成功的现代企业越来越多地受到数据的驱动。例如，摩根大通等大型银行在其欺诈检测模型中使用规范性分析，以减少误报（即被标记为欺诈的合法交易）最多减少30%。各种规模的企业都能从有效的数据使用中受益，但它们必须明确自身所需的数据类型以及具体应用场景，无论是预测需求、风险预判还是为未来的决策提供依据。

预测和规范性分析在帮助企业应对不确定性方面各自发挥着不同的作用。但是，如果您不了解它们的工作原理或何时使用它们，您最终可能会得到一个您无法采取行动的预测或缺少背景的策略。下面，我们将解释这两种分析形式有何不同，何时使用，以及它们如何在现实的业务场景中助力更明智的决策。

本文内容

• 什么是预测性分析？
  
• 什么是规范性分析？
  
• 规范性分析和预测性分析有何不同？
  
• 企业如何使用预测性分析？
  
• 企业如何使用规范性分析？
  
• 何时应该使用预测性分析与规范性分析？
  
• 预测性分析的常见用例有哪些？
  

什么是预测性分析？

预测性分析使用历史数据来预测结果。它可以发现过去的数据中的模式，然后应用统计模型和人工智能来估计可能发生的事情。结果是概率而非确定，但这通常足以做出更好的业务决策。

预测性分析的示例包括：

• 一家预测假日季销售额的零售商
  
• 一家标记可能存在欺诈性交易的银行
  
• 一个订阅平台，可预测哪些用户可能会取消
  

什么是规范性分析？

预测性分析预测可能的结果，而规范性分析则更进一步：它根据这些预测建议采取具体的行动。这通常包括权衡多个可能的场景、进行模拟，以及在限制条件下（例如预算、时间、资源）针对具体结果进行改进。

假设您的模型预测下个季度的现金短缺。规范性系统可能会建议削减某些开支、调整您的营销预算或重新协商供应商条款，这些行动是针对您的具体情况和数据而定。

规范性分析和预测性分析有何不同？

规范性分析和预测性分析通常是相互关联的，因为前者建立在后者的基础上。但是它们的用途各不相同，产出也截然不同。了解这两者之间的区别很重要，尤其是在决定将哪种方法应用于业务问题时。预测性分析告诉您最有可能发生的事情，而规范性分析则告诉您应该采取的最佳行动。

例如，预测性模型可能会告诉您，客户在下个月离开的可能性为 70%。规范性模型采用该预测，评估不同的选项（例如，提供折扣、调整入职体验），并根据可能的结果、限制和权衡来推荐最有效的行动方案。

就功能而言，预测性分析是使用历史数据和模式估算概率。规范性分析将这些概率整合到更广泛的决策框架中。它使用模拟、优化和场景分析等方法，提出最有效的战略。

规范性模型通常涉及更广泛的变量集合——实时数据、业务规则和外部约束——因为它们的目的是提供切实可行的后续步骤。预测性分析可能会识别出一种趋势，而规范性分析则会考虑背景、目标和下游影响。

您可以使用预测性分析来确定产品需求可能出现的激增。但是，要想做出良好的回应，您需要规范性分析来弄清楚如何调整库存、分配预算或重新规划物流路线，以最大限度地减少干扰或成本来满足需求。

企业如何使用预测性分析？

预测性分析为企业提供了充足的时间进行规划和采取自信的行动。当您能预见可能发生的事情时，您可以更早、更明智地做出回应。

以下是您如何在业务运营中使用预测性分析。

强化决策

基于数据的预测有助于减少不确定性。无论您是在决定订购多少库存，选择在何处开设新门店，还是确定目标市场，预测模型都能为您提供明确的指导方向。

风险预警

贷款人使用预测性分析来发现可能违约的借款人。安全团队使用它来检测可能表示欺诈或网络攻击的异常情况。通过在问题升级之前发现问题，您可以获得一个宝贵的干预窗口。

运营效率

了解可能发生的事情可以帮助您改善物流和资源分配。

以下是企业可能根据预测性分析做出的调整示例：

• 配送车队可以在车辆出现故障前安排主动维护。
  
• 零售商可能会根据需求预测调整人员配置或库存。
  
• 制造商可以调整产量以匹配预期的订单量。
  

这类调整的结果通常表现为减少浪费、减少干扰和提高利润率。

更有针对性的客户互动

预测性分析可以标记哪些客户最有可能流失以及哪些客户准备升级。有了这种见解，团队可以通过以下方式更精确地定制宣传活动：

• 在客户结账前发送留存优惠
  
• 根据购买信号推荐产品
  
• 根据转化的可能性对潜在客户进行优先级排序
  

通过预测性分析，您可以获得更高的投资回报，而客户也能获得更具相关性的体验。

企业如何使用规范性分析？

规范性分析可帮助团队根据其数据采取行动。它不揭示模式或预测结果，而是根据您的目标和限制，提供具体且基于数据的建议。

以下是它能为您的业务带来哪些帮助。

更快、更自信的决策

规范性分析指出具体的下一步行动，并解释为何这些行动具有合理性。这可以减少决策瘫痪，尤其是在风险很高或时间很短的时候。

更智能的资源分配

规范性模型考虑了多个因素和相互竞争的优先事项，以建议如何充分利用您的资源。

例如，他们可能会建议您：

• 优化维护时间安排，减少停机时间，同时避免过度维护
  
• 在仓库之间分配库存，以最大限度地降低运费和延迟
  
• 对人员配置计划进行排班，以匹配各地区或班次的预计需求
  

这些模型可帮助您就如何更具战略性地使用资源做出更明智的、数据驱动的决策。

主动风险管理

预测性分析会标记潜在风险，规范性分析会告诉您如何应对这些风险。例如，后者可能会建议您为高风险交易设置验证步骤，或为不符合标准条款的申请人提供替代贷款结构。

更深度的个性化

规范性系统可以根据每位客户的行为确定对他们来说最佳的行动。这有助于使您的宣传更加个性化和有效，同时消除猜测。这是发送通用促销和在恰当的时机提供客户在统计上可能关心的内容之间的区别。

何时应该使用预测性分析与规范性分析？

预测和规范性分析专为不同类型的问题而设计。在任何情况下，选择合适的方案取决于您希望获得何种见解，以及您的数据处理能力是否成熟。

在某些情况下，可靠的预测正是企业所需要的。如果您要做出单点决策（例如，设定下个月的广告预算、估算仓库空间），则预测模型可能会提供足够的清晰度来继续推进。企业可以使用预测性分析来：

• 了解接下来可能发生什么
  
• 发现趋势、标记潜在风险或预测未来状况
  
• 减少客户行为、销售预测、库存需求和财务风险等领域的不确定性
  

但是，随着决策变得越来越复杂——涉及依赖关系、相互冲突的优先级或具有重大财务影响——您需要一种既能预测结果又能在选项中进行选择的方法。规范性分析可帮助您评估权衡利弊，并根据您的实际限制条件找到最有效的策略。企业可以使用规范性分析来：

• 获得清晰、基于数据的建议，指导您采取哪些行动
  
• 管理多个变量、约束条件或可能的权衡取舍
  
• 优化流程或提升成果
  

在许多业务场景中，预测和规范性分析相结合时效果最佳。预测性分析会标记可能的事件或结果（例如，需求激增、客户流失、机器故障）。规范性分析随后评估选项并提出最有效的应对措施（例如，调整库存路线、调整定价、增加服务接触点）。

预测性分析的常见用例有哪些？

预测性分析在几乎所有行业都有应用，只要企业需要预测行为、需求或风险。以下是不同类型企业的一些常见用例。

欺诈检测和信用风险

金融机构严重依赖预测模型来管理风险。交易监控系统根据过去欺诈的模式标记看似可疑的付款。信用评分模型预测借款人拖欠贷款的可能性。这有助于贷款机构做出更明智的贷款审批决策，并设定反映风险敞口的利率。这些模型会实时更新，并随着新数据的不断加入持续优化自身。

流失预测和客户留存

在基于订阅的企业中，预测性分析有助于在客户实际取消之前标记哪些客户可能会取消。使用模式、支持互动和行为信号（例如，减少登录次数、减少参与度）会被纳入流失模型，对个人层面的风险进行评分。然后，营销和支持团队可以通过留存优惠、有针对性的消息传递或客户推广进行主动干预。

产品推荐和个性化

预测系统通常会为你在网上遇到的推荐引擎提供信息。他们分析购买历史、浏览行为和人口统计数据，以预测客户接下来可能想要什么。电子商务平台使用这些模型来推荐每个客户最有可能购买的产品。媒体平台运用类似的逻辑根据先前的观看历史和互动行为推荐节目、播放列表或文章。

如果实施得当，这既可以提高转化率，也可以改善用户体验。

需求预测和库存计划

零售商和供应链使用预测模型按产品、地区、渠道和时间框架预测需求。历史销售趋势、季节性、促销日历，甚至天气和宏观经济信号等外部因素都为预测提供了依据。这种见解可以推动更精确的库存采购、仓库规划和配送物流。

目标是通过尽可能使供应与预期需求相匹配来避免缺货，腾出营运资金，减少超额订购。

预测性维护

在制造业、物流业和航空业等领域，预测性维护模型对于确保设备的高正常运行时间至关重要。传感器收集有关振动、温度、使用时间和其他磨损指标的数据。预测模型随后估算故障的可能性并推荐最佳服务时间。

这使团队能够在问题出现之前对设备进行维修，从而避免了代价高昂的停机时间和不必要的定期维护。这是从被动应对转向主动预防的转变。