商品销售量预测模型可行性分析报告(外部报告)

淘宝网羽绒服类商品销售量预测模型可行性分析报告

淘宝网羽绒服类商品销售量预测模型可行性分析报告

近几年全球气候十分反常，由于

2009年冬季气温较低，且持续时间较

长，带动了羽绒行业整体销售业绩的

增长，产品价格走高。受到09年羽

绒服销售情况的影响，加之国外气象

专家在去年年初预测2010年冬季北半球极可能出现大范围的低温天气，由此引发了2010 年羽绒行业大量厂家加大生产备货的浪潮。但就在广大羽绒服经销商跟风囤货后，气温却没有如国外气象专家预测的一样出现极端低温天气，反而由于羽绒服成本的提高造成了库存积压的现象。

淘宝网作为以目前服装类商品的主要网络销售渠道，2010年冬季的羽绒服行业巨大波动势必对淘宝网经销羽绒服的卖家产生巨大影响。为了引导淘宝网卖家合理备货，规避天气造成的风险，淘宝网数据产品部与北京维艾思气象信息科技有限公司于今年3月正式开始合作研究气象信息与羽绒服销售的相关关系，并对预测模型的可行性进行初步研究。经过历时半年的分析交流，得到了气象信息与淘宝网羽绒服销售的相关程度和初步预测模型，为了能及时的帮助淘宝卖家应对今年冬季的羽绒服销售，我们将报告的初步结论结合未来10天的天气走势，对淘宝网2011年冬季羽绒服销售量做出了初步的预测。

所需数据的时段及类型：淘宝网提供2010年9月1日至2011年3月31日全国44个主要城市的羽绒服类项目日点击量指数、日成交商品指数和成交金额等数据；北京维艾思气象信息科技有限公司提供同时间段的日最高气温指数、日最低气温指数、日平均风速和日平均温度指数等数据。

分析方向：

2010年冬季羽绒服销售总体特点和区域特征；

预测模型初步结论及其可行性；

预测模型实际检验与未来销售量预测。

第一部分：2010年冬季羽绒服销售总体特点和区域特征

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1、区域划分

由于羽绒材质商品的特性，羽绒行业的成交受到气温因素影响非常大，从成交时间来看，淘宝羽绒呈现典型的季节性销售特点，成交主要集中在每年的11 月、12 月、1 月，这3 个月的成交金额占全年成交金额的90%。并且将44个城市的日成交数据进行观察分析后，发现地理位臵相近的地区，其日成交数据的变化情况也基本相似，因此我们将44个城市的原始数据进行统一的数据处理，利用其各自的数据特征值进行相似分区，从而减小后期拟合的工作量，便于总结出具有更大包含范围的预测模型。

通过多种处理方式，在消除了城市间的规模差别和网络发展年际差别所带来的影响后，根据数据之间的交叉相关分析结果将44个城市分成了11个大区，其各区分布图为下图。

从数据上看，根据淘宝平台羽绒类产品消费数据划分而成的区块与气象区域划分具有很高的相似性，因此可以说明在同一区块中的不同城市的消费者具有十分类似的消费行为表现，其决定消费的时间具有很高的一致性。

2、各区域2010年冬季的成交分布特性

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东北内陆地区作为羽绒服的传统消费地区，早在9月中旬就具有明显的成交增大迹象。随着气温的逐步降低，该地区的成交量也呈指数形式上涨，并在10月中旬至12月中旬期间持续表现出交易量企稳的态势。但在进入12月下旬开始，其日消费量与实际气象数据的走势差异越来越大，成交量明显缩小。在春节前一周骤降至淡季水平。

京津冀晋地区和辽东和山东半岛地区的成交分布具有一定的相似

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性，两地区均是在9月下旬开始有明显的成交现象，在10月中旬两地均迎来成交量的骤然上升，此后一直保持一个较高水平震荡，直到春节前一周成交量骤然降入淡季。

西北地区和内蒙地区在成交旺季的到来时间上基本与北方地区类似，但是在进入销售旺季之后会经历两个不同的阶段。随着气温的逐步降低，两区的成交量在12月中旬时会快速激增，增长幅度约为前一阶段的30%。

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中国南方地区其成交行为明显要比北方地区到来的要晚，且普遍经过两个月左右的缓慢爬升才能逐步上升到最大。在12月中旬后其销量往往比之前的销量数据增加约100%。

云贵地区由于温度变化相对比较缓和，所以其羽绒服类商品的成交波动也较其他区域有着比较明显的区别。其成交数据基本在10月

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下旬达到高点，此后将一直进行窄幅震荡。

3、各地成交单价的特点

服装类商品的成交单价具有很大的差异性，这与商品的品牌、款式、材质等因素都具有很强的联系。但放在区域而言，羽绒类的成交单价往往能反映成交商品的款型（长款和短款等）和商品本身的含绒量，这些均与各地的消费习惯相关，从而也受到气温、风速等气象因素的影响。

以上图为例：在成交单价上，各个城市在冬季的销售中其成交单价基本保持不变，但是在不同的城市中，其销售的单价随着平均温度的升高而下降。具体平均成交单价见下表

记录来初步确定自己店铺客户的核心覆盖范围，根据这个范围来确定往下要参考那个区域预测数据，再根据去年当地的平均销售单价大致

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确定备货的款型及含绒量。

第二部分：预测模型初步结论及其可行性

经过大量的时段分析和模型检验，最终确定各城市的预测模型，根据各地不同的气象指数最终可以预测得到当地当日的羽绒服成交指数。2010年该模型的历史拟合情况与实际数值的对比见下图所示。 拟合度65.2%

拟合度86.5%

拟合度89.6%

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拟合度84.8%

拟合度86.8%

拟合度90.1%

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拟合度89.7%

拟合度88.9%

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拟合度71.6%

在上图中，我们在每个区域中选取了一个城市作为代表城市，其拟合结果数据与实际数据进行对比可以看出：预测模型拟合度均达到了比较高的水平，其中11个代表城市中9个城市的拟合度高于80%。由于成交量会在春节前一周出现骤降并且与气温无关，并且春节后的成交数量相对节前销售旺季来说总量占比较低，因此本次验证得出的回归模型的预测时段为2010年9月1日至2011年1月21日（春节前前一周），其累积销售数量约占到整个冬季销售量的95%以上。综上所述，将气象数据等复合数据利用本预测模型进行成交量预测是基本可行的。

第三部分：预测模型实际检验与未来销售量预测。

根据之前得到的模型，我们将今年冬季的气象数据和实际成交数据进行了实际跟踪，并利用未来10天的气象预报对未来淘宝网羽绒服成交情况做出了预测。以下预测分析图中实际成交指数为淘宝网的实际数据，预测成交指数是利用实际气象指数带入预测模型得到的预测结果，预测成交指数中11月25日之后 …… 此处隐藏：2049字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……