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On pourrait l'appeler le « Saint-Graal » - la connaissance de ce que les clients achèteront ensuite. Et même s'il n'est pas possible de prévoir le futur, l'analyse prédictive permet de comprendre ce qui va se passer, selon Per Selin de Bisnode, qui travaille depuis plus de 30 ans sur l'analyse des bases de données.
«Il s'agit d'essayer de découvrir le prochain achat probable », dit Selin. «Avec de grandes quantités de données, nous pouvons faire exactement cela. Par exemple, nous savons que 70 à 80 % des consommateurs achètent une maison ou une voiture dans l'année qui suit la naissance de leurs enfants. Le type de voiture dépend, par exemple, des valeurs, des revenus et du mode de vie, ainsi que d'un certain nombre d'autres variables incluses dans l'analyse».
L'analyse prédictive ne repose pas uniquement sur l'historique d'achat du consommateur individuel. Vous ne considérez pas seulement le sexe, l'âge et le revenu, qui étaient auparavant les outils les plus importants. Au lieu de cela, vous regardez une analyse de haute qualité qui vous donne une compréhension des besoins du client au niveau individuel.
«Dans la pratique», dit Selin, «cela signifie que nous pouvons dire à une banque, par exemple, quel produit ou service intéresse le plus ses clients : prêts hypothécaires, prêts automobiles ou épargne. Et nous pouvons également répondre à la question de savoir combien de clients différents consommeront aujourd'hui et dans le futur».
Cela peut ressembler à de la science-fiction, mais ce n'est vraiment pas si étrange. Tout au long de la vie, toutes les personnes ont des comportements de consommation différents. Lorsque vous venez d'avoir des enfants, par exemple, la consommation augmente, et pendant les autres périodes de la vie, vous consommez un peu moins.
«Nous pouvons voir où se situent les clients dans ce cycle de consommation et ainsi valoriser chaque client», explique M. Selin. «C'est un outil extrêmement important pour évaluer la voie qui mène à l’avenir. J'ai vu plusieurs exemples d'entreprises obligées de réaliser que leurs clients consommeront moins à l'avenir - et qui ont ainsi pu adapter leur stratégie de manière proactive».
«Il s'agit d'essayer de découvrir le prochain achat probable. Avec de grandes quantités de données, nous pouvons faire exactement cela. Par exemple, nous savons que 70 à 80 % des consommateurs achètent une maison ou une voiture dans l'année qui suit la naissance de leurs enfants.»
Per Selin, Analyste principal Bisnode