解决方案：该零售商选择了IBM SPSS Modeler 和SPSS Collaboration and Deployment
Services，现在它用这两个工具对它的每个产品创建销售预测，并优化在其所有全国连锁店中的
产品组合

智慧因素：自动分析硬件维修生命周期数据并根据某指定贸易区的车辆数量等统计数字进行测
量，这为公司提供了一个更严格的分类管理方法

成果：产品投放的准确率从 40% 提升至70%，同时库存成本显著下降

混合方案
直到最近，汽车配件零售商还只是依靠经验和商品经理的直觉来决定每家店铺的库存货品。经理
分配决策的依据是从销售和行业报告到客户行为预感的所有资料。该方法在一定程度上行之有
效，但进货决策往往受个人偏见、而不是市场需求的影响。此外，经理们根本没有足够的工具来
筛选和分析数以百万计的相关数据点

因此，像其他汽车配件零售商一样，几乎有一半 DIY 客户是在没有买到他们需要的任何一个配件
的情况下离开商店的。公司知道它原本可以做得更好。“我们致力于通过达到我们所说的” 卓
越可得性（availability excellence）“来实现公司的差异化优势，”这位高级负责人解释。而要
做到这一点，他说，公司需要为其规划流程增加新的组件：IBM SPSS Predictive Analytics

生命周期管理
使用 IBM SPSS Modeler，公司分析其库存中每个配件的历史销售数据，使其可以将每个配件的
“生命周期”制成图表。例如，曲轴维修衬套的需求，其高峰出现在车辆的生命晚期，并且购买
者通常是个人消费者而不是汽车维修店

该公司现在利用 IBM SPSS 解决方案每个月生成超过 100,000 个预测结果。这些预测针对下一
年的销售计划衡量每个配件的销售历史数据。在预测过程中，每个配件被自动分配一个与维修生
2 / 2
命周期相关的值。在这些预测的基础上，分析人员可以在任何一家商店应用简单的规划原则，决
定仓库应存放什么配件，哪些配件应该下架

填满购物篮
使用 IBM SPSS Modeler 分析销售历史数据，也帮助公司评估和预测多种产品“捆绑”的业绩，
产品“捆绑”指通常会一起购买的配件组合，像刹车片、转子和传感器。“我们挖掘所有销售数
据并查看客户有什么东西是一起买的，如果这可以推动销售，我们就将它制定为一条规则，将这
些配件一起存放，”这位高级负责人还补充说，“这是一种现实的方式，顾客建议，我们就倾
听。数据挖掘使我们可以捕获客户的声音。”
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生产力高速提升
即使有专门的数据挖掘工具，要建立一个纳入数百个变量和巨大的数据集的模型也将会很耗时

Collaboration and Deployment Services将该流程自动化，帮助规划人员筛选变量，并确定出最
重要的变量。“因为我们有很多店铺和大量的 SKU，手工建立那些模型根本是不可能的，”这
位高级负责人解释

自动化库存规划中数据密集程度最高的元素提高了公司的品类经理的生产力，使他们每年在分类
规划上可以节约数千小时。那意味着这些经理可以花更多的时间与供应商谈判以降低采购成本

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