Comment l’analyse prédictive améliore la gestion des interventions ?

Actuellement, on entend beaucoup parler de l’importance des données, de logiciels analytics, de big data, etc.
 
En effet, la science informatique a, au cours des dernières années, franchi un palier en termes de puissance et de capacités de calcul. Et cela ouvre des horizons nouveaux dans tous les secteurs d’activité. Aujourd’hui toutes les entreprises sont concernées par l’explosion digitale et les logiciels de gestion des interventions n’échappent pas au mouvement, bien au contraire.

Le Guide Praxedo

Logiciel de gestion d’interventions pour techniciens : évaluer ses besoins, faire le bon choix.

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Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

La digitalisation des activités et la croissance exponentielle des volumes de données qu’elle entraîne permettent aujourd’hui d’utiliser des outils informatiques performants capables d’analyser les données du passé pour ensuite prédire l’avenir. On parle ainsi d’analyse prédictive.

Cela peut être très utile pour les sociétés de services. Mais de quel type de prédictions s’agit-il ?

Prédire l’avenir à partir du passé

Et bien il s’agit de prédire des évolutions telles que celles des stocks de pièces détachées, celles des interventions de maintenance à mener, celles des plannings des techniciens terrain, ou même les évolutions liées au degré de satisfaction des clients. Mais pour y arriver, il faut bien sûr disposer des données pertinentes dans des outils d’analyse.

Une analyse statistique des historiques de données

Les technologies d’analyse prédictive se basent ainsi sur des données statistiques, analysées par des algorithmes informatiques perfectionnés. Ceux-ci vont passer au crible des tonnes de données issues d’activités passées et révéler des tendances qui ne sautent pas forcément aux yeux au premier abord, voire qui seraient indétectables pour l’humain seul.

A partir de ses analyses statistiques, les programmes de calculs informatiques que sont les algorithmes, vont déterminer des probabilités sur des évolutions futures. Par exemple, il peut s’agir de prédire le comportement futur du client, les pannes d’équipements, les performances des techniciens sur le terrain, le niveau des stocks de telles ou telles pièces détachées, etc.
 
Vous l’aurez compris, l’analyse prédictive, appliquée à la gestion d’interventions, consiste à analyse des données issues des historiques d’interventions passées pour créer des modèles statistiques et à partir de là, faire des prévisions sur ce qui va se passer dans un futur plus ou moins proche.

En quoi l’analyse prédictive est utile pour la gestion d’interventions ?

Un niveau d’exigence en augmentation

Dans le secteur des services comme dans tous les secteurs, la digitalisation, l’accès à l’information via internet, la réactivité instantanée liée aux smartphones, ont fait évoluer le rapport de force entre les prestataires de service et leurs clients. Plus que jamais, le client est roi.

Ayant accès à toute l’information disponible sur ses prestataires de services et leurs concurrents, ses attentes évoluent de plus en plus rapidement et son niveau d’exigence augmente continuellement : réactivité immédiate, mobilité, transparence, qualité de service… 

Les sociétés de services n’ont pas d’autre choix que de s’adapter pour suivre ce mouvement irréversible vers toujours plus de performance. C’est la raison pour laquelle elles utilisent des logiciels SaaS pour booster leur satisfaction client.

Un outil essentiel pour augmenter la satisfaction client

Il y a quelques années, les sociétés de services américaines ont ouvert la voie et montré tous les bénéfices qu’il est possible de retirer de la digitalisation de la gestion des interventions des techniciens terrain. En Europe, des sociétés comme Praxedo ont également ouvert cette voie et les choses continuent d’évoluer dans le bon sens.
 
Aujourd’hui, les technologies d’analyse prédictive disponibles sur le marché permettent de proposer aux professionnels une gestion d’interventions fluide et novatrice, allant au-delà des attentes des clients.

Tout cela grâce à une utilisation plus intelligente des masses de données accumulées par les entreprises de services sur leurs activités d’intervention et sur leurs clients.

Comment adapter l’analyse prédictive à la gestion des interventions ?

Intégrer une logique d’analyse prédictive dans un processus de gestion d’interventions implique d’entreprendre un certain nombre de démarches préalables pour la réussite du projet.

Se convertir au Big Data

Désormais, il est possible de collecter de la donnée à peu près partout. Ainsi, les smartphones des techniciens peuvent collecter et transmettre des données sur leurs activités, les interventions réalisées. Les équipements peuvent également communiquer des données sur leur état de fonctionnement et lancer des alertes en cas de défaillance.

On parle ici d’objets connectés ou de l’Internet des Objets. Tous les points de contact avec le client permettent de collecter de la donnée : centre d’appel, portail web, emails, etc.
 
Les sociétés de prestation de services d’intervention doivent se convertir au Big Data et mettre en place les outils pour collecter et centraliser toutes ces données dans leur système d’information. Cette centralisation leur permettra de disposer d’une vision à la fois globale et détaillée de l’évolution de leurs activités et de leurs performances vis-à-vis de leurs clients.  

Suivre des métriques pertinentes pour votre gestion d’interventions

Pour maîtriser et piloter les données importantes à collecter, il est important en amont de définir une stratégie claire et intelligible fondée sur le choix de certaines métriques à suivre, car jugées pertinentes pour l’activité de l’entreprise et l’évaluation de ses performances. Rien ne sert de multiplier les indicateurs, il faut choisir les bons.

Anticiper les performances futures

Les technologies d’analyse prédictive, telles que l’intelligence artificielle et le machine learning permettent de définir des modèles statistiques à partir des historiques de données sur les interventions des techniciens terrain, qu’il s’agisse d’interventions de maintenance ou d’installation d’équipements.
 
Ces modèles statistiques produisent des analyses qui permettent de prédire des tendances futures et d’anticiper, par exemple sur la gestion des stocks de pièces détachées, ou l’irruption de pannes sur un type spécifique d’équipement. Des modèles de machine learning préconfigurés donnent la capacité de tirer plus rapidement des informations utiles des données analysées.
 
En conclusion, les sociétés de prestation de services doivent s’intéresser de près aux nouvelles technologies d’analyse prédictive car celles-ci sont désormais un incontournable pour suivre le rythme dans la course effrénée vers toujours plus de performance.