业务挑战

要想赶上最新潮流,最简单方法就是用化妆品,但如果你还没来得买,新款口红就被卖光了,那怎么办?为了确保顾客赶得上新潮,Grupo Boticário 必须准确预测需求。

转型

预测分析正在帮助 Grupo Boticário 及早深入了解顾客的需求,从而实现更智能的销售、营销和生产计划。

结果

20%

与传统方法相比,需求预测的准确性更高

平衡

最热销产品的库存与服务水平,提升销售额

增强

企业敏捷性,通过实时洞察客户需求来实现

业务挑战故事

进化,成功

创新是化妆品和香水行业的命脉:消费者总是在寻找下一个热卖产品。但人们的喜好总是在变,那么产品背后的公司如何确保他们发布一个又一个的热卖产品?

Grupo Boticário 需求经理 Donald Neumann 回应道:“化妆品和香水世界变化无常,而持续成功的关键是预测消费者需求。但由于需求背后的驱动因素过于复杂,所以这一点是说起来容易做起来难。

“例如,电视广告可能会引起某些消费者的共鸣,但并不是我们预期的消费者,从而导致需求激增。这里有一个真实的故事 — 一位著名女影星用过了我们的一款口红,可以让这款口红的销量达到我们预期销量的五倍”。

如果 Boticário 集团没有为营销活动与消费者产生共鸣而产生的需求激增做好准备,其特许零售店可能会突然发现自己缺货,从而导致销售额和客户商誉的损失。

解决这个问题不容易。制造化妆品产品的交货时间从几周到几个月不等,因此当产品供应用完时,要想“再多生产一些”可没那么简单。准确的需求预测对于提前几个月计划生产和营销活动至关重要,但预测从未上市(因此也就没有任何销售历史)的新产品的需求是一项艰巨的挑战。

由于化妆品行业的波动性,Grupo Boticário 全年不按常规的季节性销售周期运营,这又让这种情况进一步复杂化:该公司需要能够根据潮流趋势发布新产品。因此,了解季节性对需求的影响比平时更加困难。

“大多数需求预测解决方案需要来自常规销售周期的数据才能产生有用的结果;我们根本没有数据”,Donald Neumann 说。“每年,我们的销售周期总数都会发生变化,因此,尽管我们仍然可以看到对销售的季节性影响,例如,我们在圣诞节前的销售额占销售额的 20%,但我们不能使用时间序列方法在年份之间进行简单的逐月比较。

“此外,如果使用我们以前用于预测需求的简单模型,那么便无法将加盟商购买行为的影响与最终客户的实际需求和愿望分开”。

在过去的几年里,Boticário 集团的规模扩大了一倍多,因此尽管面临这些挑战,但显然还是取得了巨大的成功。然而,这种增长也带来了复杂性的增加,为了维持扩张,公司需要继续超越竞争对手并取悦消费者。

“我们所做的一切,从我们选择生产哪些产品到我们如何营销,都归结为是否有人想购买我们销售的产品”,Donald Neumann 总结道。“因此,通过深入了解消费者需求的驱动因素,我们可以在正确的时间通过正确的渠道有效地提供正确的产品。

“但是,为了构建有助于我们实现这些目标的预测模型,我们首先需要更好地处理我们的销售数据。面对如此多的业务线、渠道和加盟商,收集和整合这些信息是我们自认为值得改善的地方”。

IBM Analytics 解决方案正在帮助我们了解是哪些众多元素促使消费者选择一种产品,而不是另一种产品。

Donald Neumann, 需求经理, Grupo Boticário

转型故事

寻找更复杂的预测方法

意识到其复杂的商业环境使需求预测成为一项独特的挑战,Grupo Boticário 开始了为期 14 个月的选择过程,以寻找新的解决方案。该小组将其最初的潜在解决方案列表从七个缩小到两个,并与 IBM 和另一家集成规划软件的主要供应商一起启动了概念验证实践。

“我们正在寻找的解决方案将是同类解决方案中的第一个,因此在我们进行投资之前,我们可以证明它的有效性,这一点对我们来说至关重要”,Donald Neumann 说。“我们之所以选择了 IBM 解决方案而不是竞争对手的解决方案,是因为 IBM 更加灵活;这是帮助我们使技术适应我们的业务模式的关键要求。此外,IBM 还为我们提供了一个可以由业务部门而不是 IT 管理的分析环境。我们希望将解决方案的所有权交给实际的用户:也就是我们的分析师和业务团队”。

Boticário 集团聘请了 IBM 首席业务合作伙伴 CTI Global 来帮助构建原型,并最终推出整个解决方案。通过采用 IBM Planning Analytics(以前称为 IBM Cognos® TM1®),它为财务和运营规划提供了快速的内存分析引擎,并将其与 IBM® SPSS® Modeler 和 R 解决方案相结合,用于高级预测建模,合并后的项目团队开发了一个解决需求预测挑战的解决方案。

“当你踏入未知领域时,你需要优秀的合作伙伴,而 IBM 和 CTI Global 肯定已经做到了”,Donald Neumann 回忆道。“CTI 提供了非常有经验的解决方案开发人员,他们与 IBM 基础架构和软件专家以及我们公司的高级业务和分析团队无缝合作,根据我们的需求创建量身定制的解决方案”。

使用该解决方案,Grupo Boticário 的分析师可以登录 IBM Planning Analytics,查看从公司运营系统中收集的销售和产品数据。当他们想要创建新的预测时,一键即可在 IBM SPSS Modeler 中执行预测流,而 R 脚本进一步增强了该流。Grupo Boticário 使用 IBM Planning Analytics 来准备数据,这些数据在线显示,供分析师使用其计划中心进行查看。然后,准备好的数据通过公司的 IBM DB2® 数据库软件流入 IBM SPSS。最后,SPSS 解决方案使用复杂的自定义预测算法实时创建一个新模型,该公司的数据科学家使用 R 统计编程语言开发了该算法,并将结果反馈到 IBM Planning Analytics。

该预测基于对已知需求驱动因素的综合影响进行建模,例如广告和营销活动、定价和折扣、季节性和销售周期,以及来自外部来源的市场数据。

将预测加载回 IBM Planning Analytics 后,分析师可以应用自己独特的业务知识在必要时调整结果。这使他们能够考虑其他因素,例如,完全不可预测的事件(例如意外的名人代言)的影响,这些因素无法纳入模型。

Donald Neumann 描述道:“我们的分析师现在拥有隔离需求驱动因素和创建更有效预测所需的工具。例如,他们可以确定价格折扣或渠道动态是否在创造对特定产品的需求方面发挥更大的作用,并且他们可以随着新信息的出现不断调整和完善他们的预测。

“我们还能够区分加盟商和最终客户的购买行为,这使我们能够更清楚地了解实际需求。我们甚至可以结合宏观经济指标,如 GDP 预测,看看更广泛的经济预计将如何影响我们的销售。此外,该解决方案还支持 IBM Watson®!这意味着我们可以将 Watson 认知智能引入到流程中,而无需对业务分析员进行重大更改”。

使用 IBM Analytics 解决方案,与传统的时间序列方法相比,我们有望将预测的准确性提高 20%。

Donald Neumann, 需求经理, Grupo Boticário

结果故事

满足客户的期望

尽管新解决方案的采用仍处于早期阶段,但 Boticário 集团已经取得了令人印象深刻的成果,使该集团在捍卫和扩大其市场份额方面处于有利地位。

“与传统的时间序列方法相比,使用 IBM Analytics 解决方案,我们希望将预测的准确性提高 20%”,Donald Neumann 解释说。“通过使我们能够更精确地调整最终客户和加盟商的需求,该软件将帮助我们最大限度地减少缺货情况,而无需提高整个供应链的库存量。结果将提高了销售额并降低了成本,这是一个双赢的局面,帮助我们保持领先于竞争对手。我们还可以将这些见解传递给我们的加盟商,以便我们的整个供应网络都能享受到收益”。

通过更准确地了解消费者需求的营销计划,Grupo Boticário 可以取得更好的成果。

“与 IBM 和 CTI Global 合作的项目改变了我们的分析师和营销团队之间的关系 - 他们现在说的是同一种语言”,Donald Neumann 说。“我们已经在会议上注意到,我们的分析师已经开始谈论客户需求和行为,而不是加盟商的需求和行为 — 所以我们越来越接近我们要面向的真正受众。

“通过 IBM Planning Analytics 支持的数据驱动型决策,我们可以设计营销计划,吸引更多人到店购买我们的产品。因此,我们将充分利用我们的营销支出,以获得最大的回报”。

通过更好地了解不断变化的消费者需求模式,Boticário 集团正在寻找长期成功的秘诀:满足消费者甚至不曾拥有的愿望。

Donald Neumann 总结道:“化妆品和香水的购买是非常情绪化的行为,IBM Analytics 解决方案正在帮助我们了解多种因素导致消费者选择一种产品,而不是另一种产品。通过将这些见解付诸实践,我们可以确保是我们给买家的生活带来美丽,而不是我们的竞争对手”。

Grupo Boticário 徽标

Grupo Boticário

Grupo Boticário(链接位于 ibm.com 外部)的历史可以追溯到 1977 年在巴西库里提巴开业的一家小药房。此后,该公司逐渐发展成为巴西最大的美容集团之一,也是全球领先的香水和化妆品特许经营商。Grupo Boticário 拥有四个业务部门:O Boticário、Eudora、quem disse,berenice?和 The Beauty Box, 直接雇员超过 7,000 名,间接雇员超过 22,000 名,业务遍及巴西的 1,750 个城市。

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