本發(fā)明涉及商品銷售預(yù)估，具體為一種預(yù)估商品銷售方法。

背景技術(shù)：

1、隨著大數(shù)據(jù)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的快速發(fā)展，銷售預(yù)測方法也在不斷演進(jìn)。傳統(tǒng)的銷售預(yù)測主要依賴于歷史銷售數(shù)據(jù)和定性分析方法，如時間序列分析、因果模型等。然而，這些方法在面對新商品時往往存在局限性，因?yàn)樾律唐啡狈ψ銐虻臍v史數(shù)據(jù)，且市場環(huán)境、消費(fèi)者行為等因素也可能發(fā)生變化。在當(dāng)今競爭激烈的市場環(huán)境中，新商品的推出與銷售預(yù)測成為企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃與運(yùn)營管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

2、在申請公布號為cn117853157a的中國發(fā)明申請中，公開了目標(biāo)對象銷售數(shù)量的預(yù)估方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括獲取目標(biāo)對象的當(dāng)前特征參數(shù)；其中，當(dāng)前特征參數(shù)包括當(dāng)前獨(dú)立用戶訪問量，當(dāng)前獨(dú)立用戶訪問量來源于修正后的歷史獨(dú)立用戶訪問量；將各個當(dāng)前特征參數(shù)與相對應(yīng)的目標(biāo)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行求乘積運(yùn)算，并將計算得到多個乘積之和作為目標(biāo)對象的預(yù)估銷售數(shù)量。

3、在以上發(fā)明申請中，通過獲取目標(biāo)對象的當(dāng)前特征參數(shù)；其中，當(dāng)前特征參數(shù)包括當(dāng)前獨(dú)立用戶訪問量，當(dāng)前獨(dú)立用戶訪問量來源于修正后的歷史獨(dú)立用戶訪問量；將各個當(dāng)前特征參數(shù)與相對應(yīng)的目標(biāo)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行求乘積運(yùn)算，并將計算得到多個乘積之和作為所述目標(biāo)對象的預(yù)估銷售數(shù)量。基于用戶訪問量對目標(biāo)對象的銷售數(shù)量進(jìn)行預(yù)估，但對于新商品而言，是在新商品上架后才能進(jìn)行預(yù)測，當(dāng)新商品已經(jīng)上架并開始銷售后，再進(jìn)行銷量預(yù)測意味著企業(yè)需要在產(chǎn)品已經(jīng)進(jìn)入市場并可能已經(jīng)開始積累庫存之后才能獲得有關(guān)其潛在市場表現(xiàn)的信息。這可能導(dǎo)致企業(yè)無法及時對生產(chǎn)、庫存、營銷和銷售策略進(jìn)行調(diào)整，從而錯失市場機(jī)會或面臨庫存積壓的風(fēng)險。

4、為此，本發(fā)明提供了一種預(yù)估商品銷售方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、(一)解決的技術(shù)問題

2、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種預(yù)估商品銷售方法，本發(fā)明通過依據(jù)目標(biāo)商品對應(yīng)相關(guān)類型商品單位時間內(nèi)銷售數(shù)量和相關(guān)類型商品的銷量影響因子，計算相關(guān)類型商品影響銷量yux，并依據(jù)目標(biāo)商品單位時間內(nèi)銷售數(shù)量、銷售金額、歷史新品價格敏感系數(shù)a，計算價格影響銷量jys，結(jié)合目標(biāo)商品單位時間內(nèi)銷售數(shù)量、相關(guān)類型商品影響銷量yux、價格影響銷量jys和歷史新品銷量平均占比zb，計算目標(biāo)商品的新品預(yù)估銷量xy，能夠更全面地反映市場情況，更加精準(zhǔn)地把握市場需求，優(yōu)化庫存管理、定價策略、營銷策略等方面的工作，從而降低市場風(fēng)險，提升客戶滿意度和忠誠度，最終實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長和可持續(xù)發(fā)展，從而解決了背景技術(shù)中記載的技術(shù)問題。

3、(二)技術(shù)方案

4、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種預(yù)估商品銷售方法，其特征在于：包括如下步驟：

5、從電商平臺獲取所有商品的銷售數(shù)據(jù)，計算目標(biāo)商品與其余不同類型商品的銷售量相關(guān)系數(shù)ρi，結(jié)合目標(biāo)商品與相關(guān)類型商品的交叉銷售率jxab和協(xié)方差cov(a，b)，計算相關(guān)類型商品的銷量影響因子αb；

6、從電商平臺獲取所有歷史新商品的銷售數(shù)據(jù)，計算歷史新品價格敏感系數(shù)a和歷史新品銷量平均占比zb；

7、依據(jù)目標(biāo)商品對應(yīng)相關(guān)類型商品單位時間內(nèi)銷售數(shù)量xsbj和相關(guān)類型商品的銷量影響因子αb，計算相關(guān)類型商品影響銷量yux，并依據(jù)目標(biāo)商品單位時間內(nèi)銷售數(shù)量xsaj、銷售金額xeaj、歷史新品價格敏感系數(shù)a，計算價格影響銷量jys，結(jié)合目標(biāo)商品單位時間內(nèi)銷售數(shù)量xsaj、相關(guān)類型商品影響銷量yux、價格影響銷量jys和歷史新品銷量平均占比zb，計算目標(biāo)商品的新品預(yù)估銷量xy。

8、進(jìn)一步的，從電商平臺獲取所有商品的銷售數(shù)據(jù)，包括單位時間內(nèi)銷售數(shù)量xsij、銷售金額xeij，計算目標(biāo)商品與其余不同類型商品的銷售量相關(guān)系數(shù)ρi：

9、

10、其中，i表示商品類型的順序編號，i＝1、2、3、4、…、n，n表示總的商品類型數(shù)量，j表示同種商品類型下不同品牌的順序編號，j＝1、2、3、4、…、m，m表示同種商品類型下不同品牌的總數(shù)量，a表示目標(biāo)商品的類型編號。

11、進(jìn)一步的，獲取目標(biāo)商品與其余不同類型商品的銷售量相關(guān)系數(shù)ρi，從大到小排序后，選取排序前5位的商品類型為目標(biāo)商品的相關(guān)類型商品。

12、進(jìn)一步的，獲取目標(biāo)商品與相關(guān)類型商品的交叉銷售率jxab，并依據(jù)目標(biāo)商品與相關(guān)類型商品的銷售數(shù)量計算目標(biāo)商品與相關(guān)類型商品的協(xié)方差cov(a，b)：

13、

14、其中，b表示相關(guān)類型商品的順序編號，b＝1、2、3、4、5。交叉銷售率為特定時間段內(nèi)購買了多個產(chǎn)品的顧客比例。其計算公式如下：

15、交叉銷售率＝(購買多個產(chǎn)品或服務(wù)的顧客數(shù)量)/(總購買產(chǎn)品或服務(wù)的顧客數(shù)量)×100％

16、舉個例子，假設(shè)在一個月內(nèi)，共有100位顧客購買了產(chǎn)品a，其中有30位顧客還購買了產(chǎn)品b。那么交叉銷售率就是30除以100，得到0.3，即30％。這意味著在這個月內(nèi)，有30％的顧客購買了產(chǎn)品a和產(chǎn)品b。

17、進(jìn)一步的，獲取目標(biāo)商品與相關(guān)類型商品的交叉銷售率jxab、協(xié)方差cov(a，b)和銷售量相關(guān)系數(shù)ρb，計算相關(guān)類型商品的銷量影響因子αb：

18、αb＝ρb*cov(a，b)*jxab

19、對應(yīng)的相關(guān)類型商品的銷量影響因子αb的計算公式如上。

20、進(jìn)一步的，從電商平臺獲取所有歷史新商品的銷售數(shù)據(jù)，包括單位時間內(nèi)新商品銷售數(shù)量sxi和銷售金額jei，結(jié)合所有商品的銷售數(shù)量xsij、銷售金額xeij，計算歷史新品價格敏感系數(shù)a：

21、

22、對應(yīng)的歷史新品價格敏感系數(shù)a的計算公式如上。

23、進(jìn)一步的，獲取單位時間內(nèi)新商品銷售數(shù)量sxi和所有商品的銷售數(shù)量xsij，計算歷史新品銷量平均占比zb：

24、

25、對應(yīng)的歷史新品銷量平均占比zb的計算公式如上。

26、進(jìn)一步的，獲取目標(biāo)商品對應(yīng)相關(guān)類型商品單位時間內(nèi)銷售數(shù)量xsbj和相關(guān)類型商品的銷量影響因子αb，計算相關(guān)類型商品影響銷量yux：

27、

28、對應(yīng)的相關(guān)類型商品影響銷量yux的計算公式如上。

29、進(jìn)一步的，獲取目標(biāo)商品單位時間內(nèi)銷售數(shù)量xsaj、銷售金額xeaj、歷史新品價格敏感系數(shù)a，計算價格影響銷量jys：

30、

31、對應(yīng)的價格影響銷量jys的計算公式如上。

32、進(jìn)一步的，獲取目標(biāo)商品單位時間內(nèi)銷售數(shù)量xsaj、相關(guān)類型商品影響銷量yux、價格影響銷量jys和歷史新品銷量平均占比zb，計算目標(biāo)商品的新品預(yù)估銷量xy：

33、

34、對應(yīng)的目標(biāo)商品的新品預(yù)估銷量xy的計算公式如上。

35、(三)有益效果

36、本發(fā)明提供了一種預(yù)估商品銷售方法，具備以下有益效果：

37、1、從電商平臺獲取所有商品的銷售數(shù)據(jù)，計算目標(biāo)商品與其余不同類型商品的銷售量相關(guān)系數(shù)ρi，結(jié)合目標(biāo)商品與相關(guān)類型商品的交叉銷售率jxab和協(xié)方差cov(a，b)，計算相關(guān)類型商品的銷量影響因子αb，能夠反映相關(guān)類型商品對目標(biāo)商品銷量的影響程度，有助于識別潛在的商品組合或搭配銷售機(jī)會，優(yōu)化商品推薦系統(tǒng)。

38、2、從電商平臺獲取所有歷史新商品的銷售數(shù)據(jù)，計算歷史新品價格敏感系數(shù)a和歷史新品銷量平均占比zb，可以更加精準(zhǔn)地了解新品價格變動對消費(fèi)者購買行為的影響，全面了解新品的市場表現(xiàn)和銷售情況，可以對新品進(jìn)行更加科學(xué)的評估和管理，及時發(fā)現(xiàn)問題并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

39、3、依據(jù)目標(biāo)商品對應(yīng)相關(guān)類型商品單位時間內(nèi)銷售數(shù)量xsbj和相關(guān)類型商品的銷量影響因子αb，計算相關(guān)類型商品影響銷量yux，并依據(jù)目標(biāo)商品單位時間內(nèi)銷售數(shù)量xsaj、銷售金額xeaj、歷史新品價格敏感系數(shù)a，計算價格影響銷量jys，結(jié)合目標(biāo)商品單位時間內(nèi)銷售數(shù)量xsaj、相關(guān)類型商品影響銷量yux、價格影響銷量jys和歷史新品銷量平均占比zb，計算目標(biāo)商品的新品預(yù)估銷量xy，能夠更全面地反映市場情況，更加精準(zhǔn)地把握市場需求，優(yōu)化庫存管理、定價策略、營銷策略等方面的工作，從而降低市場風(fēng)險，提升客戶滿意度和忠誠度，最終實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長和可持續(xù)發(fā)展。