服裝公司該如何為每款SKU確定訂貨量？

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參與：冷蕓時尚中級買手群群友

時間：2022年10月28日

莊主：Yi?han-成都-買手設計師

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▼?以下的冷蕓時尚圈討論是就行業(yè)問題的討論及總結。這些分享屬于集體智慧的結晶。（它們并不代表冷蕓個人觀點）。希望通過此種方式能讓更多行業(yè)人士受益！

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以下討論主要參考了期刊文“Product age based demand forecast model for fashion retail”，作者：Rajesh Kumar Vashishtha、Vibhati Burman、Rajan Kumar、Srividhya Sethuraman、Abhinaya R Sekar、Sharadha Ramanan

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｜一｜

服裝公司為什么要對下季

商品進行準確的預測？

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訂貨量一直以來是服裝公司的頭等大事。為什么要對下一季商品進行準確預測呢？

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結合幾位行業(yè)內蕓友的討論，對下一季商品進行準確預測的重要性體現(xiàn)在：

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1、精準預測可以在前期確定好每一款的庫存。定好主推款，才知道其他工作該如何進行？

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2、有計劃、有方向，才知道路該怎么走。有了銷售預測，采購計劃，才能了解現(xiàn)金流是否能支撐，并如何應對，也能進一步制定推廣計劃。

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3、進行商品預測是為了不錯失銷售機會的同時也不積壓庫存，最大限度地用好資金。

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過度的庫存會導致現(xiàn)金流短缺，并因為最終可能不得不焚燒庫存而污染環(huán)境，不當的庫存還會導致錯失銷售機會。因此盡量科學地預測產品需求量是非常重要的。

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｜二｜

影響商品訂貨量的因素有哪些？

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蕓友們根據自己的實際經歷進行了討論，并且將目前遇到的影響因素總結如下：

1.私營企業(yè)老板容易拍腦袋，定好的計劃說改就改。

2.公司銷售預計過于樂觀，為了實現(xiàn)目標，產品備多了庫存。

3.消費者消費行為的變化。

4.市場宏觀狀況，該品牌所在大類目是處于增長期還是衰退期。

5.行業(yè)技術變革。

6.流行趨勢變化影響。

7.天氣預測。

8.快反供應鏈匹配度。

9.看各品類，性別，系列線，款式，顏色等等的歷史銷售。?

10.當前現(xiàn)貨庫存情況決定下季的訂量。?

11.渠道需求：需考量各渠道的銷售需求，匯總起來。?

12.采購成本價的影響。

13.其他突發(fā)事件，比如疫情期間導致物流的不可控等因素。

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｜三｜

預測下季商品需求時，現(xiàn)有的預測模型有哪些？

都有哪些弊端？?

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服裝銷售預測的方法有哪些？我們如何運用大數據將銷售做得更好？

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在冷蕓老師的這篇文章中有很多種預測方法，詳細的預測方法可能在大家平時工作中也沒有運用過。

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1.傳統(tǒng)統(tǒng)計預測（基于線性時間預測）

運用Exponential smoothing（指數平滑模型）、ARIMA模型、Regression models線性回歸模型。

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這類模型是基于上一年的銷售數據得出的預測，要求時序數據穩(wěn)定，但這類模型的弊端是只能捕捉線性關系，不能捕捉非線性關系。

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2.貝葉斯法則

Machine Learning (ML) 機器學習和Neural Networks (NN) 神經網絡。Machine Learning是人工智能的核心，使計算器具有智能的根本途徑。

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這類模型比傳統(tǒng)預測效果好，但是其弊端是針對時尚類產品，商品生命周期短，無歷史數據，結果也會受到影響。

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3.Artificial Intelligence(AI)人工智能、ArtificialNeural Networks(ANN)人工神經網絡、Fuzzy Logic模糊邏輯

這類模型的弊端在于需要大量時間訓練機器學習。

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以上的模型必須要有銷售的歷史數據，規(guī)律的銷售模式，較長的生命周期才能更好的預測。

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｜四｜

基于產品上市周數的預測模型的優(yōu)勢及預測方法

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1.什么是基于“產品上市周數”的預測模型？

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以下兩張圖是文章中基于產品上市周數的預測模型舉例。

圖中的橫坐標“age"在文中指上市以來的周數，這兩個品類有共同的屬性，文中提到它們的生命周期都很短。

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2.與其他預測模型相比，基于產品上市周數的預測模型有哪些新特點？其優(yōu)勢是什么？

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基于產品上市周數的預測模型是指將一個商品在商店里的銷售情況建模，關于它的上市周數、屬性、銷售價格、時間和商店特征，并加入了新的特征工程（產品上市以來的周數、假期／特殊事件、顏色、袖長、穿著場景）。

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3.基于產品上市周數預測模型的預測方法？ ?

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如何運用基于產品上市周數的預測模型的預測方法？首先，文中提出有一個訓練圖。

圖片下方是機器翻譯的內容。這張圖是利用過去的業(yè)績和屬性進行店鋪分類，這是一個獨創(chuàng)的店鋪分類法，有區(qū)別于傳統(tǒng)分類。通常傳統(tǒng)的店鋪是按照業(yè)績體量，店鋪所在區(qū)域面積或正價店、折扣店類型進行分類。我們用文中這種獨特的方法可以對店鋪更加準確的分類，但我們還沒有做到很清晰地收集系統(tǒng)數據，更多是依靠負責人的經驗，而個人經驗會有很大的主觀性。這個訓練流程結束后得到每個集群的基于產品上市以來的ML/DL模型訓練結果。接下來就是測試階段。

產品上市以來的周數、假期特殊事件的數量、顏色、袖長、穿著場景、尺寸剖析、商品品類都是我們要考慮進去的因素。這個模型可以預測商品推出的最佳時間。

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｜五｜

基于產品上市周數的預測模型如何在實際案例中運用？

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1.在女裝連衣裙和童裝中的運用

（圖片來源：所參考期刊文）

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上圖中的這個年齡指的是產品上市以來的周數。

這是基于產品上市周數的預測模型如何在女裝連衣裙和童裝中的運用。通過這兩張圖大家可以看出基于年齡的ML和DL模型在童裝和女裝連衣裙的運用中效果都優(yōu)于baseline xgboost和baseline dl模型等平均預測模型。

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冷蕓老師提出RMSE與MAE是統(tǒng)計學常用的公式，前者是均方根誤差，后者是平均絕對誤差。這些統(tǒng)計并不復雜，excel也可以計算。如果大家想繼續(xù)在買手和商品道路上走向專業(yè)道路，統(tǒng)計是需要學習的。因為數據越來越重要，統(tǒng)計學會成為每個人必備的基本知識。但不用記住復雜公式，因為計算機會自動計算，自己只要知道何時用什么統(tǒng)計方法即可。統(tǒng)計學需要數學基礎，如果覺得難需要再去學高等數學，學數學無論是否做數據分析都有好處，并且可以訓練人的邏輯思維。

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文字整理：張懷楷

文字編輯：陳暢

美術編輯：李寧