Les mauvaises prises de décisions et de planification de produits coûtent aux entreprises 3% en moyenne de leurs bénéfices annuels. En plus du coût financier, une mauvaise décision érode la confiance des clients et des utilisateurs. Afin de les aider à prendre les meilleures décisions possibles, Mir Insight, société norvégienne, a mis au point un nouveau système de modélisation prédictive permettant de déterminer l’évolution de la demande sur le marché de la chimie des matériaux.
En quoi consiste ce système ?
Le système Mir Insight est un algorithme de modélisation prédictive, développé pour offrir aux équipes de marketing une vision des futures demandes, tendances ou comportements des consommateurs. Créé à l’aide de 500 millions de dataset provenant de 40 pays différents, le modèle prédit les besoins des consommateurs sur les mois ou les années à venir, mais surtout explique son cheminement.
C’est l’argument clé de Mir Insight, ce nouveau système fournit des explications poussées de ses rapports de prédictions dans le but de faire comprendre pourquoi ce résultat est le plus susceptible d’arriver. Grâce à cette méthode, le système permet aux entreprises de chimie des matériaux de comprendre et d’acquérir les connaissances provenant d’immenses bases de données.
Mir Insight affirme aussi que leur système ne collecte aucune donnée personnelle, assurant que celles utilisées par les entreprises seront maintenues secrètes.
Quelle est l’efficacité de ce modèle ?
Grâce à Mir Insight, les entreprises productrices de matières premières peuvent désormais suivre et anticiper l’évolution du marché. A une époque où les informations sont trouvables en grande quantité, Mir Insight offre aux entreprises un moyen de pouvoir réagir et prendre les bonnes décisions avec un temps d’avance.
Ce nouveau système vient d’être lancé, mais ces créateurs annoncent déjà des résultats prometteurs. Les prédictions données par le système sont 50% plus précises que les modèles de prévision déjà existants. Les équipes test parlent d’un ajout d’informations non-négligeables à la prise de décision, d’un gain de temps dans la compréhension des attentes des utilisateurs et ainsi d’une prise de risque moins élevées.
Grâce à la Data Science, les entreprises de chimie des matériaux peuvent désormais prédire efficacement les attentes de leurs consommateurs. Si vous aussi, vous envisagez une carrière dans les métiers de la Data Science, découvrez notre offre de formation en visitant cette page.
Source : chemanager-online.com
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