在亚马逊店铺运营的过程中，有很多情况需要预测销售情况,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,采用主观经验判断。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。

其次,采用时间序列法。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很多。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。

最后,采用机器学习方法。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。

常见问题FAQ:

Q: 亚马逊卖家如何预测产品日销量?

A: 主要有以下三种方法:

1. 主观经验判断

2. 时间序列法

3. 机器学习方法

Q: 主观经验判断有什么优缺点?

A: 主观经验判断优点是简单易用,缺点是不够客观和准确,可能会出现偏差。但在一些简单的业务中仍然可以发挥作用。

Q: 时间序列法有什么特点?

A: 时间序列法主要基于历史销售数据进行分析,可以挖掘潜在的周期性和趋势因素。但缺点是容易在趋势逆转时出现大幅偏差。

Q: 机器学习方法有什么优势?

A: 机器学习方法可以综合考虑更多因素,如商品属性、市场反应等,通过大量数据训练可以达到较高的预测精度。但缺点是需要大量数据和计算资源。