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預測!終結「千金難買早知道」的武器

2019-11-22 10:35:18
Managertoday
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「買尿布的男性顧客也可能同時買啤酒」——美國連鎖藥妝店奧斯柯(Osco Drug)分析十幾家分店90天內的夜間購物紀錄之後,發現買尿布的男性顧客通常會連同啤酒一起結帳。這顯示孩子尚在包尿布階段的爸爸級

「買尿布的男性顧客也可能同時買啤酒」——美國連鎖藥妝店奧斯柯(Osco Drug)分析十幾家分店90天內的夜間購物紀錄之後,發現買尿布的男性顧客通常會連同啤酒一起結帳。這顯示孩子尚在包尿布階段的爸爸級顧客,極有可能需要啤酒紓壓。

有鑒於電腦處理速度愈來愈快、資料量愈來愈大,零售業、銀行業、線上商店紛紛開始活用資料,以預測特定人群的行為模式,進而提出相應的應對之道。預測分析時代(Predictive Analytics)一書作者艾瑞克‧席格博士(Dr. Eric Siegel)指出,許多領域都能應用預測,例如:

● 人力資源領域

【離職預測】惠普(HP)建立預測模型為全球近35萬名員工計算「離職風險」的分數,這樣一來,主管就能儘早針對那些分數較高(離職)的員工,介入了解情形或進一步擬訂應變計畫。根據估計,此舉讓惠普省下三億美元。

● 教育領域

【輟學預測】亞利桑那州立大學(Arizona State University)、愛荷華州立大學(Iowa State University)等美國公立大學預測哪些學生可能輟學,及早介入提供必要的協助。

【答題預測】軟體公司Grockit是一家線上考試複習中心,透過預測學生在GMAT、SAT等考試中,可能哪些問題答對或答錯,藉此讓學生專注於研讀較為容意答錯的問題上。

● 服務效率領域

【斷訊預測】諾基亞西門子通信(Nokia Siemens Networks)預測顧客使用4G網路的斷訊率,準確度高達70%,藉此改善服務可用度與持續性。

【航班誤點預測】美國大陸航空(Continental Airlines)利用雷達網路資料,預測並改善航班誤點的情況,為公司省下數千萬美元。

● 行銷領域

【產品選擇預測】線上租片公司奈飛(Netflix)懸賞一百萬美元,公開徵求電腦程式撰寫高手協助奈飛從會員的租片紀錄中建立一套預測系統,以提高推薦打中顧客喜好的機率。後來由一個七人團隊得到獎金,這套系統上線之後成果亮眼,顧客選片中有70%依據這套預測系統的推薦而決定選片。

使用資料五原則

從員工與客戶的個人資料、銷售紀錄等,企業或組織也累積許多資料,席格博士提醒,只要資料包含人、事、時、地、物,企業或組織就必須思考關於使用資料的五個原則:

  • 保留:儲存什麼資料?儲存多久?

  • 讀取:哪些職位的員工(或組織成員)有權限可以檢視哪些資料(到什麼程度)?

  • 分享:哪些資料可以散播給哪些組織成員或外部組織?

  • 合併:哪些資料的要素可以彙整或結合?

  • 反應:如何依據各項資料要素決定組織的反應、對外延伸其他行為?

    在過去,分析資料手法只能幫助企業或組織回顧「來時路」;現在,分析資料的手法可以指引企業或組織做出正確的決定,進而預測或衡量不可知的未來;在提升效率之餘,也能協助企業或組織掌握機會。

    (本文取材自《預測分析時代》,大牌出版。)