要预测、要分析丨智能商业的精髓

零售综合
亿欧
高峻峻
2017-11-09 15:10
[ 亿欧导读 ] 在当下和未来,当大数据和算法成为社会、企业和个人已经无法忽视的资产时,预测已经成为大数据和算法体现价值的一种重要方式。对于预测的重视,不仅仅是向大数据要价值的一种体现,更深刻反映了的大数据的意识以及思维方式。
预测,沃尔玛,大数据,消费画像 图片来自“123rf.com.cn”

习近平总书记最近在召开十九大期间参加贵州省代表团审议时指出:发展乡村旅游是脱贫一个重要渠道,要对乡村旅游要做预测和分析,如果市场趋于饱和,要提前采取措施,确保乡村旅游可持续发展。

习总书记提到的要预测、要分析,其实就是要对这个市场进行消费者未来需求的预先判断,预测最终的目的是科学准确判断事实,让决策者产生思路清晰的决策行动,这些决策不仅仅适用宏观经济层面,更适用于微观商业运营层面。

但是不少人谈起预测的理念和方法往往不是没有意识就是一知半解,一方面有以下几种误解,一方面又常常为自己拍脑袋所做出的决策结果所扼腕叹息,而预测的不准确、不智能、不及时往往造成了人力资源的大量堆彻,而决策质量的忽高忽低往往带来了决策的极不稳定,同时不能提前做好资源准备又会导致临时抱佛脚的情况,直接造成供应链的整体成本高企不下、效率极低。

对于预测常见的一知半解和误解如下:

①预测不靠谱,没人能预测的准,除了上帝;

②预测是宏观领域的事情,操作层面不需要预测;

③过去发生的事情未来未必发生,既然需求不确定,又何必预测;

④预测好像太难了,不知道怎么入手。

我们究竟在多大程度上可以准确的预见未来?我们学会思考世界的复杂性、人类思维的局限性、发展的动态性,科学预测的准确性能远超运气以及人拍脑袋的决策结果。人类文明的发展过程其实就是“获取收据—分析数据—建立模型—预测未来”的过程。

预测貌似很神秘,但实际上预测理念和技术已经运用到了商业的方方面面,从淘宝网站能够预测我们很可能购买的产品类型,从华为在Mate10上市前所做的大量预测工作以确保后端的产能安排和元器件供应采购,从肯德基中国运用天气数据来指导自己冷热饮的备货计划,从中国民族手表企业品牌运用商品画像和门店画像来预测时尚品手表的未来销售预测,这些都说明预测在各种领域中的广泛应用。

下面的三个具体案例,更说明了预测理念和技术的应用在国际和中国范围内蓬勃兴起。

沃尔玛公司通过数据挖据发现了一个规律:在发布恶劣天气预警之后除了电池、饮用水、罐头等应急产品热销之外,草莓酱馅饼的需求量也大幅增加。未来验证这一发现,沃尔玛在几次恶劣天气预警来临的时候,从不同的仓库调拨了大量的草莓酱馅饼到灾害可能发生的城市,结果这些产品被抢购一空。

洛杉矶警察局开发了“预测式警务”的模式,是指犯罪数据的搜集和分析有可能做到“准实时”,因此在将来可以用于提高预测、预防和响应犯罪行为的效率,这意味着警察可以“提前了解,提前准备”。

众所周知,在特定的区域内,犯罪的类型、时间、位置等并不是随机的,而是有一定的规律可以遵循。

例如西雅图一半的犯罪行为都集中在该市4.5%的街道上,普通的警察凭借这丰富的经验其实也都知道这些街道是热点地区,但是无法准确的为这4.5%的街道进行动态有效排序并布置警力,因为这会超出人的脑容量,而凭借预测算法则可以动态、实时并且无限量的预测犯罪热点街道并提前配置警力资源,预测式警务的任务不仅仅是将犯罪分子绳之以法,更重要的是让警察在合适的时间出现在合适的地方,犯罪分子受到震撼就不敢作案。

而中国的一家咖啡连锁企业基于消费者画像、店铺画像和商品画像,利用大数据分析手段,预估店铺客流量、转化率和城市天气信息等信息,且选择合适的算法模型,实现单店单品周销售状况的预测,并根据已有的库存情况,实现系统自动匹配合理补货策略和制定补货计划建议。

这样的话,让爆款卖的更好,货源更加充足,坚决杜绝缺货,同时让滞销品尽快更新换代,最终让销售提升、供应链成本下降、库存周转的更快。80%的小类周预测销量准确性控制在15%以内,单店单品的周预测销量准确性提升了20%以上。

企业在通过ERP、BI等技术手段回答了“发生了什么”以及“正在发生什么”的问题之后,紧接着会思考另一个问题“将来会发生什么”,这其实也就是在现有的大数据中进行挖掘,来回答这个问题。

从本质上说,预测指的是对顾客需求、资源需求、利率、股市等未来的取值做出智能化或者科学化的估计,因为商业计划和问题的解决在很大程度上取决于对未来事件的预测,我们使用各种模型来进行预测,其基本假设是根据以往的经验例如历史数据记录的交易和事件来预测未来。

尽管有人会说,未来发生的和过去完全不一样,如何用过去来预测未来,这其实是一种偏见,不过是没找到或者量化两者的想通或者相同之处而已,有种说法叫“人每天80%以上的行为其实都在重复昨天”。

除了过去的历史数据,在大数据时代下,大量的实时数据如天气、消费者行为、交通状况等等获取的成本和难度都在大幅下降,这些都可以更好的帮助精准预测。但要记住模型用来做预测,人是用来做决断的,这种决断来自人的勇气、直觉、创造力以及冒险精神,模型和人共同铸造了预测的精髓:“科学和艺术的结合”

在当下和未来,当大数据和算法成为社会、企业和个人已经无法忽视的资产时,预测已经成为大数据和算法体现价值的一种重要方式。对于预测的重视,不仅仅是向大数据要价值的一种体现,更深刻反映了的大数据的意识以及思维方式。最后借用爱迪生的一句名言,超级预测约有75来自汗水,25%来自灵感。


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欧睿oIBP智慧需求链创始人,管理科学教授 

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