近日，SPSS公司的產品市場副總裁Colin Shearer等專家再次強調了分析過去和預測未來的區別，即：獲取客戶以 往的行為和信息記錄，絕不意味著擁有了預測客戶未來行為的工具，關鍵在于BI與PA不是一回事。

　　今年，在紐約舉行的SPSS預測分析高峰論壇會上，世界最大的信息技術調研和咨詢公司Gartner的研究總監Gareth Herschel這樣定義BI，他說：BI是一個非常廣義的概念，它用于增強人們的信息獲取能力。而PA，也就是預測分析卻并非集合歷史數據，而是創造新數據，并重新規劃組合當前數據。

　　關于BI，有一個經典案例，就是發現有多少次客戶在購買啤酒的同時也購買尿布，SPSS公司的產品市場副總裁Colin Shearer說：對于這一案例，有許許多多的工具都可以分析出結果，但都需要繁瑣的手工操作，而且他們的分析方法也大多是汽車后視鏡的方式 PA工具所采用的分析方法要深入得多。為了挖掘出可能流失的客戶，企業可以同時采集流失客戶和忠誠客戶的樣本，采用一種算法對兩種客戶的數據進行分析，建立包含客戶個體流失風險指數的預測模型，用這一模型對當前全體客戶進行分析，就能有效地篩選出目標客戶群。

　　篩選出的客戶名單中所包括的客戶往往流失風險都很高，而且都是最具有挽留價值的。Colin Shearer說，然后，你就可以采用某些市場行動，吸引這些客戶，使他們重新成為你的忠誠客戶。同樣，還可以用這種分析體系來鎖定并獎勵金牌客戶。這種分析方式效果絕佳，其智能性可以和人類的聰明智慧相媲美。