亚马逊卖家如何预估产品日销量?在亚马逊店铺运营的过程中,有很多情况需要预测销售,尤其是后端供应链的库存问题需要预测,如周年纪念、节假日、创作节日等都是有需求的。那么,亚马逊预测日销量的方法有哪些呢?

首先,主观经验判断。


这应该是最原始和最广泛使用的方法,虽然已经进入了大数据时代,但是经验判断方法仍然有很大的影响。事实上这种方法即通过整合多个角色来确定结果。虽然经验判断方法听起来不可靠,但在实际使用上并没有太大的不同,毕竟是宏观决策,具体实施仍然有很大的灵活性,另一个原因是业务还不够复杂,不能用大数据来解决,当然,简单的商业经验是最好的。


第二,时间序列法。


历史销售在多个时间点的组合是时间序列,统计中对时间序列的讨论太多了。时间序列一般是一个单因素线性模型,即只考虑历史销售量的因素,ARIMA、霍尔特-温特斯等模型将尽力挖掘数据隐藏的周期性和趋势因素,但不要忘记,在所有的历史数据中,有多少产品具有周期性因素。如果仅仅从数据本身,我们最多可以知道趋势信息,利用趋势信息来预测未来,在趋势逆转时往往会大翻车,比如大量的备货导致无法销售。


第三,机器学习方法。


多元线性回归、CART树、SVR等,以及梯度提升树GBM,近年来热门LSTM和CNN也被应用于销售预测问题中。这种模型的特点是需要大量的数据和尺寸。在时间序列模型中,只需要历史销售额的维数。然而,除了历史上的销售信息、商品本身的属性,如颜色、材质、季节性、成本、供应能力、服务水平等,我们也必须考虑市场的反应。如果它是一个自营网站,可以看到浏览数量,点击,收藏加购物车等常用的电子商务指标,但也考虑广告支出。当然,我们的前提是这些数据是可用的。