'œuvre et les besoins en matières premières.
2. Simulation
La simulation est créée dans l'analyse prescriptive pour imiter des scénarios réels. C'est un domaine approprié pour tester les décisions qu'une entreprise prendra et les stratégies qu'elle créera. Elle peut offrir une solution efficace, surtout lorsqu'elle est utilisée sur un problème multifactoriel.
Exemple : Vous allez ouvrir un magasin et vous avez besoin d'une idée sur l'agencement des produits dans le magasin. Vous savez qu'il y a une logique à l'agencement plutôt que de le placer au hasard, mais vous ne savez pas exactement comment le faire. Avec une simulation, vous pouvez examiner de nombreux facteurs, tels que l'état du magasin en présence de clients nombreux ou les étagères que les clients traverseront en se promenant dans votre magasin.
3. Algorithmes d'apprentissage automatique
C'est une méthode d'analyse qui vous informe sur les précautions et les initiatives que vous pouvez prendre dans des scénarios possibles en utilisant l'algorithme d'IA. L'IA est utile car elle atteint les données plus rapidement et plus exhaustivement, ce qui n'est souvent pas disponible pour les humains manuellement.
Exemple: Vous voulez évaluer vos ventes en fonction des données démographiques des clients et fournir un service personnalisé. Concevoir un modèle d'apprentissage automatique pour cela et lui fournir suffisamment de données provenant de l'analyse de votre entreprise est l'étape de base que vous devez suivre. Ensuite, l'IA vous fournira d'excellents commentaires.
Questions fréquemment posées sur l'analyse prescriptive
L'analyse prescriptive est une branche encore en développement car elle est apparue plus tard que l'analyse descriptive et prédictive. Ainsi, elle peut souvent être confondue avec d'autres types d'analyses, ou elle peut devenir un problème de ce qu'elle est exactement et pourquoi l'utiliser. Si vous avez des questions comme celles-ci en tête, vous pouvez vérifier les réponses aux questions fréquemment posées ci-dessous.
L'analyse prédictive et l'analyse prescriptive sont des étapes différentes de l'examen des données. L'analyse prédictive des données fait une prédiction statistique sur l'avenir en ajoutant très peu d'interprétation à un phénomène. En revanche, l'analyse prescriptive des données est une question d'interprétation qui va au-delà des statistiques.
Il s'agit d'une méthode de suggestion pour atteindre les objectifs souhaités. En d'autres termes, l'analyse prédictive vous dit ce qui va se passer, mais elle ne vous incite pas à agir ; c'est l'analyse prescriptive qui s'en charge.
Comme toute analyse, l'analyse normative présente des lacunes. Par exemple, l'insuffisance et l'incohérence des données peuvent constituer un aspect négatif, de même que le coût de leur mise à jour.
Pour répondre brièvement, l'IA utilise les deux types d'analyse. Pour répondre longuement à cette question, par exemple, l'analyse prédictive est utilisée comme suit : L'IA analyse des données historiques, extrait des modèles et fait une prédiction sur l'avenir à l'aide de ces modèles. Dans l'analyse prescriptive, l'IA crée des scénarios basés sur des modèles en utilisant un algorithme différent. Elle utilise donc l'analyse prédictive comme première étape, puis l'analyse prescriptive pour l'interpréter.
Cette question est très générale et, pour y répondre de manière générale, vous pouvez l'utiliser dans de nombreux domaines, des soins de santé aux affaires, en passant par l'intelligence artificielle et l'économie. Elle est utilisée parce qu'elle aide les gens à faire de bons choix dans le processus de prise de décision. En d'autres termes, il s'agit d'une méthode stratégique pour atteindre ses objectifs ou surmonter un problème.
L'analyse prescriptive est une méthode de représentation des solutions. Elle permet d'évaluer les prédictions futures et les réponses appropriées aux problèmes éventuels. Dans ce domaine, l'IA est principalement utilisée car elle a la capacité d'analyser plus que les prédictions et les modèles que les humains sont capables de faire.
Mots finaux
Aujourd'hui, dans presque toutes les entreprises, les données d'analyse et les mécanismes de prise de décision sont en étroite relation. La raison de cette inévitabilité est due aux avantages offerts par les analyses. Il a été expliqué que les principaux types d'analyses utilisés sont descriptifs et prédictifs. Au-delà de ceux-ci, l'analyse prescriptive nouvellement émergente est devenue la favorite des entreprises car elle offre une échelle plus large et des méthodes axées sur la solution.
Il a été expliqué que dans cet âge de compétitivité, les entreprises ont besoin d'une analyse prescriptive pour suivre les situations en constante évolution. Ainsi, prendre ce type d'analyse comme guide ouvrira la voie au succès pour vous et votre entreprise.
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