Analyse prescriptive : Définition, méthodes et exemples

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

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.

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.