做好销售预测需要哪些信息（解读服装销售预测的方法有哪些）

服装销售行业中常常会有因为销售预测不准确而带来的库存积压、利润损失和缺货问题，这些看似简单的问题却可能会影响到供应链、客户服务甚至是品牌效应。

正因为销售预测至关重要，本次坐庄中庄主想要为大家介绍一些科学的销售预测方法，并与大家讨论怎样利用好现有的智能大数据，帮助我们做好服装销售工作？

讨论来自中级买手群

 

主题：服装销售预测的方法有哪些？

我们如何运用大数据将销售做得更好？

 

庄主：西西-无锡-买手

 

庄主简介：西西，来自江苏无锡，大学毕业后长期从事销售工作，2010年起在上海开始学习电子商务，后因公司内部问题再次回到无锡。因看到自己身边的电商人榜样，受到激发，想要学习一个新行业的新产品，所以加入买手行业学习。一、服装销售行业销售预测的重要性

 

二、服装销售预测方法

1.传统统计方法的类型和缺点

2.人工智能方法的类型和缺点

3.人工智能方法和传统统计方法的混合分析方法

 

三、怎样利用现有的智能大数据，帮助我们做好服装销售工作？

1.进行新产品的销售预测，需要准备哪些信息？

2.怎么更好地灵活调整新品的实际销售？

3.公域流量竞争：如何利用淘宝、抖音的大数据？

4.私域流量竞争：如何利用微信大数据？

 

以下讨论仅代表讨论者个人观点，并不代表本公众号及冷芸的观点。

 

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01 服装销售行业销售预测的重要性

 

Q: 请问大家在工作中遇到过哪些因为销售预测不准确带来的麻烦？

 

A1：销售没有达到原来的预期，以至于产生大量库存。

 

A2：突发情况影响销售预测，譬如这次突发的疫情，全年预算全部作废。

 

A3：曾经遇到过因为门店变化遭受到影响的情况。门店无法继续经营，但又没有找到下一个可替代的。

 

正如大家所指出的，服装销售行业中常常会有因为销售预测过多或过少，而带来的库存积压、利润损失和缺货问题，这些问题看似简单，但却容易引起牛鞭效应，从而影响到我们的供应链、我们的生产、我们的客户服务等各方各面。

 

最直接结果可能会造成资金链短缺，而从长远来看，对于一些品牌来说，销售预测不准确甚至会影响到品牌效应。

 

正因为销售预测至关重要，人们才在一直在积极探索更加科学的方法，提高销售预测的准确性。服装行业供应链是一个相对较长的供应链，包括原材料生产厂商、服装加工厂商、分销商、物流商、批发商、零售商等众多环节。

 

产品的生命周期有长有短，产品本身也受到色彩、季节、流行趋势等等众多因素的影响。如何能够把握好这一链条中紧紧相扣的每一环？我们还需要从众多因素中着手找到适合的办法。

 

02 服装销售预测方法

 

Q: 目前大家工作中会接触到哪些销售预测方法？

 

A1：我们线上通常会根据往年的销售淡旺季历史数据和推广计划来预测，也会参考行业趋势。另外，根据往季的产品复盘，围绕着消费者需求来生产也是我们会采用的方法。

 

A2：我们会结合24节气看上货波段、款量数量等，还有参考大数据的结果，比如阿里数据。

 

A3：我们还会用表格看款式、颜色、季节、风格等来预测。

 

上述芸友们提到的均为预测时参考的具体的数据，而非预测的方法。很多服装行业的从业者可能因为缺乏了解，也会存在这样混淆不清的情况，因此，更有必要为大家详细介绍销售预测的具体的方法。

 

1.传统统计方法的类型和缺点

 

我们以往工作中接触的大多都是传统的统计方法，比如数据搜集、数据统计、数据计算等等。文献《Sales Forecasting for Fashion Retailing Service Industry: A Review》指出，“传统统计方法依赖时间序列数据，要求数据具有现实、真实的特点，来反映某一现象的变化规律。

 

这也是历史销售数据分析，包括销售同比、环比、成交单价、采购成本、毛利率、库存周转周期等等以流水方式记录下来所形成的数据。”

 

其特点是预测整体过程中仅借助于他人的分析结果作为一个参考，而自己并非预测的参与者。