Ces entreprises suisses qui prédisent grâce au Big Data: télécoms et banques
De plus en plus d’entreprises suisses s’appuient sur le Big Data pour obtenir des prédictions leur permettant de gagner en productivité et en satisfaction clients. Illustration d’un phénomène en plein essor chez un opérateur télécom et une banque.
L’emploi du Big Data pour faire des prédictions gagne de plus en plus de domaines et de secteurs. Après une première partie sur les aéroports et l’industrie chimique, voici deux nouveaux cas dans les télécoms et dans la banque.
3. Prédire les pannes d’équipements réseaux
Pour un opérateur mobile, le coût d’une panne réseau est important: à l’insatisfaction de la clientèle s’ajoute le fait qu’il faut rapidement détacher un technicien dans des endroits parfois difficiles d’accès. Dans le cadre d’un projet pour un opérateur suisse, nous avons déployé une plateforme permettant de collecter les vastes volumes de logs produits par ses antennes, routeurs et autres équipements. Un travail d’apprentissage des algorithmes sur des données historiques de deux ans, une optimisation pour éviter des faux-positifs coûteux, et l’intégration de l’expertise des collaborateurs ont permis de développer une solution de maintenance prédictive efficace. La solution aujourd’hui en production dans une zone test est capable de signaler précocement les interventions à effectuer pour prévenir les pannes, qui ont fortement diminué. Dans une approche d’amélioration continue, les pannes qui n’auraient pas été identifiées viennent alimenter les algorithmes pour augmenter encore la qualité de la prédiction.
4. Prédire les clients susceptibles de changer de banque
Le marketing est aussi un sérieux client pour l’analyse prédictive, car s’il est quelque chose de difficile à prédire, c’est bien le comportement des clients. Une banque cantonale suisse comptant un demi-million de clients s’est ainsi penchée sur l’identification anticipée de la clientèle présentant le risque le plus élevé de changer d’établissement dans les deux mois. Une solution tout à fait économique basée sur des outils du marché et tournant sur un PC, permet aujourd’hui à la banque d’analyser à intervalle régulier les données comportementales et d’interaction émanant de systèmes divers (site web, plateforme bancaire, service client). La solution livre à l’équipe marketing une liste de 2’000 clients «sur le départ», de sorte que des campagnes ciblées peuvent être lancées pour les inciter à rester fidèles à leur établissement.
Opérations aéroportuaires, production industrielle, réseau mobile, marketing bancaire, ces exemples montrent que, dans de nombreux domaines, les prédictions s’appuyant sur le Big Data sont une réalité, y compris en Suisse. Les progrès en la matière font que ces solutions sont abordables et réalisables et qu’elles débouchent sur des résultats tangibles en matière de productivité et de satisfaction client.
