亞馬遜賣(mài)家如何預(yù)估產(chǎn)品日銷(xiāo)量？-ESG跨境

賣(mài)家如何預(yù)估產(chǎn)品日銷(xiāo)量？在的過(guò)程中，有很多情況需要預(yù)測(cè)銷(xiāo)售，尤其是后端供應(yīng)鏈的庫(kù)存問(wèn)題需要預(yù)測(cè)，如周年紀(jì)念、節(jié)假日、創(chuàng)作節(jié)日等都是有需求的。那么，預(yù)測(cè)日銷(xiāo)量的方法有哪些呢？

首先，主觀經(jīng)驗(yàn)判斷。

這應(yīng)該是最原始和最廣泛使用的方法，雖然已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，但是經(jīng)驗(yàn)判斷方法仍然有很大的影響。事實(shí)上這種方法即通過(guò)整合多個(gè)角色來(lái)確定結(jié)果。雖然經(jīng)驗(yàn)判斷方法聽(tīng)起來(lái)不可靠，但在實(shí)際使用上并沒(méi)有太大的不同，畢竟是宏觀決策，具體實(shí)施仍然有很大的靈活性，另一個(gè)原因是業(yè)務(wù)還不夠復(fù)雜，不能用大數(shù)據(jù)來(lái)解決，當(dāng)然，簡(jiǎn)單的商業(yè)經(jīng)驗(yàn)是最好的。

歷史銷(xiāo)售在多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的組合是時(shí)間序列，統(tǒng)計(jì)中對(duì)時(shí)間序列的討論太多了。時(shí)間序列一般是一個(gè)單因素線性模型，即只考慮歷史銷(xiāo)售量的因素，ARIMA、霍爾特-溫特斯等模型將盡力挖掘數(shù)據(jù)隱藏的周期性和趨勢(shì)因素，但不要忘記，在所有的歷史數(shù)據(jù)中，有多少產(chǎn)品具有周期性因素。如果僅僅從數(shù)據(jù)本身，我們最多可以知道趨勢(shì)信息，利用趨勢(shì)信息來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)，在趨勢(shì)逆轉(zhuǎn)時(shí)往往會(huì)大翻車(chē)，比如大量的備貨導(dǎo)致無(wú)法銷(xiāo)售。

第三，機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

多元線性回歸、CART樹(shù)、SVR等，以及梯度提升樹(shù)GBM，近年來(lái)熱門(mén)LSTM和CNN也被應(yīng)用于銷(xiāo)售預(yù)測(cè)問(wèn)題中。這種模型的特點(diǎn)是需要大量的數(shù)據(jù)和尺寸。在時(shí)間序列模型中，只需要?dú)v史銷(xiāo)售額的維數(shù)。然而，除了歷史上的銷(xiāo)售信息、商品本身的屬性，如顏色、材質(zhì)、季節(jié)性、成本、供應(yīng)能力、服務(wù)水平等，我們也必須考慮市場(chǎng)的反應(yīng)。如果它是一個(gè)自營(yíng)網(wǎng)站，可以看到瀏覽數(shù)量，點(diǎn)擊，收藏加購(gòu)物車(chē)等常用的指標(biāo)，但也考慮廣告支出。當(dāng)然，我們的前提是這些數(shù)據(jù)是可用的。

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