評估市場容量和具體的Listing銷量,如果銷量評估不出來或者評估不準,就可能造成運營中不能達到自己的預期,今天我們來聊一聊,關于亞馬遜日銷量要如何計算?...
評估市場容量和具體的Listing銷量,如果銷量評估不出來或者評估不準,就可能造成運營中不能達到自己的預期,今天我們來聊一聊,關于亞馬遜日銷量要如何計算?
第一,主觀經驗判斷
這應該是最原始和最廣泛使用的方法,雖然已經進入了大數據時代,但是經驗判斷方法仍然有很大的影響。事實上這種方法即通過整合多個角色來確定結果。雖然經驗判斷方法聽起來不可靠,但在實際使用上并沒有太大的不同,畢竟是宏觀決策,具體實施仍然有很大的靈活性,另一個原因是業務還不夠復雜,不能用大數據來解決,當然,簡單的商業經驗是最好的。
第二,時間序列法歷史銷售在多個時間點的組合是時間序列,統計中對時間序列的討論太多了。時間序列一般是一個單因素線性模型,即只考慮歷史銷售量的因素,ARIMA、霍爾特-溫特斯等模型將盡力挖掘數據隱藏的周期性和趨勢因素,但不要忘記,在所有的歷史數據中,有多少產品具有周期性因素。如果僅僅從數據本身,我們最多可以知道趨勢信息,利用趨勢信息來預測未來,在趨勢逆轉時往往會大翻車,比如大量的備貨導致無法銷售。
第三,機器學習方法
多元線性回歸、CART樹、SVR等,以及梯度提升樹GBM,近年來熱門LSTM和CNN也被應用于銷售預測問題中。這種模型的特點是需要大量的數據和尺寸。在時間序列模型中,只需要歷史銷售額的維數。然而,除了歷史上的銷售信息、商品本身的屬性,如顏色、材質、季節性、成本、供應能力、服務水平等,我們也必須考慮市場的反應。如果它是一個自營網站,可以看到瀏覽數量,點擊,收藏加購物車等常用的電子商務指標,但也考慮廣告支出。當然,我們的前提是這些數據是可用的。
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