2018 01 10.

预测如何在跨行业改变业务

Prasanna 尼克尔 viraj.
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广泛使用跨行业预测

预测是一个普遍存在于各个行业的过程,无论是零售、运营、营销、制造、物流还是任何应对全球和国内市场不确定性的行业。

谈到基于行业的预测时,模型的成熟度在预测的准确性中起着重要作用,从而制定了改进的决策和规划。这将进一步帮助获得增加的市场份额。下面列出的是一种行业预测的方法以及它如何发挥重要作用:

制造业:在制造业,预测是必须的,以确保库存和供应的数量,以满足当前和未来的需求。过度预测可能导致损失,因为浪费和不足的预测可能导致行业陷入停滞,并产生巨大的长期负面影响。

零售业:零售业一直受到不断变化的趋势的影响;今天盈利的东西可能会在不久的将来让一家公司陷入困境。随着新产品线的出现,需要进行预测,以确保供应满足需求,并适应季节变化。

服务业:涉及到服务业时,有多种变量被视为劳动力,员工效率,培训要求,保持长期目标。这些可能证明是耗时和昂贵的;因此,必须包括对未来的需求预测。

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预测成熟度及应用
每个企业都有需要预测需求。过程成熟是通过迭代的一段时间内实现的,以弄清楚最适合商业模式的内容。

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预测成熟度模型(Gartner模型的即兴创作)

销售和运营计划涵盖了需求计划过程的很大一部分,而预测只是需求计划的第一步。一旦确定了产品需求,就有了供应计划和优化,以确保适当的库存水平。

库存优化:库存优化涉及平衡您的资本投资以及各种其他限制,以尽量减少成本和其他原材料,同时最大化利润。在零售商水平,它涉及在考虑需求和供应波动的同时保持大量的SKU。

分类规划:选择产品和SKU的过程以最大限度地提高利润,同时满足客户的需求。

统计预测已变得普遍,是基本必需品。然而,它不能解释只能由业务提供的需求的判断性观点。

一个很好的预测过程将业务观点与统计预测结合起来到达单数视图,该视图可以跨营销,运营,金融和供应链等功能使用。

改变景观的进步
预测算法最近的突破意味着有机会远离天真和效率低下的传统预测到削方预测技术,从而帮助组织利用额外收入的可能性。

传统方法挑战

  • 在动荡的市场中缺乏稳定性
  • 不可能自动化
  • 不适合一个到许多框架
  • 不考虑季节性趋势的有限变量集

需要高级预测

  • 统计预测每月或每周的模式
  • 利用更粒度的数据
  • 利用大数据进一步提高准确性。它还有助于:
  • 自动化
    • 定制
    • 风险降低
    • 支持的数据预测
  • 在大多数情况下,在大多数情况下,无法预测需求,因为它们可能不会遵循相同的趋势和季节性模式;需要单独处理和建模不同的产品类别,以提高预测的准确性
  • 随着上市时间的缩短和延误导致的品牌认知的负面意见,许多新产品正在从概念到反击立即。对这种没有历史记录的新产品进行预测,需要派生模型的参与,利用产品特性等定性信息和现有产品需求相似性等定量信息

为什么某些业务需要在现有的企业解决方案上量身定制的解决方案?

  • 请记住每个业务需求和数据和信息的质量,它必须使用正确和不同的治疗来数据以保存信息,并选择良好的模型集,该模型良好地解释预测
  • 如果我们继续使用Naive和传统方法来预测,我们可以在预测准确性方面有所了解。获得更高的预测精度成为一个具有挑战性的部分,它涉及使用外部因素和促销效果来爬上精度梯形
  • 如果没有进行促销活动,则考虑到促销活动的归因效果,如果没有进行基线预测,并且考虑到正在进行的促销的总规模的总预测的量化
  • 针对特定业务场景的定制解决方案提供了更健壮、更稳定的解决方案,并且对不断变化的业务场景响应更快。这也使得预测的准确性大大提高

大多数企业解决方案都迎合了各种行业,忽略了“单尺寸适合”解决方案可能不适合的事实。就像每个企业和行业都不同的方式,也应该是解决方案。

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