大数据实用案例(二):美国折扣零售商与怀孕测试

美国折扣零售商与怀孕测试

大数据相关分析的极致,非美国折扣零售商莫属了,一份报道阐述了这个公司怎样在完全不和准妈妈对话的前提下,预测一个女性什么时候怀孕。

这个方法基本上就是收集一个人可以收集的所有信息,然后通过相关关系分析得出真实情况。

对于零售商来说,知道一个顾客是否怀孕是非常重要的。因为这是一对夫妻改变消费观念的开始,也是一对夫妻生活的分水岭。他们会光顾以前不去的商店,渐渐建立对新的品牌的忠诚,折扣零售商通过一个人的购物方式发现她是否怀孕。

公司的分析团队首先看了签署婴儿礼物的登记簿的女性的消费记录。公司注意到,登记簿上的妇女在怀孕大概三个月的时候买很多无香乳液。几个月后,她们会买一些营养品。公司最终找出了大概20多种关联物,这些关联物可以给顾客进行“怀孕趋势”评分,甚至使公司能够准确预测预产期,这样就可以给妇女在孕期每个阶段寄送相应的优惠券。

有一个例子可以作为佐证:明尼阿波利一家店,一个男的气势汹汹冲进来,质问经理:我女儿还在高二,你们给她寄送婴儿服和婴儿床,你们是在鼓励她怀孕吗?过几天,那男子打来电话道歉:女儿真的怀孕了,预产期是在8月份。

UPS与汽车修理预测

UPS快递有6000多辆车,以前都是用预测性分析来检测自己的车队,如果车坏在路上,就得再派一辆车,那样损失很大,所以UPS每隔两三年就会对车辆进行检测,但是这个方法不太有效,有的零件没毛病就被换掉了。

后来UPS改检测车辆的每个部位,因为一个东西出故障,不会是瞬间的,而是慢慢出问题的,通过搜集所有数据,预先就可以捕捉到事物要出故障的信号,比如发动机嗡嗡响,引擎过热都说明车要出故障了。这样UPS如今只需更换需要更换的零件,从而节省了几百万美元。公司有一次还发现一辆有问题的新车,及时报修,这其实就是大数据精准预测的作用。

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