01 概述

用户的历史购物行为等大数据可以精准地预测销量，为电商的供应链和库存等提供参考意义。通过海量的大数据，我们可以进一步了解用户需求，甚至可以在用户没有下单的情况下就精准预测到他想购买的商品，为用户带来更好的体验。

例如，通过分析用户浏览和购物行为等大数据，我们可以预测出配送站周边的iPhone 的需求量，提前把商品运输到配送站。这样，在用户真正下单以后，配送员就不用等待从总部发起的物流，而是直接在配送站提取手机配送给用户，这样会更加省时、高效。

02 销量预估在电商中的应用

销量预估在电商的销售、市场和运营等环节中无处不在，它会影响企业每一次营销或者市场运营等活动的成本投入，甚至影响企业的整体战略及规划。销量预估主要是根据历史销售量情况，结合未来一段时间内可能存在的影响因素，并结合消费者的购买决策行为，构建消费者决策行为预测过程模型，估计商品的销售情况，还可以预测包括消费的购买决策内容偏好、消费者的消费喜好、消费方式以及消费时间等。这样，基于消费者的喜好和销量预估情况，市场营销人员就可以根据预测结果指定营销活动及方案，确保决策的科学性。

在电商销售中，供应链是一个重要的环节。一个运转良好的供应链可以提升企业的竞争力，确保不会出现库存积压和缺货的情况。用大数据精准预测产品的销量，可以提高电商的库存周转率，精准匹配用户的需求和商品的供应，提升运营水平。例如，在双十一期间，某电脑厂商想要了解用户对各个航线的需求情况，哪些机型更合适用来做促销，是刚上线的最新机型，还是性价比比较好的千元机。在选择好机型后，该厂商还要根据效率预测情况调整库存数量，要能够根据预测情况对库存进行补充以防没有商品。

03 如何进行销量预测

如何进行销量预测呢？在很多公司，往往都是领导拍脑门指定一个数字，或者销售营销人员根据以往经验推测一个数字。但真正的销售预测，是通过严格数据筛选和模型计算出来的，是基于数据的一种科学决策。

目前对于销售预测，机器学习起到的作用越来越大，使用神经网络、决策树、线性回归等算法，不断调整参数和优化，直到达到一个比较理想的效果。在机器学习预测销量的时候，首先，需要选取历史数据，并对数据进行一定规则的清洗，把一些促销或者活动的数据消除掉以免影响分析结果，然后再对历史数据用机器学习做一个完整的认识和学习，通过模型对数据的学习，提取相关特征，就可以得到一批训练样本。例如，我们可以把清洗以后的2017年全年的销售数据作为训练集合，把2018年上半年的数据作为测试集合。

比如，我们要用随机森林模型对销量进行预测，可以把营销活动等做成连续变量，把这些不同的变量分布在树形图不同的分支上，然后利用这些变量做回归，这样我们就可以清楚地看到，某一时段的销售额是如何受售价、产品特征等因素影响的，并拟合出算法模型。在得出模型后，我们便可以导入2017年的历史数据，利用2017年的数据预测出2018年的销售数据，并结合真实数据进一步调优，这样就可以进行销量预测了。

上面只是一个简单的销售预测的例子，在实际的应用中还需要大量的参数调优、优化样本和迭代模型，并根据预测出的数据，结合实际情况和业务经验，做进一步的验证判断，进一步指导业务决策。

04 展望未来

随着机器学习的不断发展，相信未来的销售预测会越来越准确，购物这件事可能会慢慢从先购买再配送的方式，变成先配送然后再购买的情况，用户购物也会逐渐由主动变得被动。

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