Analyse descriptive vs analyse prédictive

Analyse descriptive vs analyse prédictive Dans le monde du marketing d’aujourd’hui, les spécialistes du marketing ont accès à une énorme quantité de données. Malgré l’abondance des données, les informations ne sont pas aussi efficaces qu’elles pourraient l’être sans systèmes pour les organiser et les interpréter. Alors que les spécialistes du marketing conçoivent et déploient des campagnes basées sur la connaissance qui ciblent de nouveaux clients et améliorent la fidélisation des clients, l’analyse prédictive et l’analyse descriptive peuvent apporter de la clarté.

Nous expliquerons les différences entre l’analyse prédictive et l’analyse descriptive dans cet article. Les types d’analyses que nous aborderons et ce qu’elles nous disent seront discutés. Nous examinerons des exemples marketing concrets d’analyses prédictives et descriptives. Nous partagerons également des opportunités d’en apprendre davantage sur les analyses prédictives et descriptives qui se traduisent par le succès sur le marché.

Il existe plusieurs applications stratégiques pour l’analyse prédictive et descriptive. Il existe des chevauchements entre ces applications en matière de marketing, mais leurs rôles sont uniques.

Contenus

Analyse descriptive

L’analyse des données descriptives se concentre sur le comportement passé des consommateurs, tels que :

Historique des achats des clients
Efficacité des campagnes par e-mail ou sur les réseaux sociaux

Le taux de clics, le temps passé sur la page et le taux de conversion d’un site Web

En utilisant l’analyse descriptive, les entreprises peuvent découvrir ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et ce qui motive leurs clients. Les spécialistes du marketing peuvent identifier des modèles et des tendances à l’aide d’analyses descriptives en prenant des chiffres et des données du passé.

Analyses prédictives

L’analyse prédictive, quant à elle, détermine ce qui est susceptible de se produire dans le futur, tandis que l’analyse descriptive explique ce qui s’est passé. Dans l’analyse prédictive, les données actuelles et/ou historiques sont utilisées conjointement avec des techniques statistiques — telles que (mais sans s’y limiter) l’exploration de données, la modélisation prédictive et l’apprentissage automatique — pour déterminer si un événement particulier se produira dans le futur.

En plus de ces cinq exemples, nous fournissons également un aperçu complet de l’analyse prédictive en marketing. Les exemples comprennent:

Modélisation de cluster pour segmenter les clients et les audiences
Acquisition de nouveaux clients (par modélisation d’identification)

Modélisation de propension et notation prédictive pour la notation des leads
Recommandations pour le contenu et les publicités (en utilisant le filtrage collaboratif)
Segmentation automatisée pour personnaliser les expériences client

Un système d’organisation cohérent et des questions claires qui nécessitent des réponses font toute la différence en matière d’analyse descriptive et prédictive. Les bonnes questions et réponses pour les spécialistes du marketing peuvent être déterminées en réfléchissant aux informations découvertes grâce à l’analyse descriptive. Ces réponses peuvent ensuite être trouvées grâce à l’analyse prédictive.

Différence clé

Des explications détaillées sur l’analyse prédictive et l’analyse descriptive sont disponibles ci-dessous :

L’analyse descriptive vous fournira une vision du passé et vous dira : que s’est-il passé ? L’analyse prédictive vous indique ce qui est susceptible de se produire dans le futur en reconnaissant l’avenir.

L’analyse prédictive utilise des techniques d’analyse statistique et de prévision pour déterminer l’avenir. L’analyse descriptive utilise des techniques d’agrégation de données et d’exploration de données pour fournir des connaissances sur le passé.

Une analyse descriptive est utilisée si vous souhaitez décrire et analyser votre organisation, tandis qu’une analyse prédictive est utilisée si vous avez besoin de savoir ce qui se passera dans le futur et de remplir les espaces vides.

Dans un modèle descriptif, vous pourrez exploiter les informations passées stockées dans les bases de données et obtenir un rapport précis. Pour identifier les risques et les résultats futurs, les modèles prédictifs identifient les modèles dans les données passées et transactionnelles.

Une organisation peut utiliser l’analyse descriptive pour déterminer sa position sur le marché, présenter des faits et des chiffres et déterminer sur quoi elle doit concentrer ses efforts. Contrairement à l’analyse prédictive, qui permettra à une organisation de prévoir les faits et les chiffres de l’entreprise dans le futur, ainsi que son impact sur le marché à l’avenir.

Les analyses descriptives génèrent des rapports précis, mais les analyses prédictives ne produisent pas toujours des résultats précis.

Tableau de comparaison

Base de comparaison	Analyse descriptive	Analyses prédictives
Décrit	Dans le passé, que s’est-il passé. Utilisation des données stockées.	Dans le futur, que pourrait-il se passer ? Analyser les données passées.
Processus impliqué	L’agrégation de données et l’exploration de données sont impliquées.	Des techniques de statistiques et de prévision sont impliquées.
Définition	Analyser de grandes quantités de données pour trouver des informations utiles et importantes.	Prévoir l’avenir de l’entreprise est une partie très utile de ce processus.
Volume de données	Un entrepôt de données est utilisé pour stocker et traiter de grandes quantités de données. Les données du passé sont limitées.	Une grande quantité de données passées est analysée, puis des techniques avancées sont utilisées pour prédire l’avenir.
Exemples	Une analyse des performances d’une entreprise, du rapport de ventes, des revenus, etc.	Analyses de sentiment, cotes de crédit, prévisions pour les entreprises, etc.
Précision	L’utilisation de données antérieures fournit des données précises dans les rapports.	Il y a un problème avec les résultats. Même si cela ne vous dira pas exactement ce qui va se passer, cela vous donnera une idée de ce qui pourrait arriver dans le futur.
Approche	Une approche réactive peut être adoptée.	Adopter cette approche proactive est une bonne chose.

Conclusion : analyse descriptive vs analyse prédictive

Le résultat de ce blog montre qu’il existe une différence substantielle et importante entre l’analyse prédictive et l’analyse descriptive, même si nous n’avons évoqué que quelques caractéristiques de chacune.

Le marché connaît une demande croissante d’analyses. Dans le monde d’aujourd’hui, toutes les organisations parlent de Big Data, mais il ne s’agit que d’un point de départ pour créer des informations utiles et exploitables à partir des données d’une organisation. Par conséquent, les processus analytiques tels que l’analyse prédictive et l’analyse descriptive aideront les organisations à identifier leurs performances, leur position sur le marché, si elles présentent des défauts, s’il y a des problèmes, etc. Vous pouvez acquérir des connaissances et une prévoyance sur votre entreprise en appliquant ces processus analytiques.

Voici quelques points importants à garder à l’esprit :

L’analyse descriptive se concentre sur la présentation des données et leur affichage sur le site de gestion. Un modèle prédictif aide à prévoir l’avenir, tandis qu’un modèle statistique fait l’objet d’une analyse prescriptive.

Dans l’analyse prédictive, nous analysons ce qui se passera dans le futur en fonction d’événements passés, mais cette condition pourrait ne pas se produire exactement dans le futur pour la même raison.

Sommaire

L’analyse descriptive et l’analyse prédictive sont deux types d’analyse de données couramment utilisés dans les affaires et dans d’autres domaines.

L’analyse descriptive est un type d’analyse de données qui se concentre sur la description des données historiques et la compréhension de ce qui s’est passé dans le passé. Ce type d’analyse implique d’examiner les performances passées et d’identifier les modèles, les tendances et les corrélations dans les données. L’analyse descriptive est généralement utilisée pour résumer et visualiser les données, ainsi que pour identifier les domaines dans lesquels une analyse plus approfondie est nécessaire.

L’analyse prédictive, quant à elle, est un type d’analyse de données qui utilise des algorithmes statistiques et d’apprentissage automatique pour faire des prédictions sur des événements futurs. Ce type d’analyse implique l’analyse de données historiques pour identifier des modèles et des relations, puis l’utilisation de ces informations pour faire des prédictions sur ce qui est susceptible de se produire dans le futur. L’analyse prédictive est utilisée pour prévoir les tendances, identifier les risques et prendre des décisions éclairées basées sur des informations basées sur les données.

En résumé, l’analyse descriptive vise à comprendre ce qui s’est passé dans le passé, tandis que l’analyse prédictive vise à faire des prédictions sur ce qui est susceptible de se produire dans le futur sur la base de données passées. Les deux types d’analyses sont importants pour prendre des décisions éclairées et favoriser la réussite de l’entreprise.

Ressource externe: Coursera

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