Dealer Tire正在预测何时需要更换轮胎和其他汽车零部件，这种方法有助于与其合作的经销商和制造商获得更多收益。
2016年，Dealer Tire的高管向这家百年老字号的刚刚起步的数据科学团队提出了一个尖锐的问题：我们是否能预测消费者何时需要轮胎?答案是当然可以(趁客户还没在别家购买轮胎时接触客户，这对Dealer Tire来说至关重要)。
Dealer Tire的数据科学主管Chris Schron向记者表示：“这是第一个‘顿悟时刻’，我们意识到，如果我们能够建立预测模型来回答这个问题，这确实可以增加价值。”
这为销售轮胎和其他汽车零部件的零售连锁店Dealer Tire铺平了道路，它可以利用分析技术创建可向合作的经销商和汽车制造商兜售的新的数据产品和咨询服务。增值经销商正期待大数据会带来大量收入。
利用大量交易数据和别的数据来增加收入的策略比比皆是。为了实现这些大数据目标，各大公司正在投资分析项目，这些项目的核心工具包括可以清理、组织和对数据进行建模的软件，以培养业务洞察力。IDC的市场调研称，大数据和商业分析软件在全球的收入将在2022年达到2,600亿美元，从2017年到2022年的复合年增长率为12%。
从描述性模型到预测模型
思考Dealer Tire的过去有助于了解其对大数据的抱负。2015年，Dealer Tire引入第三方公司来衡量其数据分析的使用;然而它并不喜欢所得出的结果。它花了数年时间收集轮胎胎面和其它汽车零件的历史数据，这意味着它十分擅长所谓的描述性分析，这些分析描绘了已经发生的事情。
Schron(Dealer Tire于2015年聘请他来应对这些差距)说，但是，Dealer Tire却不擅长预测客户趋势和行为方面的分析，这十分令人苦恼。Dealer Tire将工作重点转向预测分析，以帮忙预测可能发生的情况，它同时还将工作重点转向规范分析，以帮忙确定必须做的事情。
Schron组建了一个由初级和高级数据科学家组成的小团队，创建了一个分析平台，该平台有助于分析客户何时需要更换新轮胎等问题——这看似基本的需求，但却会产生巨大的经济影响。Dealer Tire表示，在某一家经销商购买轮胎的人以后去同一家经销商购买服务的可能性很高，高达2.7倍，从同一家经销商购买新车的可能性也很高，高达1.3倍。
因此，打造“智能轮胎”可以增加轮胎制造商，经销商和经销商自身的轮胎业务。Schron说：“我们的整个商业模式都是以合作关系为基础，以发现可以提高销售额和客户满意度的新机会。如果我们能提前了解这些事情，我们就可以获利。”
传统上，公司主要依靠“轮胎计时器”，这实际上就是根据通用平均里程来估算轮胎的磨损度。轮胎一般行驶33,000英里就会产生严重的磨损，而驾驶者每年所记录的里程为10,000英里。然而，每个轮胎胎面的情况各不相同，而且每位驾驶者的平均磨损度都不相同。将所有驾驶者都看成是“普通”的驾驶者，这往往会导致Dealer Tire及与其合作的经销商和制造商未能在客户需要换新轮胎时及时联系客户，要么太早，要么太晚。
Schron的团队将汽车制造商和经销商的数据合并到个性化的轮胎磨损模型中，以发现经销商与客户接触的黄金时间。因此而催生的Tire Trigger应用具备了各种可以提供个性化预测的模型。例如，有一个模型预测客户需要更换轮胎的里程数，而另一个模型则预测客户每天驾驶的里程数。
这些模型还包含子模型，这些子模型可确保准确的预测，从而准确地预测每个客户的车辆的胎纹深度。Dealer Tire将这些模型进行汇总，以获悉更换轮胎的日期，这为制造商提供了一个列表，该列表根据车辆和驾驶模式记录了每位驾驶者可能达到的特定胎纹深度。经销商可以使用该信息来确定何时通知客户更换新轮胎。
与对照组(即未接受任何要更换轮胎的建议的那一部分客户)相比，Tire Trigger将原始转换率提高了16%，这相当于收入增加了21%。Dealer Tire预计将于2019年让更多的经销商和制造商用上该应用。
轮胎经分销商中的数据科学初创公司
Schron说，Dealer Tire的数据科学工作引起了业界的共鸣，各大制造商纷纷向它求助，让它帮忙做异常检测并就其它用例向它求助。这项工作也使他的数据科学团队更加勇于尝试。Dealer Tire目前正在推出Service Advisor Coach，这是一款绩效工具，它可以就如何更好地销售汽车零件向员工提供培训和其它建议。
Dealer Tire还在开发预测模型，以帮助预测驾驶者对不同零件和服务的需求，以及客户流失的情况。Schron说，理想情况下，如果经销商能够在适当的时刻与客户建立联系，它们就可以避免流失。Dealer Tire还通过咨询业务来销售其预测性和规范性建模方面的专业知识，以帮助汽车制造商提高销售额。
Schron说，数据科学团队正在打造各种分析类产品，以授权给合作伙伴使用，也就是说，它的运营方式就像是“经销商中的初创公司”。
Dealer Tire结合从多个数据源获取的原始数据，并用Domino Data Lab的软件平台对其进行转换，使其可用来建模。数据科学团队还使用Domino来共享、管理和部署代码。Domino的平台对Schron的初级数据工程师来说十分好用，它使公司能够快速拓展分析工作。
Schron说，这与Dealer Tire先前的将各种分析项目用“胶水粘合”的方法相去甚远，“胶水粘合”法从甲骨文数据库中提取SQL查询并在该公司的数据湖中进行查询，这有碍于数据建模。
数据显示，Dealer Tire正在盘算着重要的事情。Gartner的研究指出，到2020年，能帮公司预测结果并制定行动方案的分析方法将吸引40%的企业在商业智能和分析软件方面投入新的资金。
Schron说，这些新方法帮Dealer Tire发展为一个更加以数据为中心的文化。Schron说：“我们希望再接再厉并将这种思想融入整个组织。”
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