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做預測模型難,做可解釋的預測模型,更難!
很多同學做預測的時候,會用時間序列的平滑和自回歸,可出了結果就被領導問道:
預測達標,所以呢?業(yè)務啥都不干就達標了?
預測不達標所以呢?業(yè)務誰該發(fā)力?資源哪里出?
同學們經(jīng)常被問得一頭霧水,不知道咋回答。
這個問題,是預測方法選擇不佳導致的。算法模型類預測,無論算法的簡單或復雜,都有一個通?。簾o法反應業(yè)務過程。導致業(yè)務方想基于預測調整業(yè)務行為的時候,不知道從哪里下手。
在這種情況下,就需要構建業(yè)務預測模型。今天,我們就系統(tǒng)講解一下。首先看個具體問題場景——
某toB類原料供應企業(yè),下游需求方包括:
● 大型客戶,且簽訂框架合同,循環(huán)采購
● 大型客戶,無框架合同,每月分批采購
● 中小型客戶,無固定合同,有需求就采購
● 每個月新開發(fā)客戶(以中小型客戶居多)
● 每個月有主動開發(fā)的客戶/被動上門的客戶
現(xiàn)在業(yè)務方需要預測下個月客戶采購量,并且希望指導到大客戶銷售/中小客戶銷售/新客戶廣告投放等部門的具體工作。問:該如何預測?
業(yè)務預測模型,即把業(yè)務假設作為輸入變量,預測業(yè)務走勢的方法。這和算法模型不同,算法模型的輸入特征,常常是沒有業(yè)務含義的,因此無法指導具體業(yè)務操作,業(yè)務預測正是為彌補這個缺憾而設計。
比如本場景中,客戶需求的最大影響因素,是客戶本身的生產計劃/我司與客戶關系這兩個維度。
但這兩個維度很難拿到準確數(shù)據(jù),如果是中小型客戶,很有可能根本就沒有生產和采購計劃,他們自己就是風雨飄搖,有單子就做。如果是沒有簽框架合同的大型客戶,每一期采購都得重新走招標流程,很有可能被其他供應商半路截胡。因此如果想直接從兩個方面進行預測,是很難下手的。
此時要做的工作,分為三個部分:
▌第一步:梳理業(yè)務場景。
在本案例場景中,業(yè)務流程相對簡單清晰,就是客戶一手交錢,我司一手交貨。但是不同類型客戶的訂單金額不同,交貨難度不同因此可以分開考慮(如下圖所示)
▌第二步:梳理業(yè)務特點。
這一步是關鍵,通過對各條線業(yè)務特點的梳理,能找到其中每個時間周期內穩(wěn)定因素/不穩(wěn)定因素,穩(wěn)定部分是預測的依據(jù),不穩(wěn)定部分是控制預測結果的手段。
在本案例場景中,就采購需求而言:
因此,先把客戶打上相應標簽,再按不同標簽類型分組看數(shù)據(jù),就能計算出下面關鍵指標的數(shù)值,以及通過歷史趨勢觀察其走勢是否穩(wěn)定。
● 老客戶的續(xù)訂率
注意,這里有些因素無法直接量化,需要做轉化。比如“行業(yè)發(fā)展趨勢好”,至少有2種方法來確認:
1、數(shù)據(jù)法:對所有企業(yè)打行業(yè)標簽,再查該行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù),再看我司簽約企業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)。
2、人工法:所有銷售,定期回訪新客戶/拜訪老客戶,拜訪時間必須大于5分鐘,且回收數(shù)據(jù)。
該怎么選用方法?答:既然是業(yè)務預測,就優(yōu)選業(yè)務能施加影響的方法,即人工法。因為用人工法收集數(shù)據(jù),不但能收集客戶信息,更能收集業(yè)務動作和業(yè)務判斷能力這兩個關鍵信息。試想:如果銷售連回訪/拜訪都敷衍了事、漫不經(jīng)心,那還能有訂單嗎,肯定沒有。因此衡量業(yè)務行動力,本身也業(yè)務預測的重要組成部分。
如果在這個過程里,發(fā)現(xiàn)某些業(yè)務部門就是:
這一點非常重要,同學們切記,既然要基于業(yè)務行為做預測,就要把業(yè)務行為考慮到底,不要試圖摻雜一半業(yè)務考慮、摻雜一半數(shù)據(jù)自己計算,這樣又把水攪渾了,很難評價好壞。
▌第三步:輸出預測結果。
有了清晰的分類,就能輸出預測結果了。輸出的方法很簡單:
● 有穩(wěn)定參數(shù)的,直接套用
這樣匯總計算出結果(如下圖)
注意,業(yè)務自己填預計參數(shù)不是亂填,需要有依據(jù)。如圖所示,明顯違背發(fā)展規(guī)律的預計結果是無效的。并且這種行為本身也能成為模型的輸入:業(yè)務方能力不足,不會評估自己能力及所需資源。
這樣再給出業(yè)務預測結果的同時,也順便給出了需要保證結果的假設,比如:
這些假設,可以直接作為跟蹤階段的考察指標,也能提前準備應對預案,這樣即使發(fā)生一些小問題能直接糾正,發(fā)生大問題也能提前感知到,節(jié)省了跟蹤和復盤的工作量。
▌第四步:跟蹤預測結果。
在實際發(fā)生時,可以基于預測假設,跟蹤結果。
● 當業(yè)務走勢不好的時候,可以提前預警問題。
這樣就能很好的指導業(yè)務行動了(如下圖)
注意,以上6種情況,只有客戶預計外問題,屬于預測失靈。為什么大客戶打壓價格這么重要的信息,居然沒有提前預知,業(yè)務部門和數(shù)據(jù)部門都要反思。真碰到黑天鵝問題,很可能是客戶內部人士變動或者對手下了黑招,此時確實會預測失效,但和預測本身無關。這些因素無法預知,此時只能在復盤的時候,再想辦法。
業(yè)務預測模型最大的優(yōu)勢,就是能徹底終結:“到底是預測不準,導致業(yè)績不好;還是業(yè)績不好,導致預測不準”這個雞生蛋、蛋生雞的問題。它明確地告訴大家:就是因為業(yè)務沒做好,所以才預測不準!并且能很細致地告訴大家,是因為以下業(yè)務原因,導致業(yè)績不好,從而指導業(yè)務開展。
● 新客戶線索跟進不到位
業(yè)務預測模型最大的劣勢,在于預測依賴人的判斷。因此,預測結果特別受團隊士氣的影響。
一般團隊士氣高漲的時候,給出來的預測數(shù)值偏大,給出的糾錯能力評估也偏大;團隊士氣低落的時候,給出來的預測數(shù)值偏小,糾錯能力壓根就不存在。過于偏激的判斷,會影響模型的落地執(zhí)行,從而達不成效果。
因此業(yè)務預測和算法預測,兩者都不宜偏廢。算法模型可以基于過往發(fā)展趨勢直接給出個整體數(shù)據(jù),所以用來輔助判斷:當前業(yè)務方是高估/低估了局面,從而讓領導層在施展管理手段的時候有依據(jù)可用,敲打業(yè)務部門做出正確判斷。
業(yè)務預測模型適宜用在業(yè)務方能主動施展影響,改變結果的時候。但有些場景,業(yè)務方是被動接受,比如客服、售后、生產線等等??蛻艉羧耄艽黉N活動、新品上市、廣告宣傳等諸多影響,偏偏這些影響一個都不是客服能控制的。此時就不適宜使用業(yè)務預測模型,而是算法模型,直接估算下個月話務總量,來評估人力安排。
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5. 不實信息,主要表現(xiàn)為:
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容;
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內容;
3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
7. 文章標題黨,主要表現(xiàn)為:
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶;
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
3)使用夸張標題,內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容,主要表現(xiàn)為:
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的;
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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