英国GUS公司

英国GUS公司(GUS)

英国GUS公司简介

英国GUS Home Shopping 零售公司是英国第二大零售商 Great Universal Stores 的目录销售分部,每年寄出1千4百万件时装目录。

为了在竞争日益激烈的环境下继续保盈利能力市场份额和客户忠诚度,GUS Home Shopping 必须精确评估客户对商品目录内容的需求。在每一个销售旺季到来之前做出更精确的预测可以使公司:降低存货过量造成的费用订购足够数量受欢迎的目录 提供更好的客户服务。

GUS Home Shopping 用 Clementine 建立模型,对目录中每一个商品的需求情况进行预测,并确定和每一项预测相联系的风险等级。如今,他们可以提前知道那一些商品需求旺盛,并做出相应的订单调整。

和其他零售商一样,GUS Home Shopping 很清楚未来的成功取决于在合适的时间、以合适的数量订购合适的商品。如果客户想要的商品不在货架上,他们就会去其他的商店,这样很快就会造成收入和市场份额的降低。

为收集预测需求数据,公司在每一个销售季节开始前三个月向 6 万个客户邮寄时装目录草样, 这些客户可以得到为期两周的折扣奖励。分析师用收集到的信息对每一种商品的最终需求进行预测。 销售计划经理依靠这些预测来分配 25% 左右的预算,大约 2 亿英镑

多年来,公司用多元回归分析和大型机系统软件进行预测,但这些评估经常过于保守。流行商品短缺导致订单被退回,并使客户非常不满意。相反,需求预测过于乐观则更糟,这会造成大量的商品 积压。于是,GUS Home Shopping 预测和商业分析部高级项目分析师 Matthew BIddle 需要寻找一种更精确的方法进行这些预测。他们还咨询了 Gap Gemini 的顾问,Gap Gemini 很快就推荐了 SPSS 快 速、可视化建模的数据挖掘工作平台:Clementine。

Clementine 强大的功能马上给 GUS Home Shopping 留下了深刻的印象。根据 Biddle 的说法, "在大型机上,我们无法以图形的方式看到模式和趋势。Clementine 使我们可以探察新的变量,并快速建立新的模型。在这个过程中,我们也形成了更深的商业认知。"

"直接使用了 Clementine 以后,我们发现它可以为我们提供大量的帮助。它很容易启动和运行,为我们提供了分析数据的新方式,并得出一些了令人印象深刻的结果。"Biddle 说。

分析重复进行了几个销售季节,Biddle 和其他咨询师对两个系统的预测结果进行比较。使用相同的输入变量,他们用 Clementine 的神经网络和大型机系统的多元回归分析进行预测。他们用前三个销售季节的历史数据为大约 6500 个商品建立预测模型。

针对每一个季节,GUS Home Shopping 发现 Clementine 的神经网络模型所作的预测比较出色,均值绝对误差降低了 4%,标准差则降低了 10%。而且,通过 Clementine 的规则归纳技术,GUS Home Shopping 在预测的风险等级分配的正确性方面提高了 20%。

现在,Clementine 的预测和风险评估报告已经取代了大型机系统的多元回归报告,开始出现在 销售计划经理的报告中。而且这些数字成为经理们最终的采购决策的基础。

提高了预测精度,比前一销售季节节约了 3.8% 的项目费用

由于 GUS Home Shopping 现在可以作出更好的需 求预测,它对以合适的数量订购合适的商品非常有信 心。根据 Biddle 的说法,在最近刚刚结束的销售季节,相对前一个采用回归分析进行预测的季节来 说,项目费用节约了3.8%。而且,经过对模型的精细调整,未来节约的费用还会更多。

向客户更好的服务,减少积压,增加了客户忠诚度

GUS Home Shopping 通过 Clementine 不仅节约了费用,还维持了更多的回头客。流行商品货源充足,客户对 GUS 的服务非常满意。结果,客户更加忠诚,可获利性更好。

未来展望:展现模型,丰富商业认知

为从 Clementine 和数据挖掘投资中得到更多的回报,GUS Home Shopping 正在考察 Clementine Solution Publisher。使用这种来自 SPSS 的新的展现工具,一旦模型建立之后,就可以自动完成整个预测过程。现在,在把新的预测加入由大型机系统产生的现有报告中的时候,还需要 一些手工干预。而 Clementine Solution Publisher 可以把 Clementine 建立的预测流导出为 C 代 码,保存到大型机或 UNIX 系统,这些系统可以自动执行并在夜间作出报告,这样销售计划经理就可以尽早得到这份重要的决策支持信息。

未来几个月,Biddle 和他的同事还计划用 SPSS 产品利润和特殊商品的需求趋势进行预测。 SPSS 向 GUS Home Shopping 提供了大量的分析能力,使它可以保持并显著提高市场份额。

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