Cinq façons dont l’analyse augmentée protège les revenus des entreprises

David Drai, PDG et cofondateur d’Anodot, identifie cinq façons dont l’analyse augmentée peut protéger les revenus des entreprises.

Les données ne manquent pas dans le monde des affaires d’aujourd’hui. Chaque aspect du fonctionnement d’une entreprise peut être mesuré et surveillé. Les tableaux de bord traditionnels nous informent des principales mesures, ce qui nous permet d’avoir une vue d’ensemble. Mais le diable se cache très souvent dans les détails. Parmi les millions de points de données, il peut y avoir une petite anomalie. Mais personne ne la cherche, donc personne ne la trouve – jusqu’à ce qu’elle devienne le genre d’anomalie qui déclenche des alarmes. L’analyse augmentée est une technologie toujours vigilante qui recherche activement de telles anomalies – à la recherche d’aiguilles gênantes dans nos bottes de foin de données.

L’essor de l’analyse augmentée

L’analyse augmentée utilise des algorithmes d’IA et de ML pour révolutionner la façon dont nous traitons les données, en réduisant considérablement notre dépendance à l’égard des processus manuels et en libérant les spécialistes des données pour qu’ils puissent en faire plus, tout en offrant des avantages inimaginables. C’est comme la vision à rayons X : elle voit bien au-delà de ce qui est évident, en parcourant de vastes volumes de données – structurées et non structurées – à grande vitesse, en détectant des tendances et des modèles que nous n’aurions jamais repérés sans aide, et en faisant remonter à la surface un éventail étonnant d’informations pour les chefs d’entreprise. C’est pourquoi le marché mondial de l’analyse augmentée, actuellement évalué à 10,06 milliards de dollars (chiffre pour 2021), devrait connaître une croissance exponentielle en l’espace d’une décennie pour atteindre un chiffre estimé à 103,87 milliards de dollars en 2030.

Voici cinq façons dont l’analytique augmentée peut protéger le chiffre d’affaires de n’importe quelle entreprise dans n’importe quel secteur.

1. Augmenter le temps de compréhension

S’assurer que la bonne personne dispose de la bonne information, au bon moment, peut être crucial pour une entreprise. Supposons, par exemple, que votre application comporte une erreur qui empêche les utilisateurs d’un pays donné de se connecter. Au départ, il ne s’agit peut-être que d’une goutte d’eau dans l’océan en termes de clientèle de l’entreprise, mais au fil du temps, cela pourrait entraîner une désaffection des utilisateurs et une perte de revenus.

L’analyse augmentée est capable d’identifier rapidement un tel problème à partir d’un nombre minimal de tentatives infructueuses et de le signaler immédiatement à la personne qui peut le résoudre. Cela évite les retards et l’envoi de messages au mauvais service, qui sont souvent négligés par une personne qui n’en voit pas l’importance. L’analyse améliorée permet de colmater rapidement les fuites de revenus potentielles, ce qui signifie que les pertes peuvent être minimisées.

2. Détecter les problèmes de paiement

Il y a un million de pièces mobiles virtuelles dans toute opération de commerce électronique mondial et si l’une d’entre elles tombe en panne, beaucoup d’autres peuvent commencer à tomber comme des dominos. Il s’agit d’une machine complexe, conçue pour répondre aux besoins d’un grand nombre de pays, de devises, de langues, de méthodes de paiement et de réglementations sur des dizaines de sites Web différents. Le travail de l’analyse augmentée consiste à parcourir chaque point de données pour détecter les signes les plus précoces d’un problème.

Disons qu’un détaillant rencontre un problème avec les paiements par carte cadeau en Suisse. Dans tous les autres pays, les cartes-cadeaux ne posent aucun problème. Le problème pourrait donc passer inaperçu pendant des semaines avant que quelqu’un ne le remarque. Mais l’analyse augmentée donnera l’alerte, ce qui permettra de remédier rapidement au problème. Il s’agit de vérifier en permanence les premiers signes qui pourraient réduire les pertes de revenus dues aux ventes manquées, aux retards de paiement ou aux clients frustrés qui vont voir ailleurs.

3. Détection des fraudes

La fraude en ligne coûte aux entreprises des millions de dollars, tant en pertes réelles qu’en frais d’enquête. Dans de nombreux cas, les entreprises ne savent même pas qu’elles ont été fraudées. L’analyse augmentée utilise des algorithmes pour identifier les activités frauduleuses qui ont déjà eu lieu et pour prédire les points faibles que les fraudeurs pourraient cibler à l’avenir afin de les sécuriser. Elle recherche des modèles qui suggèrent une activité criminelle à partir de détails dans les données qui sont souvent insaisissables. En outre, il donne la priorité aux cas les plus graves, ce qui permet à l’entreprise de concentrer ses efforts sur la lutte contre ces derniers, plutôt que de consacrer des efforts inutiles à des délits de moindre importance.

4. Améliorer l’expérience client

Garder un client satisfait n’est jamais facile. Le comportement humain est déjà difficile à prévoir dans le meilleur des cas. Mais l’analyse augmentée peut transformer la façon dont les entreprises trouvent et résolvent les problèmes qui rebutent les clients. La technologie identifie les tendances, les modèles et les anomalies « cachés » et alerte les organisations plus rapidement que si ces anomalies apparaissaient sur les tableaux de bord traditionnels. Sur la base des informations qu’elle fournit, l’entreprise peut agir pour protéger la fidélisation et les revenus. L’analyse augmentée peut également aider à segmenter les clients pour une expérience future plus personnalisée, sur la base d’une analyse automatisée de leur comportement passé, ce qui se traduit par des taux de conversion plus élevés.

5. Assurer un temps de fonctionnement de 100 pour cent

L’Internet est l’élément vital de pratiquement toutes les entreprises. Mais il n’est pas fiable à 100 %, et les problèmes peuvent être très localisés. Une panne de serveur peut n’affecter qu’un seul système d’exploitation, une seule région ou une seule connexion API. Ces incidents peuvent passer inaperçus dans l’ensemble, mais l’effet cumulé peut être coûteux en termes d’expérience utilisateur et de résultats de l’entreprise. L’analyse augmentée fournit des alertes en temps réel qui minimisent les temps d’arrêt, permettant à l’entreprise de remettre les canaux numériques en état de marche – et de générer des revenus – aussi rapidement que possible.

Les petits problèmes peuvent, s’ils ne sont pas résolus, se transformer en gros problèmes. Et les gros problèmes peuvent sérieusement endommager une entreprise. L’analyse augmentée permet de détecter ces problèmes dans des endroits où vous n’auriez jamais pensé à regarder.

Ecrit par David Drai, PDG et co-fondateur de Anodot

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