亚马逊卖家如何预估产品日销量？

亚马逊卖家如何预估产品日销量？在亚马逊店铺运营的进程中，有很多情形须要预测出售，尤其是后端供给链的库存问题须要预测，如周年事念、节假日、创作节日等都是有需求的。那么，亚马逊预测日销量的办法有哪些呢？

首先，主观经验断定。

这应当是最原始和最普遍应用的办法，虽然已经进入了大数据时期，但是经验断定办法仍然有很大的影响。事实上这种办法即通过整合多个角色来肯定成果。虽然经验断定办法听起来不可靠，但在实际应用上并没有太大的不同，究竟是宏观决策，具体实行仍然有很大的灵巧性，另一个原因是业务还不够庞杂，不能用大数据来解决，当然，简略的商业经验是更好的。

第二，时光序列法。

历史出售在多个时光点的组合是时光序列，统计中对时光序列的讨论太多了。时光序列一般是一个单因素线性模型，即只斟酌历史出售量的因素，ARIMA、霍尔特-温特斯等模型将努力发掘数据隐蔽的周期性和趋势因素，但不要忘却，在所有的历史数据中，有多少产品具有周期性因素。如果仅仅从数据本身，我们最多可以知道趋势信息，应用趋势信息来预测未来，在趋势逆转时往往会大翻车，比如大批的备货导致无法出售。

第三，机器学习办法。

多元线性回归、CART树、SVR等，以及梯度晋升树GBM，近年来热点LSTM和CNN也被运用于出售预测问题中。这种模型的特色是须要大批的数据和尺码。在时光序列模型中，只须要历史出售额的维数。然而，除了历史上的出售信息、商品本身的属性，如色彩、材料、季节性、成本、供给才能、服务程度等，我们也必需斟酌市场的反响。如果它是一个自营网站，可以看到阅读数目，点击，珍藏加购物车等常用的电子商务指标，但也斟酌广告支出。当然，我们的前提是这些数据是可用的。

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