预测分析决胜酸奶大战
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美国酸奶业竞争激烈，各厂商都用尽浑身解数提高市场占有率。希腊酸奶以独特的口感正赢得越来越多消费者的青睐，其销量已达到全美酸奶总销量的1/4，这一数字仍在不断增长。
随着消费者口味偏向希腊酸奶，众多酸奶厂商也开始大肆投放旗下希腊酸奶产品的广告，开展促销活动，一场没有硝烟的酸奶大战已经打响。而法国达能公司凭借一款秘密武器――预测分析系统，在激烈的市场竞争中占得先机。
达能公司的CIO Timothy Weaver说：“过去多年来，达能的销售团队一直依靠电子报表来预测销售量和管理库存。费时费力的报表分析让销售部门没有足够的精力去制定销售方案、实施客户计划；另一方面，预测结果的准确率只有70%，生产部门不能完全依据销售部门提供的报告安排生产。”
2010年4月，达能上线了预测分析系统，包括供应商战略规划和客户贸易规划。尽管公司负责人没有透露实施该系统的成本，但他宣称，相比其他技术投资，“该投资带来了巨大的回报”。
Weaver介绍：“我们的销售团队可以通过预测分析系统，对销量进行科学的预测，以后不再只依靠直觉和猜测判断了。例如，他们首先设计一个将4盒装无脂希腊酸奶售价降低49美分的促销活动。然后，将产品价格、目标客户、促销时长和库存等信息录入预测系统。系统结合该品种酸奶销售的历史数据、区域数据，就可以得出预测结论――促销可以增加销量，提高总收入，增强盈利能力。”
2011年5月，达能全面升级了预测分析系统，使预测准确率提高到98%。借助预测分析，达能在竞争激烈的酸奶市场保住了市场份额。
预测分析不是水晶球，一眼就能看到未来销售情况。若想让系统正常工作，必须保障各种资源到位，系统应用前的模型测试、高级管理人才的引进、专业人员的培训都是必不可少的。
预测分析的市场背景
了解希腊酸奶的市场竞争状况，有助于充分理解预测分析给厂商带来的收益。市场容量限制、零售商间竞争、轻率的价格战、错误的促销策略都有可能使厂商在竞争中失利。然而，通过更好地预测产品的需求量和消费者行为，酸奶生产商依旧有提高销量、获得利润的空间。
“越来越多的消费品制造商利用预测分析技术，以确保正确的产品出现在正确的货架上。”专业从事消费者行为预测机构Shopper Technology Institute的执行董事约翰John Karolefski说道，“预测分析是制造商们的新法宝，防止断货，制定行之有效的促销都离不开它。”
对区域销售数据进行挖掘，从而预测消费者行为，是达能利用预测分析的一个手段。“达能酸奶在全美市场统一定价。但分析销售数据后，我们发现，基于地理区域不同，消费者对产品的价格敏感度不同。即使对酸奶这种廉价的日常消费品，在不同的区域制定不同的价格策略也是可行的。”达能集团的销售和市场总监Jeremie Davis说道。
“在激烈的市场竞争下，如果你不了解客户，失败就是难免的。”Elder Research公司的副总裁Gerhard Pilcher说道。在深入探究价格如何影响消费方面是达能做的很好。很多酸奶制造商试图以大幅折扣和密集的促销吸引消费者。但达能利用所掌握的的价格――消费信息，设计出更加复杂的销售策略，不仅仅以价格战打赢竞争对手。
在公司内部将销售预测数据共享，也为生产和库存计划的制定提供了依据。通过比较典型销售水平和基于特定促销的预测销售水平，达能可以预测储备库存提高多少就能满足增加的需求，并相应地调整生产和库存。
预测分析的优势
Weaver介绍道：“整个希腊酸奶业面临的问题之一是许多厂商受限于生产能力，不能满足市场需要，这就是为什么预测分析是我们的重要工具。”
酸奶制造商需要特别注意的一点是不能生产过量的产品。“乳品的保质期都很短，预测每日供给标准尤为重要，”零售战略研究公司GfK的副总裁Alison Chaltas说道。“保质期越短，供应链管理的难度就越大，过量生产的损失就越大，我们必须确保产品在有效时限内，出现在正确的地方。”
跳出单一产品，还需要考察某一产品的需求增加对另一种产品需求有何影响。为此，达能利用预测分析，将所有品类的酸奶产品销售数据进行比较。例如，通过数据分析，公司发现Light & Fit酸奶上市，使得一些消费者放弃对达能某些品种酸奶的购买，转而购买此种酸奶。但由于它也吸引了一部份购买其他公司产品的消费者，总体而言，该产品提高了公司的盈利能力。
达能进行深层数据发掘的另一个好处是容易为区域销售代表、零售商设置现实的销售目标。以往，销售人员可以从超市销货记录，得知哪几种口味的酸奶卖的更好，以增加供货量，但这是事后行为。通过预测分析，我们能够在销售前，得知消费者更加偏好哪些口味的酸奶，从而提前制定销售目标，防止错过最佳的销售机会。
调整模型
预测分析带来好处多多，实施起来也存在一定困难。首先，模型所使用的历史、区域和市场数据可能过于陈旧，从而导致预测结果的不准确。“模型建立之后不能一劳永逸地为企业服务，”Pilcher 警告说。“预测模型不是静态的制造设备，它包含许多动态因素，随着时间的推移，模型需要重新评估，并做调整。”
Davis介绍：“起初我们预计每半年就要对模型进行一次测试和修正，但由于酸奶市场变化太快，我们现在每季度都要对模型进行一次调整。达能进行调整的办法是从独立的模型中采集较小数据集，如将蜂蜜味Oikos 酸奶在4月份的实际销售量与通过预测模型计算的预测销售量和库存等指标相比较，以此为依据，对模型进行调整，提高预测的准确性。
Pilcher说道：“消费趋势的变化，可能影响模型结果。因此，我们还需要市场专家的配合，根据现实状况，对模型外生变量进行调整，使得预测模型更加符合市场情况。”
实施情况
“上线预测分析系统，要求管理者具有逐步地推进耐心，并且舍得花时间和财力来培训销售团队以适应业务流程过渡。”Davis指出，“当初我们预测分析系统上线后，留出了6个月的缓冲期，使公司适应变化，并观察实施效果。”
部署预测分系统也要求公司重建自己的销售团队，使员工将销售经验与统计知识正确地结合。“我们不要求销售人员拥有数学学位，但他们必须对预测分析有一定的了解。”Davis说道。向基层销售人员说明预测分析的益处，可以加速系统的应用进程。例如，Davis曾向员工强调：预测分析将为销售人员节约大量时间，不用每周花费数小时计算预计销售量。
无论预测分析系统能对公司的盈利起到多么关键的作用，它都会给IT部门增加额外负担。毕竟，集成来自不同部门的海量数据，确保数据安全和保证数据质量不是一项简单工作，这让IT部门有些力不从心。Pilcher认为：“让IT部门明白预测分析流程及他们需要提供何种技术支持，是预测项目实施成功的关键。”达能公司还发现围绕预测分析举行每月一次的跨部门会议，审视实施成果，是凝结公司力量推动系统实施的好方法。
展望
根据 UBS公司的预测，五年内美国市场的希腊酸奶产业销售额将从目前的10亿美元增加到30亿美元。Bernstein Research 公司的研究报告称希腊酸奶的销量将占到美国酸奶市场的50%以上。“如果出现这种情况，预测分析很可能成为酸奶大战中更强有力的武器。你不能忽略大数据的价值，”Karolefski说道，“只要有大数据在手，公司最终都能找到利用它的方法，并最终获得竞争优势，但这可能是一个逐渐发生的过程。”