连锁大超市是如何预测商品需求量的？

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连锁大超市是如何预测商品需求量的？

连锁大超市是如何预测商品需求量的？

很多连锁大超市如山姆，为了减少库存，往往会预测未来的销售量，业内人士可以帮忙解答一下思路吗?都从哪几个方面预测的？是求平均数/中位数还是别的？上了AI算法吗？是哪家公司给做的人工智能模型？

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安琪拉没有书

简单分享一下我知道的，一般销量预测都是自研的算法，因为要适配自己的销售场景，数据和因子，需要有一个不断调参的过程。

销量预测是拉式供应链的一种常见工具，由销量驱动生产和补货，具体可以分【预测过程】和【预测模型】两个话题简单说说

【预测过程】
可以分为以下几个核心流程
1、数据采集：包括订单数据、库存数据、商品数据（商品包括属性、品类、销售等级例如长尾品、爆品)、历史的促销活动
2、数据清洗：需要对预测所用的数据进行清洗，将一些因为各种原因导致的销售数据异常给洗干净，例如大单过滤、季节调整、节日调剂、价格清洗、促销活动、库存击穿影响等等
3、模型参数配置：将会影响销量的各种因子给找出来，配置其对预测结果的影响，例如价格因子、促销因子、季节品等
4、选择模型预测和模型pk：预测模型可以做很多个，每个SKU、品类都可以跑不同的预测模型，给每个模型制定它的KPI，例如预测准确率，多模型PK从而选择合适的预测模型

【预测模型】
1、简单预测模型：平均预测，历史同期、加权平均、新品模型，最常用的应该是加权平均（例如历史一周销量60%权重，历史一月销量30%权限，历史一年销量10%权重)，适用于新品、长尾品、不动销品
2、影响因子模型：量价关系，节假日预测、促销预测，用的都是多元线性回归模型，适用于618/双十一、品类日、促销日等
3、历史销量预测建模，趋势建模、周期性建模、季节性建模，用的都是指数平滑算法、holt winter、动态趋势模型
4、神经网络，深度学习模型，这些不在我的理解范畴了，就不介绍了

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最近

流萤非火

填充能力拼图中

历史，竞对，以及一些科学数据算法，但是这些都是虚头巴毛的，只是一个数据预估，此次数据也将作为下一次活动的参考

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最近

㵘山遍野

洪水滔天，与我何干

连锁大超市预测商品需求量，通过收集历史销售、市场趋势及促销数据，运用移动平均、指数平滑等定量方法及消费者调查等定性方法。同时，引入AI算法和智能模型，提升预测准确性。综合考虑库存、供应链及竞争态势，灵活调整预测模型，确保预测结果精准高效。

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最近

不爱吃香菜

我认为连锁大超市预测商品需求量通常是基于历史销售数据，结合季节性因素、市场趋势、促销活动、节假日安排等多维度信息来进行的。他们会使用一些统计方法，比如移动平均、指数平滑或者季节性调整模型来预测。至于AI算法，现在确实有很多零售商开始利用机器学习模型来提高预测的准确性，但具体是哪家公司提供的服务，这可能因超市而异，一般这些信息不会公开透露。

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最近

彩虹

通过历史销售数据来分析，这是最基础也是最重要的方法。超市会分析过往相同时间段、相似季节、节假日或促销活动期间各类商品的销售数据，找出销售趋势和规律。还可以进行市场调研，通过问卷调查、消费者访谈、焦点小组等方式，了解消费者的购买意愿、消费习惯、偏好变化等，从而预测商品需求。

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最近

唔西迪西

对历史的销售数据分析，利用过去一段时间内的销售数据，通过时间序列分析方法（如移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等）来预测未来的销售趋势。还有考虑季节性波动对销售量的影响，如节假日、季节更替等，通过历史数据中的季节性模式来预测未来的季节性销售量。

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最近

Mr.Blank

从我的经历来说，需求量的决定因素取决于该商品的销售数据，无论是季节性产品还是节假日性的产品，都是基于数据的曲线图来进行预测的。

AI可以根据你给出的曲线数据，给你一个合理的预估范围，你结合实际环境，来进行增减。

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最近

凌晨四点未看到花开

。

连锁大超市预测商品需求量的方法多种多样，通常会结合历史销售数据、季节性趋势、促销活动、消费者行为等多个方面进行综合考虑。为了提高预测的准确性和效率，这些超市很可能会采用复杂的统计模型、机器学习算法或人工智能技术。

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最近

今天不想写

历史销售数据分析：分析过去的销售数据，找出商品销售的趋势和季节性变化。

库存管理：通过库存管理系统跟踪库存水平，预测补货需求。

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最近

毅楷

内容类产品经理，好好学习，早日致富！

连锁大超市会分析过去的销售数据，包括销售量、销售额、季节性变化、促销活动等。通过对历史数据的趋势和模式进行分析，可以预测未来的需求量。也要考虑季节性和周期性的因素，如节假日、季节变化、特定活动等。还会考虑一些外部因素，如经济状况、人口变化、社会趋势等。

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最近

JY

想多了全是问题，做多了全是答案

为大型连锁超市做商品销量预测功能，应该考虑的维度的数据依据：

1. 历史销售数据：
- 商品的日销售量、周销售量、月销售量和年销售量。
- 不同时间段内的销售峰值和低谷。
- 销售的季节性波动，比如某些商品在特定季节或节假日的销量变化。

2. 商品属性数据：
- 商品的类别，如食品、日用品、电器等。
- 商品的品牌和知名度。
- 商品的价格和价格变动历史。

3. 促销活动数据：
- 过往促销活动的类型，如满减、买一送一、折扣等。
- 促销活动的时间、持续时长和对应的销量变化。

4. 市场和行业数据：
- 同行业其他超市类似商品的销售情况。
- 市场对该类商品的整体需求趋势。

5. 消费者数据：
- 消费者的年龄、性别、地域分布等特征。
- 消费者的购买频率和购买金额。

6. 天气数据：
- 气温变化对某些商品（如冷饮、保暖用品）销量的影响。
- 恶劣天气（如暴雨、暴雪）对出行和购物的影响。

7. 经济数据：
- 当地的经济发展水平和居民收入水平。
- 宏观经济形势对消费信心和购买力的影响。

8. 库存数据：
- 现有库存水平。
- 库存周转率。

9. 社交媒体和网络舆情数据：
- 消费者在社交媒体上对商品的评价和讨论热度。

10. 竞争对手数据：
- 竞争对手的商品价格和促销策略。

例如，对于季节性商品，通过分析历史上每年相同季节的销售数据，可以更准确地预测今年该季节的销量。再比如，如果一款商品在社交媒体上获得了大量的好评和推荐，可能预示着其未来销量会有增长。

综合考虑以上多个维度的数据，并运用合适的数据分析和预测模型，能够提高商品销量预测的准确性，帮助大型连锁超市更好地进行库存管理和运营决策。

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最近

杭州马小胖

一个吃不胖的PM

通过对过去一段时间内的销售数据进行分析，包括销售数量、销售额、销售趋势等，可以对未来一段时间内的需求量进行预测。该方法适用于市场变化较为稳定的情况，可以帮助企业识别季节性趋势、周期性变化等。

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最近

海安

内容运营

最基础的方法还是看之前的销售情况进行数据分析，来评估当前的商品需求量，在分析历史数据时，可能会使用到平均数、中位数等统计方法，但不仅仅局限于此。还可能会运用更复杂的数据分析技术，如时间序列分析，来预测未来的销售趋势。

不过也会随着时间和季节的变化而有所调整，比如夏天，会增长冷饮之类的；冬天则会增加保暖类的用品。

目前还不知道有哪家有用上，如果能够利用AI开发适合自己业务需求的预测模型，那也是不错的，但也不能依赖于AI，毕竟可能还会有差错。

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最近

智亘营销

分享新观点，聊聊创业和经营

这就不得不说的，超市的进销存系统，超市结合同周期的大数据，能够提供给出相对合理的大数据建议。将来AI如果利用在超市中，一定能更好的帮助商超提供商品需求策略。当然现在商超依旧是部分产品库存高，周转低，这个和产品渗透的关系比较大。

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最近

炽翎儿

。

连锁大超市预测商品需求量通常涉及历史销售数据分析、季节性因素考量、市场趋势预测、促销活动影响评估以及库存管理策略。一些超市可能还会运用机器学习算法，通过分析消费者行为模式来提高预测的准确性。这些预测方法有助于减少库存积压，优化库存水平，满足消费者需求。

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PhoebeFeng

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