商品销量的趋势分析及预测

本文通过分析一部分季节性商品销量的历史资料 ,以时间序列分析方法为基础 ,找到了一种对于季节性商品未来销量较为有效的预测方法 ,并以某城市的啤酒销售量进行实证分析。

利用Keras高级神经网络实现商品销量的预测

随着网络的普及和发展,电商逐渐融入我们的生活,而店铺之间的竞争也日趋激烈。如何为客户提供更加及时、便利的服务,抢占市场先机成为各大商店极为重视的问题。因此,本文的研究课题主要通过使用高级神经网络模型(Keras),预测商店商品销量并构建模型。基于高级神经网络模型自身的缺点,我们对其进行了一些改进,使误差减小,预测的准确度提高,模型的性能得到了进一步的提升。同时为了得到更准确的分析结果,我们对其进行了可视化处理。由此,我们得到了一个较为准确的商店商品销量预测模型。

巧用心理错觉提高商品销量

错觉,又叫错误知觉,是指不符合客观实际的知觉。包括几何图形错觉(高估错觉、对比错觉、线条干扰错觉)、时间错觉、运动错觉、空间错觉以及光渗错觉、整体影响部分的错觉、声音方位错觉、形重错觉、触觉错觉等。研究错觉规律在商业营销管理中有非常重要的作用。以下这些营销实例中就无不渗透着"错觉"的功劳:

夏季气温与商品销量市场预测及效益评价

分析了 1994～ 1998年沈阳逐月平均气温和某商场部分商品逐月销售统计数据 ,找出商品销量与气温变化的关系 。

数据获取不正当竞争判断的类型因素——以移植商品销量数据为例

公开数据获取行为的正当性判断具有典型的情景特征,影响正当性判断的类型因素主要有:公开数据的价值、获取方式、获取效果,可基于这三个类型要素提炼类型构造。笔者现结合“获取使用商品销量数据”(“销量继承”场景:电商平台通过流量激励等方式发送邀约,引导其他平台商家将其在第三方平台的一定周期的销量数据移植至已平台,再将移植的销量数据和已平台的原销量合并相加并对外展示的行为)的正当性判断进一步分析。

在线初次评论与在线追加评论对商品销量影响的比较研究

近年来在线评论愈加受到重视,各大电商平台陆续推出了追加评论的功能。为了比较在线初次评论与在线追加评论对商品销售数量的影响,本研究基于文献综述和实践观察,将在线初次评论与在线追加评论的评论情感倾向、评论数量和评论长度三个维度作为自变量,商品销售数量作为因变量,利用爬虫数据构建回归方程检验假设,得出结论:在线初次评论、追加评论的情感倾向得分、初次评论的数量对商品销量均有显著的正向影响,其中,相比于初次评论,追加评论的情感倾向对商品销量将会产生更大的影响。

基于混沌RBF神经网络的电商市场销量预测模型技术研究

商品销量受多种因素影响,这种影响难以用公式准确表达.为了获得更精准的预测结果,针对商品销量预测的高度复杂性和非线性,提出了基于混沌RBF神经网络的商品销量预测模型.该模型基于电商市场商品销售历史数据,使用李雅普诺夫指数算法评估商品销售数据混沌序列特性,并通过对数据库相结构的空间优化重构,利用RBF神经网络技术对优化重构后的数据进行训练归纳.同时,通过混沌方法计算网络的连接权值和高斯函数径向基中心,实现了RBF神经网络的优化.在Matlab平台上进行了仿真实验,结果表明,该混沌优化RBF神经网络商品销售预测模型具有较高的精度和较快的速度.

动态视角下实时评论内容对直播电商商品销量的影响

实时评论是直播电商模式下一种新兴的用户生成内容,近年来,如何利用实时评论独特的动态互动体验提升消费者转化率成为学界和业界的讨论热点。总体看,已有关于实时评论影响效果的研究尚处于起步阶段,实时评论语义内容挖掘的维度仍较为单一,对实时评论内容动态特性的刻画也较为缺乏。从用户生成内容潜在的信息效应和说服效应出发,挖掘实时评论信息丰富度和情感极性两个关键的语义内容维度。基于动态视角刻画商品售卖区间内实时评论的信息丰富度峰值和情感极性峰值两个关键因素,探究其对直播商品销量的影响。构建实证模型,通过工具变量法解决模型内生性问题,并基于抖音平台的直播电商商品销售情况和实时评论数据进行假设验证。利用深度访谈法对实时评论的信息丰富度峰值和情感极性峰值影响消费者购买的心理机制进行分析。研究结果表明,直播电商模式下,实时评论的信息丰富度峰值对商品销量产生正向影响,证实实时评论具有信息效应;实时评论的情感极性峰值对商品销量产生正向影响,证实实时评论具有说服效应。进一步地,实时评论的信息丰富度峰值和情感极性峰值能够影响消费者决策过程中的关键心理状态,如产生关注和产生兴趣,进而推动消费者的购买行为。实时评论信息丰富度峰值可以激发消费者对商品产生关注,实时评论积极的情感极性可以激发消费者对商品产生兴趣。研究结果在理论方面丰富了用户生成内容和直播电商相关的研究成果,拓宽了实时评论研究的分析视角。在实践方面,通过对真实消费者行为数据的分析,揭示了实时评论的经济效益,对指导直播模式下商家与消费者交流、提升带货效果具有重要意义。

牡丹江销售:巧用堆头增加非油商品销量

牡丹江销售公司在国庆前夕,安排全区车流量较大的加油站备足货品,他们提前做好堆头摆放工作。将热销品、促销品靠前摆放,并摆出花样造型,手绘促销海报、爆炸贴,吸引顾客眼球。同时,在货架及堆头插上鲜红的五星红旗的小刀旗及可爱玩偶,十分惹眼,营造浓厚的促销氛围。牡丹江销售双燃料加油站为纯汽油站,节日期间来往车流量较大。国庆期间恰逢玻璃水促销换购活动,站经理宋岩带领全站员工积极开口营销,向顾客主推玻璃水、五常大米、东北冰源矿泉水等商品,拉动黄金周期间商品大卖。其中,玻璃水很受顾客欢迎,平均日销售额在7000元以上,10月3日,仅玻璃水便销售423瓶,创单日销售额新高。

基于LSTM 神经网络的电商商品销售预测方法

探讨深度学习技术在时间序列预测方面的理论依据.将商品销量预测归纳为多变量时间序列的预测问题,使用某电商网店的历史销售数据,详细介绍在TensorFlow框架下搭建LSTM网络模型的方法,对比了使用AR模型进行预测的运算结果,得到LSTM网络模型具有数据输入简单方便,在网络的结构、训练方法的效率及有效性和预测的准确性等方面都具有更大的优越性.研究结果对电商企业改善营销决策和合理的库存管理具有重要的指导意义.

圆形城市商品销售的空间受限模型

本文首先提出商品价格空间分布的分形函数，以此为基础导出商品销售的空间受限模型，该模型揭示了人地非线性相关的某些机制，并为企业选择投资区位提供了分析方法。

不同周期出口商品收益最大化与促销成本优化控制

出口商品进入国际市场前后,离不开积极有效的产品促销。本文通过构建随机分布参数系统模型,揭示出口商品销量与主要促销手段——广告之间的动态规律,并研究企业供给的动态分布状态。在以促销成本作为控制变量的前提下,分析了使出口商品收益最大化,在出口商品的不同生命周期所应该采取的最优促销策略问题,构建出某一时刻出口商品需求量的预测模型。

在线评论对空调销量的影响——基于天猫平台数据的实证研究

国内外相关学者针对线上消费者购物行为做了大量的研究,但是针对白色家电家用空调领域的研究目前较少。根据相关数据统计,线上家用空调的零售额占比已经从2012年的2%达到了2016年的20%,并逐步呈现上升的趋势。家电制造企业、零售商开始重视线上渠道的作用,并不断对企业的营销战略和策略做出调整。文章在结合国内外相关学者理论研究的基础上,以家用空调为研究对象,通过对天猫平台在线评论信息的挖掘,运用多元回归的方法,分析在线评论与空调销量之间的相互关系。研究结果表明,评论时效性、追加评论、晒图数量显著影响空调销售,好评、差评、客户信用等、评论字数、商品价格等并不显著影响空调销售。

基于XGBoost算法的社区团购商品购买意愿影响因素研究

因新冠疫情防控的需要,居民日常生活用品消费模式由线下迅速转变为线上,社区团购平台由此实现大规模扩张。基于XGBoost算法建立模型,对社区团购商品的销量进行回归预测,将影响商品销量的特征重要性进行排序,限购量、活动价、折扣力度排名前三。建议平台管理者可以设置商品的限购量,主打价格优势,相对较高的折扣力度来吸引消费者购物。对于消费者关注的方面做出改善,搭建让居民满意的新零售平台,给人们提供更多更优质的购物选择。

萌神领先球衣销量榜

NBA联盟公布了2016年第四个季度各支球队商品以及球衣的销量。统计显示，有关勇士队的商品销量位居全联盟第一，在球星的球衣销量方面，勇士队的超级明星库里力压詹姆斯独居榜首。虽然上赛季勇士没有能够蝉联总冠军，不过他们依然是联盟中最受欢迎的球队。

“限量品”傍奥运销量涨5成

奥运已近尾声，部分品牌趁热推出的奥运限量品已销售一空，部分网络卖家更打着“奥运限量品”的名号，商品销量提高5成。品牌奥运限量品售罄“啊？手表卖完了？不能从其他店面调货吗？”昨日下午，在西单大悦城的Swatch专卖店里，特地拉着男友来找奥运限量款手表的周小姐失望而归。该专卖店店员介绍，奥运限量款手表在6月份就已推出，最初销售情况并不理想，但这两天来买的人突然增多，“前两天一个代购的来买了20多块，我们把外省店面的货都调过来了。”同样推出奥运限量款商品的Prada新光天地店工作人员介绍，74中旬推出的奥运限量款小熊化妆包已经售罄，限量款服装也仅剩几件库存。网购卖家借奥运博点击率记者发现，部分网络卖家也纷纷搭上奥运东风，一些跟奥运不着边的商品也挂上“奥运限量品”的关键词成功获得高点击率，销量也直涨5成。在淘宝网上，记者以“奥运限量”搜索，结果达5220条。除了背包、模型等产品，尿不湿竞也在搜索结果之列。记者点击查看发现，这只是一款普通的尿不湿，与伦敦奥运会没有任何关系。

出口商品切记“入乡随俗”

商品出口到境外，同时意味着进入另一种不同的文化环境，如果生产商没有事先了解当地在文化习俗上的禁忌，商品上的一些小细节很容易触犯当地的禁忌，引起消费者的反感抵触，造成商品销量的下跌，甚至还会给生产商惹上一身的麻烦。因此，出口商品切记“入乡随俗”。

1O月义乌小商品价格指数小幅回落10月柯桥纺织价格指数微跌

“十一”长假结束，旅游购物效应减少，10月义乌市场行情小幅回落，10月27日，义乌小商品价格指数为102．11，比上月小幅回落1.75点，其中工艺品类、日用品类商品销量回落趋稳。10月27日，柯桥纺织价格指数为96．43点，较前一月微跌0．74点，呈小幅下滑走势。原料类、服装面料类、家纺类价格指数不等量下跌。拉动总类价格指数小幅下滑。

食品包装设计中的色彩心理学分析

消费者调查报告显示,消费者在购买商品时,商品包装的色彩会影响其对产品的第一感觉,如果包装的色彩不能吸引消费者目光,消费者就会失去购买欲望,最终影响商品销量。从商品营销策略来看,如果商品包装的色彩能够吸引消费者停留90秒,那么消费者大概率会购买这件产品。因此,从一定程度上来说,商品包装的色彩会影响消费者的购买决定,这就要求生产厂家注重色彩在包装上的应用。本文探讨了食品包装设计中色彩心理学的应用,以期为今后的食品包装设计提供参考方向。

品牌对商品在线销量的影响——基于海量商品评论的在线声誉和品牌知名度的调节作用研究

【目的】研究海量商品评论所隐含的商品在线声誉值对于品牌对商品在线销售量影响的调节作用。【方法】以京东商城手机商品的销售为背景,通过自然语言处理和机器学习等技术,利用联合分析法,精准而全面地计算商品的在线声誉值,并构建模型探究品牌的两个维度(品牌竞争力和品牌来源国(地区))对于商品销量的影响,以及在线声誉和品牌知名度对上述影响的调节作用。【结果】在电子商务时代,品牌竞争力依然是影响商品销量的重要因素,在线声誉对于品牌竞争力对商品销售的影响起到正向调节作用,而商品知名度则会削弱品牌来源国(地区)对商品销量的影响。【局限】只针对搜索型商品进行相关分析,而体验型商品并未涉及。【结论】使用本文方法计算出的商品在线声誉加强了品牌竞争力对销售的影响,可以为电商平台的在线声誉系统提供更加客观而有益的补充,具有较高的商业化推广前景。