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大数据在各领域应用之销量预测
2021-07-05

01 概述

用户的历史购物行为等大数据可以精准地预测销量,为电商的供应链和库存等提供参考意义。通过海量的大数据,我们可以进一步了解用户需求,甚至可以在用户没有下单的情况下就精准预测到他想购买的商品,为用户带来更好的体验。


例如,通过分析用户浏览和购物行为等大数据,我们可以预测出配送站周边的iPhone 的需求量,提前把商品运输到配送站。这样,在用户真正下单以后,配送员就不用等待从总部发起的物流,而是直接在配送站提取手机配送给用户,这样会更加省时、高效。


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02 销量预估在电商中的应用

销量预估在电商的销售、市场和运营等环节中无处不在,它会影响企业每一次营销或者市场运营等活动的成本投入,甚至影响企业的整体战略及规划。销量预估主要是根据历史销售量情况,结合未来一段时间内可能存在的影响因素,并结合消费者的购买决策行为,构建消费者决策行为预测过程模型,估计商品的销售情况,还可以预测包括消费的购买决策内容偏好、消费者的消费喜好、消费方式以及消费时间等。这样,基于消费者的喜好和销量预估情况,市场营销人员就可以根据预测结果指定营销活动及方案,确保决策的科学性。


在电商销售中,供应链是一个重要的环节。一个运转良好的供应链可以提升企业的竞争力,确保不会出现库存积压和缺货的情况。用大数据精准预测产品的销量,可以提高电商的库存周转率,精准匹配用户的需求和商品的供应,提升运营水平。例如,在双十一期间,某电脑厂商想要了解用户对各个航线的需求情况,哪些机型更合适用来做促销,是刚上线的最新机型,还是性价比比较好的千元机。在选择好机型后,该厂商还要根据效率预测情况调整库存数量,要能够根据预测情况对库存进行补充以防没有商品。


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03 如何进行销量预测

如何进行销量预测呢?在很多公司,往往都是领导拍脑门指定一个数字,或者销售营销人员根据以往经验推测一个数字。但真正的销售预测,是通过严格数据筛选和模型计算出来的,是基于数据的一种科学决策。


目前对于销售预测,机器学习起到的作用越来越大,使用神经网络、决策树、线性回归等算法,不断调整参数和优化,直到达到一个比较理想的效果。在机器学习预测销量的时候,首先,需要选取历史数据,并对数据进行一定规则的清洗,把一些促销或者活动的数据消除掉以免影响分析结果,然后再对历史数据用机器学习做一个完整的认识和学习,通过模型对数据的学习,提取相关特征,就可以得到一批训练样本。例如,我们可以把清洗以后的2017年全年的销售数据作为训练集合,把2018年上半年的数据作为测试集合。


比如,我们要用随机森林模型对销量进行预测,可以把营销活动等做成连续变量,把这些不同的变量分布在树形图不同的分支上,然后利用这些变量做回归,这样我们就可以清楚地看到,某一时段的销售额是如何受售价、产品特征等因素影响的,并拟合出算法模型。在得出模型后,我们便可以导入2017年的历史数据,利用2017年的数据预测出2018年的销售数据,并结合真实数据进一步调优,这样就可以进行销量预测了。


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上面只是一个简单的销售预测的例子,在实际的应用中还需要大量的参数调优、优化样本和迭代模型,并根据预测出的数据,结合实际情况和业务经验,做进一步的验证判断,进一步指导业务决策。

04 展望未来

随着机器学习的不断发展,相信未来的销售预测会越来越准确,购物这件事可能会慢慢从先购买再配送的方式,变成先配送然后再购买的情况,用户购物也会逐渐由主动变得被动。

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