某省市场某著名企业营销大数据实践与探索

某省市场，某著名企业营销大数据实践与探索SAP中国Public©

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d.2Internal对于人工智能/机器学习还有怀疑吗？年龄：

33战绩：14次世界棋战冠军围棋五番棋人机大战1：4aGo年龄：

2战绩：？？？©

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3现代数据科学家数

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0一种解决方案：建立一个预测团队©

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d.4Internal现代数据科学家供需矛盾…更快的决策Gartner高级分析师缺口“2018年美国对高级分析人才的需求量比预计的供应量高50%-

60%”McKinsey

Global

Institute111业务交易社交网络机器传感器巨量数据©

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5另一种解决方案：让更多的人学会预测分析“我为每一个地区建立客户流失模型。”数据科学家0.01%“我需要向CEO解释为什么五道口店的销售额下降了。”数据分析师~3%97%业务用户“应用软件需要实时告诉我应该如何定价。”SAP

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3.0

——智能预测分析平台应用场景广泛客户细分，交叉销售，欺诈分析，客户流失率分析，预测性维护，

良品率零售/消费品/某著名企业/高科技/离散制造/金融服务/公共部门/公用事业自动化

简单化

普及化

人人会用的大数据自动模型丌用编程，预设模型数据挖掘工作可以轻松完成模型工厂精细化建模批量建模

模型管理大幅提升模型生产力

模型生命理IOT大数据平台原生类库支持完全库内运算，无需传输数据支持50万以上的变量HANA

PAL/APLNative

Spark

Modeling

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Analytics提供及时和准确的预测，使我们的选民分类工作更有效率，最终效果：

更多的选票！-

Rayid

Ghani

首席科学家

奥巴团队

2012劢态扩展模型，针对巨量线上线下数据竞选团队通过邮件和社交媒体（Facebook，Twitter）开展竞选活劢大幅增加选民捐赠竞选基金确认说服的选民群体Obama

For

America奥巴团队SAP

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协助奥巴竞选©

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d.Internal7PA不问算法只问场景时序分析关联规则社交网络聚类分析供货配比商品陈列销量预测库存优化分类回归零售户分群©

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d.Internal8微商营销产品推荐PA自动选择最佳算法相关性分析商品促销主力规格预测供给侧调产能BCG矩阵（产品潜力分析）主力规格零售户

投放策略主力规格选取零售户投放零售户价值细分零售户铺货推荐产品销售量预测执行效果监控零售户流某省市场分析竞品零售某省市场分析销售监控预警某著名企业大数据分析预测模型思路©

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10数据探索主力规格选取主力规格预测©

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11数据数据探索探索主力规格选取主力规格预测明星金牛问题老狗本季销售增长金牛某省市场份额问题 明星老狗某省市场份额前季销售增长明星金牛问题老狗本季明星产品金牛产品问题产品老狗产品

前季产品分析

–

BCG

矩阵（四象限分析）主力规格选取©

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d.Internal12产品潜力分析四象限分析示例主力规格选取产品潜力分析©

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d.Internal13主力规格预测调产能BCG矩阵（产品潜力分析）主力规格零售户

投放策略主力规格选取零售户投放零售户价值细分零售户铺货推荐产品销售量预测执行效果监控零售户流某省市场分析竞品零售某省市场分析销售监控预警某著名企业大数据分析预测模型思路©

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d.Internal14零售户档级划分模型-数据准备新品快速放量零售户价值细分©

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d.Internal15你了解你的零售户吗？基本资料运营指标员工执行力基本资料商圈分布因素、交通状况因素、竞争态势因素、经营业态、经营规模、店主学历运营指标产品覆盖度、销售额、盈利指数、动销比、

客单价、坪效、存销

比员工执行力零售户注册销售人员数量、扫码率、积分兑换度、连带率、人效新品快速放量零售户价值细分©

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d.Internal16客户价值分群的革命性变化

—

聚类与质心17客单收入金额客户分群低端客户中端客户高端客户传统客户分群行为价值V5B2 B4B5B1 B8B3B9B6B7V6V1V7V3V4V2SAP提供了客群细分的新方法—通过多维度的相关性标签，自劢聚类不质心特征分析新品快速放量零售户价值细分©

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d.Internal17使用PA批量建模创建聚类模型3533个客户标签模型©

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d.Internal18自动化模型工厂新品快速放量零售户价值细分销量预测目前预销（主要由营销产品经理＋区域销售经理定）目前方式：主要根据近期及历叱销量，算区域单店销量，核出区域销量，再不区域销售经理协商整体准确度：<30%?目前方式推荐方式预测分析软件＋人工审核可能用到的数据（营销销售数据、主要竞品销售数某省市场份额，安全库存、在途物流、零售户安全库存与销商上报的预销，……更准确的预销按月排产销售额成本利润预算市场广告费用促销费用预实分析(目前按季度）滚劢预算(目前只到年底，更准确可以做到往后一年成本来自生产、营某省市场费、零售户推广费等零售户投放产品销量预测©

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d.Internal19人口变劢舆情监控季节性变化销售区域定价策略零售户服务渠道变化配方变化包装变化产能变化安全库存历叱销售量某省市场竞品销量某省市场Top5销量服务变化消费者产品销售数据©

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d.Internal20零售户投放产品销量预测销量预测因子梳理商业公司销售预测卷烟销售数据预测卷烟销售情况趋势线性（日期）年度波劢AR(5)百分比误差3.9%某省市的某著名企业销售数据（2012/12-2015/4），如图所示销售数据的年度化非常明显。零售户投放产品销量预测©

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d.Internal21ರᆜุᄎႏ૊׋ᄎႏ࠹߃๷ဆཧ൲൬ೆ࠹߃ࠣყҩ୍ཧ൲൬ೆᄹӉଦყҩ๭

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3.0:

模型工厂一键式生成批量模型SalesEMEANorthAmericaProduct1Q1ForecastQ2ForecastProduct2Q1ForecastQ2ForecastProduct3APACMEE一键创建数千个模型零售户投放©

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d.Internal23产品销量预测模型管理器自动管理模型依据新数据是否存在偏差设置模型应用规则©

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d.Internal24零售户投放产品销量预测主力规格预测调产能BCG矩阵（产品潜力分析）主力规格零售户

投放策略主力规格选取零售户投放零售户价值细分零售户铺货推荐产品销售量预测执行效果监控零售户流某省市场分析竞品零售某省市场分析销售监控预警某著名企业大数据分析预测模型思路©

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d.Internal25通过降低库存水平，提高产品

盈利能力和延长产品生命。优化人力资源，协劣一线营销配备水平，从而以最低的劳劢力成本实现最高的工作效率。销量未达预期实时预警根源分析（