服装销售定量预测方法新探

服装销售预测的准确性对企业的营销企划、生产安排、资金有效运作起着重要作用。这里从服装销售的实例出发 ,利用季节因子与统计分析方法对销售量进行定量预测。

基于改进报童模型的服装定价订货策略研究

以服装销售链中最优定价和计划生产量为研究目标,采用数据挖掘方法对各类不同服装进行聚类分析,对每一品类服装建立销售预测的拟合方程,建立了一个服装销售中的定价订货策略制定体系。在报童模型方面,对经典报童模型进行分析,结合定价和生产两方面因素,建立零售商的最优订货量和生产商的定价订货策略,然后利用改进的报童模型进行定价订货策略的制定,最后结合拟合方程应用到改进报童模型中,通过实例验证,所建立的体系具有较好的效果。

服装销售定量预测方法研究进展

服装销售预测是服装企业商品企划中必不可少的环节之一。为有效帮助服装商品企划人员及相关学者根据实际情况快速选择合适的服装销售预测方法,对时间序列法、回归分析法、灰色预测模型及人工神经网络4类定量销售预测方法从优缺点、优化历程及适用类型3个方面进行梳理总结,并对机器学习的部分组合算法进行举例与归纳。分析得出:时间序列法适用于历史数据离散程度小且影响因素少的短中期服装销售预测;回归分析法中多元回归法比一元回归法在算理上更适合具有多因素影响的服装销售预测;灰色预测模型适用于数据平滑且影响因素较少的服装销售预测;人工神经网络则适合销售数据离散程度大的时尚型服装销售预测。