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预测分析:构筑社交时代企业核心竞争力

发布时间:2012-08-17 17:56:00 来源:比特网 作者:袁斌
关键字:SPSS ibm 预测分析

  最近最热闹的一件事情莫过于电商在大家电领域的价格战。在京东和苏宁信誓旦旦地宣布要让利于消费者的同时,也有好事者称,京东的目的是通过在自己不占优势的大家电领域发动价格战,迫使在这一领域占据优势的苏宁跟进,从而影响苏宁的利润率,延缓苏宁的战略布局。姑且不论这种论点是否正确,但很显然,如果企业有详实的数据支撑,将很容易在市场上建立起自己的竞争优势。

  不过,由于数据的爆炸性增长、权利向消费者转移、事半功倍的压力越来越大,组织所面临的这些破坏性力量,激发了对分析的需求。在最近的一次采访中,IBM软件集团预测分析副总裁Rich Holada表示,MIT Sloan Management Review和IBM Institute of Business Value联合执行的分析研究显示,在2010年,相信分析营造了竞争优势的企业只有37%;而在2011年,这个比例是58%。同时,应用了业务分析的企业,在各方面也有非常明显的变化:业务增长1.6倍,股票价格增长2.5倍。

  图片:IBM软件集团预测分析副总裁Rich Holada先生

  预测分析≠商业智能

  不过,在谈到预测分析(Predictive Analytics)的时候,大部分人都很容易将其与BI(商业智能)相混淆。Rich Holada表示,BI和预测分析是非常互补、不同的技术,但都是用于决策过程。BI是利用收集的历史数据来分析目前的业务状况,以及设定预期的业务目标,例如企业要实现多高的增长率、如何降低客户流失,BI是帮助企业对现有业务进行战略决策的很重要的工具。

  预测分析则是优化现有的每一个交易,这是一个历程。例如,当企业利用BI工具分析之后,设定的全年目标是降低客户流失率,预测分析工具就可以派上用场:当呼叫中心的呼叫人员在与客户进行互动时,预测分析工具就能对其进行指导,提升在互动过程当中的客户的满意率。这样的交易每天可能都要进行上千次,从而提升客户的满意度。而在执行一个设定的周期之后,再次对客户流失率进行总结,这时候就需要再次动用BI工具。

  图片:预测分析与BI是互补、共生的两种业务工具

  简而言之,BI是企业进行长期战略性决策的工具,而预测分析主要是针对每天要进行上千次的策略层面的交易。因此,这两种工具有很强的互补作用,联合应用会有更好的效果。

  预测分析如何应用于生产?

  既然预测分析可以对各种交易进行预测,那么它有如何体现在制造业企业的各个业务流程当中呢?Rich Holada表示,基于IBM SPSS的预测分析会在如下四个部分进行预测,首先是在供应链方面,第二是制造业基于特定条件的生产,第三是如何产生需求,主要是市场营销,最后是产品生产之后如何进行预测性的维护。

  图片:IBM预测分析使优化的决策成为可能

  在供应链方面,IBM有相应的预报分析工具,根据这个预报应用就可以预测企业内产品的组件元件到底生产多少,从而使库存保持在尽量低的水平。市场营销部分就是要了解客户,进行精准的客户营销。例如,有一个美国企业建立了一个预测建模,通过模型他就能了解潜在的购买者在哪,然后展开有针对性的市场营销,从而带来了很高的效益。

  而基于条件的制造,则是企业对其生产线的具体参数进行监控,通过监控来优化制造流程当中的参数,提高良品率,降低残次品率。IBM的一个客户在应用基于条件的制造预测分析工具之后,在三个月内就因为降低残次品而节省了1170万美元。而所谓的预测性维护,就是了解元件到底是哪些原因使它失灵或者产生故障,通过重新设计和改进,使元件在短期内可以延长它的工作生命周期。

  甚至有一家汽车企业将预测维护应用到CRM(客户关系管理)当中,并与供应链管理系统进行整合,从而与客户建立更紧密的关系,维护品牌的忠诚度。该车企首先通过系预测分析工具确认客户的汽车故障零部件的位置,随即会通知客户相关的维修地点在哪,并给出相应的预约时间选择。当客户预约维修之后,供应链早已将相关的元件生产出来并运送到经销商手里,这就为客户提供了一个非常好体验,为后续客户更多购买他的产品打下基础。

  小结

  预测分析的目标是希望可以利用历史的数据更好地分析未来的行为模式。可以说,业务分析是IBM智慧的分析洞察的核心,在这个核心当中,可以把掌控信息、获悉洞察和采取行动更好地在企业的制定过程中实现最优的结果。


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