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基于灰色理论的服装企业多渠道销售预测模型的研究

王昕彤  
【摘要】:准确的销售预测可以帮助企业制定正确的营销策略以提高企业盈利水平。但在服装领域,由于产品生命周期通常较短,并且近年来电子商务发展迅速,服装品牌占领线下消费者市场的同时,加速扩大线上消费者市场。这些因素都一定程度上增加了服装销售预测的难度。为解决服装企业销售周期短、渠道多导致的预测精度差的问题,本文在对多种预测方法进行文献研究后,确定灰色理论作为研究方法。以灰色理论为基础,针对线上线下销售数据的不同特点,建立了企业多渠道销售预测整合策略。对于线上销售,先采用灰色关联度分析,筛选出与销量相关性较强的因子,再运用多维灰色系统预测模型OGM(1,N)进行销售预测。对于线下门店通过数据分类的方法来提高销售预测的准确性,即单调型销售数据采用离散型预测模型DGM(1,1)预测,振荡型销售数据采用随机振荡序列预测模型ROGM(1,1)-马尔科夫预测。为检验本文提出的企业多渠道销售预测模型整合方案,文中统计分析了北京某淘宝品牌2017年10月之后8周的销售数据,选取了6款产品的销售数据集(包括销售量、访客量、收藏量、加购量、网页停留时间)进行线上预测模型的算例验证。同时采集了2018年北京某门店5月之后6周的销售数据,选取了6组具有代表性的销售序列来进行线下预测模型的算例验证,研究表明:基于灰色理论的服装企业多渠道销售预测模型整合方案有较好的精确性与实用性,能够为企业销售预测提供一定的参考价值。


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