预测分析

在如今竞争激烈的市场环境下,企业在制定结果导向型策略之前,需要先了解当前形势以及未来可能的发展趋势。为了获得这一必要的洞察力,许多企业将目光投向了大数据。


咨询公司NewVantage Partners曾对世界前1000强公司首席高管进行了调研,其中有88%的受访者称,其所在公司计划在2016年前在大数据范畴投资超过100万美元。虽然大数据技术能够帮助企业收集庞大的数据集,但许多仍未从他们的数据资料中获得任何价值,尽管这些数据资料本可使企业在市场上具有更强的竞争力。


企业可用的数据数不胜数。利用这些数据,企业可以制定更明智、更有利的决策。但是,最关键的信息通常被埋没在很多无用的数据之内。而那些最成功的公司却能够绕过复杂的数据集,获得有价值的洞察力。


他们是如何做到的呢?答案只有四个字:预测分析。


一流的银行利用预测分析来预测并预防信用欺诈;企业利用预测分析来改善供应链管理;中型组织利用预测分析来完善其进入市场的策略;球队甚至利用预测分析来决定最优票价。


预测分析到底是什么?


预测分析是数据挖掘的具体方法,从现有数据集中提取信息,从而确定数据模型,并预测未来的结果和趋势。传统的业务分析将重点放在提供信息上,相比之下,预测分析则更加关注如何优化决策制定方法。


除了改善业务制定过程外,预测分析还有助于更好地将资源与策略进行整合,提升成本效益,使企业能够快速响应用户需求和市场变化。


预测分析的常见应用领域


在以下领域中,企业可以应用预测分析来帮助自身制定更明智、更有利的决策。


市场营销


麦肯锡咨询公司的数据显示,在市场营销工作中应用预测分析能够使企业的投资回报率增加10%到20%。市场营销预测分析能够让企业管理层洞悉买家特征和行为方式。这种洞察力也可以助力营销服务商通过更精确的市场细分开展更具影响力的营销活动。


销售与服务


借助预测分析方法,销售人员可以基于用户的历史购买记录,更好地发掘最具购买潜力的客户,并优先处理这些优质销售线索。凭借更强的数据洞察力,销售部门的预测和战略制定能力将逐渐提升。


财务


利用预测模型,财务决策制定者可以将运营目标与企业战略规划结合起来,预测增长放缓的周期,并主动监控其客户的财务实力变化。


业务操作


预测分析能够使供应链主管更好地监测供应链运作情况和市场行为变化,从而预测未来可能面临的挑战,积极主动而非被动地做出响应,同时也有利于提高效率和盈利能力。


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● 邓白氏评级(D&B Rating):反映目标企业当前规模及综合信用水平


● 中国风险预警评分(EMMA Score):预测企业未来发生风险的可能性(如无法及时付款、产品滞销、无法正常运营等)


● 付款指数(Paydex®):反映目标企业历史付款习惯(包括拖欠付款、准时付款以及提前付款)的量化指标