天气更新：分析如何帮助企业预测不可预测的天气
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埃文·戈尔德
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天气更新：分析如何帮助企业预测不可预测的事件
天气更新：分析如何帮助企业预测不可预测的天气
这是大多数人日常生活的一部分——出门前或制定周末计划前查看天气应用程序。但随着天气模式变得越来越不稳定，有时甚至难以预测，利用天气洞察对企业也变得至关重要。
我是 Evan Gold，Planalytics 的全球合作与联盟执行副总裁，Planalytics 是一家专注于业务的天气分析公司。我们多年来一直是 SAP 的合作伙伴，最近与 SAP Emarsys 合作，将我们的天气分析整合到 Emarsys 客户互动平台中。让我们看看天气分析是什么，以及这些见解对企业为何如此重要。
我们的天气越来越成为新闻话题。最近美国东南部的飓风、中欧的洪水、南亚和东南亚的热浪和热带风暴表明极端天气对我们的生活、家庭、企业和基础设施造成了毁灭性的破坏。
虽然没有什么能比得上这些事件对个人和社区的深远影响，但天气波动也是消费企业目前面临的最大气候相关风险之一。
没有其他外部因素像天气变化一样频繁、直接或显著地影响消费者需求。根据美国气象学会的数据，仅天气每年就影响了全球约 1 万亿美元的零售额。尽管如此，天气仍然是商业决策 加拿大号码数据 中最不为人理解和最少采取行动的因素之一。
温度或预期降雨量等天气数据对于帮助个人计划穿什么衣服或做什么活动非常有用，但在商业和营销策略方面却显得力不从心。原始形式的天气数据通常主观、低效且缺乏可扩展性。例如，对于在迈阿密和明尼阿波利斯购物的消费者、四月和八月购物的消费者，或者对于销售 T 恤和毛衣的零售商而言，知道气温为 70°F 可能意味着完全不同的事情。数据使用方式的这种差异性（尤其是跨地点和产品细分）使得企业很难依赖简单的天气数据来做出明智的决策。
天气分析的力量：从测量到管理
要了解天气如何影响消费者行为，企业必须超越原始数据。进入天气分析：一种量化和衡量天气对不同产品、时间和地点的影响的方法，提供可扩展、基于事实、客观和业务相关的数据。
一旦测量了天气的影响，就可以对其进行管理。天气分析将天气数据与其他数据集相结合，并利用人工智能和机器学习来预测趋势或模式（例如季节性影响），或产生可操作的见解，例如预测热浪如何影响消费者行为。下图显示了 7 月中旬温度在 90°F 到 95°F 之间的市场。请注意，不同地区对瓶装水消费者购买的影响各不相同。