市场驱动的供应链优化之旅

标签:供应链市场驱动

访客:31969  发表于:2014-05-06 15:06:15

市场驱动的供应链优化之旅

      Charlie Chase, SAS首席架构师、全球实践团队制造业与供应链行业咨询专家

今天我会给大家介绍我们公司过去30年里,一个由市场驱动的供应链优化之旅,如果我讲的太快,希望大家可以给我提示一下。去年我很荣幸参加第一届的SAS论坛,所以说今天又邀请我回来,我觉得很荣幸。

如果说大家想做很好的预测,必须得了解历史,因为中国古语说过不以史为鉴不可能做得很好。另外一位先生说如果你能往后看的话,那么你可以往前看得更加清楚,这个人就是丘吉尔。不知道大家有没有人知道,供应链管理最早引入到公司的制造业中是什么时候,大家有没有人知道?我想尽可能有一些互动性。在82年的时候,我是那年出生的,所以说供应链管理已经有30多年的时间了,过去供应链的经验很丰富,美国、北美、欧洲,同时会让我们在北亚的一些活动非常丰富,因为我们知道中国或者说一些周边的国家发展很快速,那么在早的几十年我们讨论是快速的一些供应链,基于需求的这种改进,这点非常重要。过去我们注意供应,很少关注需求,原来我们是一种以供应为基础的方式,但是现在我们是希望能够考虑到供求方面的一种反冲的效果,有的时候这种变动性很大,会出现什么情况?情况就是说会出现太多的一些库存,我们很快的就可以随之发生改进,而有一些公司他们只关注在供应方面的一些变化和改进,通常做的不是特别好。可能我觉得现在没有任何一个公司是只注意供应的,我相信应该是这样的,而且同时对市场和销售来讲呢,大多数人在定义供应链的时候不谈业务的商业这部分或者销售市场营销,总是谈到一些运营或者说是一些其它的方面,我是不是可以很好地预测未来在流程中,是不是有任何两个部分发展的非常快速等等,这些公司他们非常快速转向以需求为驱动的公司。在这里有四点我们要关注才能取得成功,人、流程,分析和技术,而大多数的公司只关注这四点当中的两点,我不知道大家知道不知道是哪两点。和大家互动的不是很好,把重点放在了流程和技术方面,忘掉了人与分析这方面,实际上全球范围的挑战不光是在北亚,甚至全世界范围内就是在需求的预测方面,他们是应该注意到人,然后如果说你要进行分析的话要考虑到大数据这一点,因为现在有很多的技术和流程已经到位了。但是对分析的技巧如何进行应用,如何把一些更好的这种数据当中的信息收集出来等等这方面做的不是那么的优秀。

我关于供应链方面的第二本书,对全世界的75个主要的高管进行了一些访问,其中包括了戴尔、IBM一些计算机公司,我问他们,接下来五年里的供应链前三位的挑战是什么,他们说大数据,需求感应,然后还有是数据的可视化等等这是前三个,我不知道大家有没有听说过需求和感应,如果说听说举手一下,这是一个新的词汇,正在出现来接近我们现有很多东西和需求这种感应,或者说是这种转变,需求转变等等这些方面相关。实际上这是我们一些供应链来自于北美的,或者说欧洲的一些公司来讲非常重要的一点就是需求感知,就是5-7年之前开始有所提出的,现在开始有更多的一些应用。那我与一些公司进行交流的时候,他们告诉我三点作为他们最主要的目标,我们提到了关于在供应链当中的一些市场变化的时候,首先他们说我们需要更好的来感应到市场变化中的一些需求信号,在市场上他们希望可以对这些信号进行一些很好的及时的响应,那么在传统的来讲呢,需求的信号是一些趋势,但是实际上的一些信号是促销,还有价格一些经济方面的这种需求等等,可支配的收入等等。我们需要对这些信号进行一些感知,从而能够对未来进行很好的调节。比如说如果说增加广告的话,如果说我做其它的促销,那么未来的一些需求会是怎样的,所以说这变成了一种积极的方式,从原来的一个方式转变,这是转变的方向。

我们要快速调节供应链和需求的变化,我们需要做的更加快速,更好地为客户服务,减少库存,以及运营资本和浪费。我们刚才谈到了这个供应链之旅呢,很多公司也是30年前开始运营的。我往下讲之前我给大家看一下这个三角形,有人说今天只能用三角形,圆形或者说文字,我不能给大家用任何的算法什么的,这样可以吗?所以说我先从三角形开始,这里是有两个三角形比较关注的,一个是朝上,一个是朝下,我们知道很多的美国人可能疯狂一些代码,我这是一个笑话,大家还是没有听懂。

现在从这种与供应驱动的角度来讲呢,实际上没有做非常好的库存的优化,但是这是一个非常快速的流程,有的时候它这个理念就说如果说我制造出来,然后我只要是把它发出去就会有人买,但是实际上我们需要对它进行这种分销要求,这在20年之前不是大力的需要,因为这个趋势是非常稳定的,我们可以非常准确的来判断。但是后来我们看到了有很多的一些问题出现,就是我们要更加快速,更加有效的来更低成本的来生产产品,这本来是一件好事,但是这个问题在于如果说你做到了,然后把它放到了你的渠道当中,比如说一些消费者的产品制造中,比如说我在一家公司工作,假如说这个公司是强生,或者说是可口可乐任何一家公司的话,但是可口可乐生产的话,那么你只是把它推到渠道,或者说直接给零售商的话没有广告和促销,做了太多不通过渠道销售了。那么我通过渠道来销售的话,我肯定要把这些东西交给渠道,我们要对它进行促销,然后给一些折扣,那么可以增加你的一个利润,还有你的这个销售额等等。这实际上是15-20年之间的情况,那么之所以会有这样的情况,因为当时的竞争比较少,需求高,如果说需求高而且产能比较小没有问题,因为你有100%的产能,会给你带来100%的需求,就是你的竞争对手满足需求你同时丧失了一定的市场份额,对这些公司来讲非常快速的学习到了,不能只看改进方面,要看客户真正的需求。美国把它叫做真正的转移,就是说如何把这个产品生产出来,然后交给消费者,这实际上不是一个真正的需求,但是没有问题的,因为它和真正的需求差别不大。那么在2008年出现了什么情况大家都知道吧,我们遇到了全球的经济危机,所有的东西都发生了变化,需求变的非常的波动,然后市场的环境发生了变化,没有办法只看这种市场的趋势或者说是季节性预测未来了,谈到这儿我们说一下SAS帮助这些公司实现库存流动。

我们供应感应或者说是一种供应反映的方式,我们是实现了这种真正的优化,我们把它叫做这种库存的多向的一个优化,不光是横向的,包括了纵向的,基于本质的基础上进行,所以说作为传统的优化来讲,过去是纵向的。现在有一些库存别人在使用了,你可以实现好的项目网络进行转移,更好的优化你的库存的成本,可以更快速的进行转移,而不用说一层一层的从上往下制造下来。所以说这种供应感应这是一个什么样的情况呢,我首先改变的是什么,如果说改变了供应商会怎么样,是不是会改变服务的水平,那么我们的客户在这个情况之下,到底在我的供应链我产生了怎样的影响,在成本的角度来讲把它叫做一个供应成本的成型。现在我们用一个非常复杂的这种方法来进行,可能有一亿多个不同的产品,可以通过只按一个按钮就可以实现。哪一些公司呢,我们实际上帮助了安利中国,我们帮助它们降低了10%的库存,同时我们也增加了客户的服务水平,增加了97%客户满意度,同时我们也是来实现了它们的一个关于库存方面的运营方面效率的改进,然后我们还实现了物理方面效率改进20%以上,还有就是在日本的本田公司,它们也是存在了一些服务业务方面的问题,我们帮助它们来保证了99%的立即交货率,客户的满意度,预报的准确度提出了20%。美国的另外一家公司是一家服装公司,和其它公司一样拿到了很好的结果。

我们可以把需求和供应来进行比如说每一周的对比,对销售和运营来讲呢,它可以进行需求的一个预测,并且把需求和制造的工作人员进行一个联通,告诉你说我们现在能不能把它做出来,就是这样的一个销售运营的计划流程。我们现在有一些可以预测这样的流程,但是它是一个真正的非常重要的流程,那么这个流程实际上已经存在很长的时间了,为什么它是这么受欢迎,因为需求是非常具有波动性的,它总是上上下下的,不是说这么的平稳。它现在甚至变的更加的不稳定了,正因为现在市场上变的更加的全球化了,那么交货的时间更长,所以说现在非常重要的一点就是,我们需要能够在需求出现之前进行预测,不管的话拿到产品的话更晚了。在美国想买一个大众的帕萨特这么一款车,然后我们在美国会有这种关于车辆的一些细节介绍,然后它35%的汽车部件在墨西哥生产的,65%是德国生产的,这个传动系统来自于日本,组装在加拿大,然后在美国进行销售,你可以想象一下这种交货的时间与它的这个产品的一个相关性,有的部件来自于德国,有的来自于墨西哥,有的来自于日本,还有一些是在加拿大进行组装的。如果说错误的来预测的话,那么结果会怎么样呢,肯定会影响的。

给大家举一个例子,比如说大家是不是知道奔驰,你知道吗,在它们把克莱斯勒卖出去之前,有一款车是两门的运动跑车,在北美我们问大家说你们需要多少辆这样的车,他们说有三万辆,他们说太好了,立马可以生产出6万辆,这样更加具有效率,但是他说只需要三万辆,拿出了6万辆,他们卖了三万辆,另外的三万辆呢,是在经销商放了6年的时间,最后还是非常占成本的,这就是一个供应驱动的一个公司。他们只关注了生产产品,把它推到渠道里去,没有考虑到底会对购买车辆的人造成了怎么样的影响,或者说他们需要什么样的车,他们可以生产不同的车获得更大的收益,至少可以卖出去,但是他们不了解,因为他们太把注意力放在供应方面,而不是需求方面。所以说一些公司现在非常快速的意识到了,特别是在北美或者说欧洲,必须把重点放在需求中,不能只关注供应,所以说这是非常重要的。甚至是关注需求更加的重要,90年代的时候这些公司非常具有受众供应驱动的,他们在制造商品有效率,但是他们被赶出来的。关注生存的公司留下来了,可口可乐里面其实都是含了很多的糖,但是除了糖还有什么没有人知道,这都是市场营销,他们需要了解客户的需求,所以这些公司在不断的改变,使得这个市场营销更加负责对这种准确的需求预测。

对金融来讲的话呢,有的人说金融到底是对我们来讲有什么意义,我们应该把它叫做一种保持的方式,就是说我们在金融方面做一个预测,说这是我们的预测,如果说我的预测不对会怎么办?比如说有10%的误差,他们说把10%的误差拿出来放在下一个月,一直保持整个的财政计划不变。实际上没有改变预测,他们只会使得下一个月的预测又加了10%,因为对客户来讲的话是没有办法能够来这么快做响应这么大的库存,需要3-6月的时间把市场营销的计划真正的用在库存的销售中。所以对财务和金融来讲,对市场营销的项目进行一个很好的评估,看是不是可以赚钱,大多数的市场促销在北美不挣钱,为什么要做呢?他们想做的就是说我想做一些新的实验,或者说做一个促销,然后人们如果说对我们的品牌比较重视肯定会买的,这样可以获得一些新的客户。但是通常会有什么样的情况,它可能会让一些品牌比较忠实的客户有一定地体验,可以充分利用在这个活动当中的补贴,或者说一些打折可以赚一些便宜,比如说我自己我非常喜欢一些激光打印机,我可以给大家介绍一下为什么这么做呢,大家是不是没有人记得幻灯片,我会多讲故事。我是一个对品牌很忠实的客户,我很喜欢兄弟牌的激光打印机,不知道大家听说过了没有。所以说我去了商店,我说这个激光打印机适合我家,但是没有促销,它是全价的。这个销售人员说你想买吗?我说以后再来,他说什么意思,然后两个周之后看了报纸,有一个这种促销,打八折我立马又去了,然后他们也是给我提供了产品。但是现在的一些公司说你稍微等一下,如果说这些促销只是变成了由一些品牌忠实度的客户利用了,没有办法获得一些新的客户不能挣钱,因为在不断地赔钱。所以它在打扰整个的一个正常需求的流动,每当出现促销的话,这个需求可能会发生大型的波动这是很难预测。但是现在这种公司当中有金融,或者说财务的作用呢,就是说可以来分析是不是促销真正的可以挣钱,如果说没有办法挣钱的话我们就不做了,这就是一个新的理念。

他们的工作包括去分析这些供应,看一下对产品的制造是不是最有效,成本最有效率满足这样的需求,我们叫做供应响应型。包括了响应在市场上的需求,同时我们还有供应响应到制造业中满足我们刚才提出的需求。下面看这一页,在这个等式当中,我这里有等式,但是有人说不能用一些其它的公式等等,我这里写的是S和OP供应链的一个规划,我们把它有的时候会叫做SOP的公司大部分的公司忘记了S,然后只记得O和P,现在把重点太多放在了这种运营和规划中,这种供应驱动而不是需求驱动的,所以说他们需要改变这个S和OP这个词,他们现在需要来加入一个M,让这些金融融资,然后能够来使得它们保证它们的促销能够驱动收入增长。

如果说做了这件事情以后,我首先给大家提我的另外一本书,也是SOP流程的创造者,03年出版这本书的时候他说必须在供应链当中有销售和市场营销的参与,否则供应链没有办法进行很好的管理。在中国可以搜集到销售门店里销售的数据,这种数据的话被搜集之后完全可以被销售出去的,就是说我们可以更好的去了解各个门店的销售数据。而且可以把这种数据转化成一种对补货方面的市场了解,在我们供应链的管理过程中,必须要有销售和市场营销的参与,否则的话没有很好的去了解供应链的一些所需要的数据。现在这个企业也是快速的来进行变化,特别是在欧美我们看到了一个巨大的变化,就是从这种供应驱动型的供应链变成了需求驱动型的供应链,希望可以获得消费者相关的信息。他们关注的是左边的这些内容,包括了需求的感知,需求的形成,需求的转移,他们更多的是关注市场当中发生什么样的一些新的变化,就是说在更多的了解消费者的需求之后呢,才开始进行产品的设计、生产和制造。就是说我们首先要了解广告的投放,消费者的偏好,还有市场营销的一些最新的趋势,还有价格的变动一些信息。比如说我们要预测如果说我的广告投放增加了5%,如果说有更多的促销,如果说我提价10%,这个对消费者的需求会产生什么样的影响。就是说的话我们所更加关注的呢,是与消费者相关的这种需求相关的信息,那么用这种信息呢,作为我们产品生产和制造,以及供货的这样一个指标。

今天的话有了一些最先进的技术,可以更好的去了解消费者在不同的门店中,到底买了什么样的产品,把它与我们之前对这种产品销售预期进行比对。那么我们要找到这两者之间的差异,就可以更好的按照最优的时机,把这个产品配置到最优的位置上,另外我们还要进行一种经济效益的预测,就是附加值的预测。我还有一个同事写了另外一本书是关于附加值的预测。那么我和我的同事经常会写书,我们希望成为这个行业引领大家理念变化的一些专业人士,什么是增加附加值的预测呢?我们每一次来做预测的工作都会用到人的这种主观判断,这会产生什么样的一个效果呢,就是说我们按照自己的个人主观判断来做这样的一个预测的基线,把这个基线提供给其它人做预测,相应的进行基线的调整做出一些预测的结果,那么由于是人的主观判断就导致了我们最终判断的预测结果呢,很可能是会出现一些误差。就是说任何人对预测模型基线进行调整和改变,每一个环节我们都需要进行跟踪,然后我们要消除大家人为的这样一种调整和变动。这样的话才能确保最终的预测结果的更加准确性,提高它的准确度。

我再给大家讲一个小故事说明这样一个观点,我有很多的这个故事可以和大家分享。那么这些故事的话呢,都必须比较有意思,不会让大家觉得很枯燥,我会去美国的一个快餐连锁店,我可以跟他说呢,这个快餐连锁店一个主打的产品就是大龙虾,它们说我们有100个人来进行龙虾的销售预测,我说真的是一百个人预测吗?他们说不是的,我们有8个人是提供这种供货预测的基线,但是其中有92个人是会按照自己的这个主观的判断,来进行这个基线的调整。可见这两者之间的比例有多高,那么在英国有两位教授,他们是跟踪了4个企业5年的时间,他们发现他们这些公司当中,每一个月有70%的这个预测的模型,都会得到大家的人为的这种调整,人为的这样一种改变。就是说经常他们人为的调高这个供货的预期,而且往往的高于真实的市场需求。然后他们70%的时间调高了这个供货预测,都是不准确的,85%调低供货预测往往就是供不应求,如果说你计算这样一下,我们就会发现如果说一个企业当中只有8个人做了这个预测的基线,又有92个人调整了这个基线,92个人做的预测的工作根本没有任何的价值和附加值,这92个人不如干其它的事。我们就会发现呢,特别是如果说这个企业的高管,比如说这个CEO非得调这个预测的基线怎么办?我们想如果说CEO想改的话可能没有办法,因为他是我们的大老板,只能看他个人预测的能力如何,如果说他个人的预测能力比较强的话我们不好说,我们只能给他人为的调整会有更多的权重而已。

刚才提了我们要了解比如说改革的变动还有推销促销活动,所带来的对需求方面的影响,我们要进行需求的感知,然后对未来的需求来进行塑造。我们经常问一些企业,我们说你们会进行需求的感知和需求的塑造工作吗,他们会说是的,我会做的。我们问他,那么你对这两个概念的定义是什么呢,他们其实给我们最后的这个答案表明,他们没有做好这两个工作,那么这一些企业呢,如果说他们有一个市场营销的团队,它说我们现在的话呢,有一个销售的预测,我们这个预测表明了我们现在的产能是不足的,那么我们是不是有可能呢,去塑造一下消费者的这样一种需求,这样的话我们使我们的产能满满的赶上消费者需求。在他们的脑中需求的塑造就是这样的一种概念,再跟大家说另外一个故事,迈克尔戴尔,戴尔先生他创造了两种销售的塑造的模式,一种就是供应侧的需求塑造,一种是需求侧的需求的塑造。实际上我们是要在销售的这一侧可以进行需求的塑造。我们可以去戴尔的网站定电脑,我说定1500台电脑,这个时候会有一个弹窗说如果说今天下单有17%的性能免费提升。就是说它弹出了一个框,把你的这个产品需求进行了一个塑造,进行了一个转变,就是说因为对你的这个产品进行17%的性能提升免费,这涉及到了背后的供应链各种零件相关供应问题。如果说不选择,或者说戴尔不提供17%的性能免费提升,你可能还得等5年的时间才能拿到1500台电脑,如果说给你免费17%的性能提升,选择了限定零件中有的零件,5天之内可以把电脑送到您的公司中。我们还有很多的去也他们希望搞零库存,就说如果说你对一个产品的话呢,能进行这种错误的预测,供货过多,就可能最后导致你的这个营收会受到影响,所以的话对我们的供应链管理中呢,我们确实要做到非常精确的这种预测的工作。

我可能不能讲更多的例子,因为再讲的话我的发言时间就不够了。现在我们看企业的这个选择变化是什么,现在的话呢我们这个企业是希望在运营方面有更加的优势的能力。他们现在也是有一个转型,从供应驱动型转向了这种需求的驱动型,现在的话做了所有的事情都是正确的,我们如何更进一步呢,我们必须再进一步成为一种市场的驱动,那么像雀巢企业就是这样的,雀巢说我们来进行关于促销活动的这样一个预测,我们来对一个准确的价格点,一个促销的价格点,然后的话我们说我们在第26周,第27周或者说第28周来进行一个推广的活动,我们可以通过这种精确的预测,在这三周的促销活动中推动我们的销售。刚才也提到了经常80%的预测基线呢都是人为调整的,那么用了我们的SAS解决方案之后呢,雀巢在6个月之后呢,人为调整的比例降到了20%。而且这个食品公司也是另外一个我们用户的例子,这也是,我们帮助他们转变了需求驱动型的预测企业,他们整个营收增加了5%-7%,而且每年帮忙他们增收185亿美元,所以的话就是说呢,我们进行这种转型之后呢,或者说我们在整个的系统中呢,做一些微调就可以创收185亿美元,这是非常客观的一种投入的回报。那么这些企业都变成了需求驱动型的企业,他们的利润率更高了,消费者的服务的水平更高了,市场份额更高了。而且他们的预测能力呢,预报的精度比同行业的竞争对手高70%,你可以总体说我比别人精确70%,但是每一个产品和每一个门店都可以比别人平均高70%,这个就非常的客观了。

那么我想这些企业呢,未来会转向市场驱动型的企业,市场驱动的含义就是说,如果说你是供应或者说是需求驱动的话呢,我们做的是SOP的流程,什么样的企业可以做到100%的市场驱动,这是很难实现的一个高的目标。因为如果说你没有从供应转向需求的驱动,没有办法从需求驱动转向市场的驱动。特别是在过去的二三十年中呢,这些企业没有这种相应的能力,现在只有10%的企业才有相应的人才和技能,才能做到很好的需求驱动的分析。因为在这个需求驱动这块呢,其实就已经需要你有比较高水平的这个人才,还有能力以及技能,现在美国的许多院校开始开设了供应链当中的分析技术的这样一个学科,而且给这些学生颁发学位,现在市场对这个方面的人才需求很强劲,这个方面的学生都可以很好的找到工作,这是供不应求。

刚才我讲了雀巢公司,当然了还有其它的公司,那么这些企业的话呢,正在慢慢的向这个市场需求来进行转变,只有SAS公司才有相应的市场需求各种各样的产品。他们都是我们的客户,那么对这些企业来说,如果说你成为一种市场驱动的企业,你的这种市场变化的感知会比你的竞争对手快5倍,你的供应和需求可以更好的进行匹配和同步,而且比别人的匹配速度快3倍。就是说你未来的话呢,许多的企业现在的一个传统模式都是预先的设置好自己的供应,但是现在的话由于我们的感知速度更快了,我们的供货的压力小了,供应链方面的压力小了。我也是在我这辈子首次看到我们的产能有可能要高于我的这个需求了,就是说我现在绝大多数的产能很可能都是闲置的,有可能是供过于求,我们没有办法塑造消费者的需求。那么我们现在在企业中呢,我们的销售人员,还有我们的市场营销的人员,它可以帮助大家创造更多的需求,所以说在我们整个供应链的管理中呢,必须得有销售和市场营销团队的参与,有他们的参与就可以更好的去帮助你去创造这种需求了。

如果说成为市场或者说需求驱动的企业,我们看到营收会增加,预测的精确度会提高,我们的库存的成本会削减,这些都是转变之后的好处。你们所代表的企业肯定都会关注这些好处吧,我想这是是毋庸置疑的。在SAS我们专门有一本书,我们对象限中的每一个三角形都专门写过书的,这个在亚马逊的网站上可以去买的,我自己写的就是左下方的红书,就是需求驱动型的预测,我的同事写了其它的这几本书,有包括我们的补货和库存的优化,另外的话还有一砖一瓦都很重要,就是关于运营计划的,还有卓越的客户这本书。那么我的这本书的话,在今年11月份会被翻成中文,大家可以去购买。或者说如果你想要的话直接到我们SAS的销售代表那儿去要一本就可以了,因为马上会有中文版。我的故事基本上说完了,先请大家问我一些问题吧,由于今天有翻译肯定有滞后的,而且也不好意思,我今天有一点超时了。

问:什么是需求的塑造。

Charlie

Chase:需求的塑造是指当我去衡量出测量出需求的一些讯号,比如说我们用这种分析的工具,数据的统计学的这种分析之后呢,我们就知道了我们有不同的这种场景,那么通过数据的这种分析,我们就知道了比如说我能够测量出我们的这些价格的变动,还有我们促销的活动,还有市场营销的投放,对我们需求的影响之后,到底是什么样的一种关系之后我就会知道,在未来只要我去做一次促销,我就会增加多少的需求,只要价格怎么变动一个量,就会有多少的需求。我可以衡量一个产品销售的季节变动的一些情况,我们可以更快速的,更有效的做这些分析,未来的话只要你想做这样的一些工作,你都可以提前预测出这个对你供应链会产生什么样的影响。

问:(讲英文,但是没有拿话筒,所以翻译没有翻译)

Charlie

Chase:用了什么样的数据,什么样的算法这是一个很好的问题,首先需要一些历史的数据,因为我们看的是随时间推移的需求变化,我们至少要有三年的历史数据,可能是每周的数据,或者说每一个月的数据。北美大多数的公司一开始像这种每周的数据转移,转向了日均的数据,因为很多客户的数据可以每天都获得,可以非常好的获得,我推荐这一种如果说最长3年的话,我们提到3年的历史,因为可以更好的来分析出这个趋势和季节性,然后我们希望能够把这些对需求有影响的这些因素调出来,比如说3年的时间里的一些促销,3年时间里的一个广告,任何的一些其它的因素,只要我们可以获得的都算上,然后我们有一些先进的算法,比如说一些动态的回归等等这些方式。然后我们再看历史看它随着时间的变化是怎么变动的,那么因为在这一段时间里,由于是有趋势还是季节性,还是有销售的促销等等,还是说有别的影响。一旦我们有了这样的信息之后,我就可以说如果说我把未来的价格发生变化怎么样,如果说改变了广告的话对未来有什么样的影响,这些就是其中的一些算法。

问:(讲英文但是没有拿话筒,所以翻译没有翻译)

Charlie

Chase:现在在做的就是新产品预测,文本挖掘的这种方式,我们好像在北美拿爬行,这是基于文字之上的,我们看人到底愿意上推特还是facebook,可以重新审查你的产品,让产品上市,看一下人们的一些反馈,比如说有56%的人喜欢,然后其它人是怎么回事,还有人不喜欢,这已经变的非常常用了,一些公众敏感数据。我们可以用它来进行预测,从这个产品中一些新的信息,在最早的两三个星期里就可以做到了,那么5年之前肯定是没有办法这么做的,我们等到六个月获得这个数据,现在我们可以实现这种实时的捕捉,他们喜欢什么,不喜欢什么,他们想要的改进在哪一些方面,如果说他们想要的东西没有怎么办,那么这些信息就可以来捕捉,可以向下一个层面的这种可持续的发展,我不知道是不是回答了你的问题。因特网变的越来越受欢迎了,特别是在捕捉实时信息方面,随之而来的就是我们有非常大的一个大数据,那么我们之前谈了40多分钟了,我们可能是已经有几百比特的信息了,非常大的信息了,我没有办法只用眼睛看,找到一些好的想法,我需要用分析工具来帮助我做的。一旦可以从中看出这种信息来,我就可以采取行动了。过去三四年的技术,很多的技术实现了向中国的转移,我们中国经历的这种需要曲线是非常好,我们有很好的过程,所有的这些东西可能十年之前我们是没有办法进行数据存储的,数据存储很难的,美国有一家公司是一家零售公司,它们有1T数据,现在有20T的数据,你们认为这么小的设备可以存多少的数据呢,2.1T的数据,就是在这么小的一个硬盘里,大家是不是听说过美国的阿波罗宇宙飞船72年升空,系统出现了问题他们从月球返回来,还专门搞了一个电影,因为当时在宇宙飞船带的计算机有多大,和咱们今天的房间差不多大。现在我的手机能力比那个计算机还强,所以说这是很难让人想象的。这就是我们所处的伟大时刻,我们有了大数据,有了高性能的一些分析我们遇到了更好的机遇,我不知道我是不是还可以回答所有的问题,应该就是这样了吧。

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