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(shí)尚中級(jí)買(mǎi)手群群友

時(shí)間：2022年10月28日

莊主：Yi?han-成都-買(mǎi)手設(shè)計(jì)師

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▼?以下的冷蕓時(shí)尚圈討論是就行業(yè)問(wèn)題的討論及總結(jié)。這些分享屬于集體智慧的結(jié)晶。（它們并不代表冷蕓個(gè)人觀點(diǎn)）。希望通過(guò)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(duì)下季

商品進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)？

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訂貨量一直以來(lái)是服裝公司的頭等大事。為什么要對(duì)下一季商品進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)呢？

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結(jié)合幾位行業(yè)內(nèi)蕓友的討論，對(duì)下一季商品進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的重要性體現(xiàn)在：

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1、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)可以在前期確定好每一款的庫(kù)存。定好主推款，才知道其他工作該如何進(jìn)行？

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2、有計(jì)劃、有方向，才知道路該怎么走。有了銷(xiāo)售預(yù)測(cè)，采購(gòu)計(jì)劃，才能了解現(xiàn)金流是否能支撐，并如何應(yīng)對(duì)，也能進(jìn)一步制定推廣計(jì)劃。

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3、進(jìn)行商品預(yù)測(cè)是為了不錯(cuò)失銷(xiāo)售機(jī)會(huì)的同時(shí)也不積壓庫(kù)存，最大限度地用好資金。

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過(guò)度的庫(kù)存會(huì)導(dǎo)致現(xiàn)金流短缺，并因?yàn)樽罱K可能不得不焚燒庫(kù)存而污染環(huán)境，不當(dāng)?shù)膸?kù)存還會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)失銷(xiāo)售機(jī)會(huì)。因此盡量科學(xué)地預(yù)測(cè)產(chǎn)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(jù)自己的實(shí)際經(jīng)歷進(jìn)行了討論，并且將目前遇到的影響因素總結(jié)如下：

1.私營(yíng)企業(yè)老板容易拍腦袋，定好的計(jì)劃說(shuō)改就改。

2.公司銷(xiāo)售預(yù)計(jì)過(guò)于樂(lè)觀，為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，產(chǎn)品備多了庫(kù)存。

3.消費(fèi)者消費(fèi)行為的變化。

4.市場(chǎng)宏觀狀況，該品牌所在大類(lèi)目是處于增長(zhǎng)期還是衰退期。

5.行業(yè)技術(shù)變革。

6.流行趨勢(shì)變化影響。

7.天氣預(yù)測(cè)。

8.快反供應(yīng)鏈匹配度。

9.看各品類(lèi)，性別，系列線(xiàn)，款式，顏色等等的歷史銷(xiāo)售。?

10.當(dāng)前現(xiàn)貨庫(kù)存情況決定下季的訂量。?

11.渠道需求：需考量各渠道的銷(xiāo)售需求，匯總起來(lái)。?

12.采購(gòu)成本價(jià)的影響。

13.其他突發(fā)事件，比如疫情期間導(dǎo)致物流的不可控等因素。

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｜三｜

預(yù)測(cè)下季商品需求時(shí)，現(xiàn)有的預(yù)測(cè)模型有哪些？

都有哪些弊端？?

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服裝銷(xiāo)售預(yù)測(cè)的方法有哪些？我們?nèi)绾芜\(yùn)用大數(shù)據(jù)將銷(xiāo)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(yù)測(cè)方法，詳細(xì)的預(yù)測(cè)方法可能在大家平時(shí)工作中也沒(méi)有運(yùn)用過(guò)。

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1.傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)（基于線(xiàn)性時(shí)間預(yù)測(cè)）

運(yùn)用Exponential smoothing（指數(shù)平滑模型）、ARIMA模型、Regression models線(xiàn)性回歸模型。

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這類(lèi)模型是基于上一年的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)得出的預(yù)測(cè)，要求時(shí)序數(shù)據(jù)穩(wěn)定，但這類(lèi)模型的弊端是只能捕捉線(xiàn)性關(guān)系，不能捕捉非線(xiàn)性關(guān)系。

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2.貝葉斯法則

Machine Learning (ML) 機(jī)器學(xué)習(xí)和Neural Networks (NN) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Machine Learning是人工智能的核心，使計(jì)算器具有智能的根本途徑。

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這類(lèi)模型比傳統(tǒng)預(yù)測(cè)效果好，但是其弊端是針對(duì)時(shí)尚類(lèi)產(chǎn)品，商品生命周期短，無(wú)歷史數(shù)據(jù)，結(jié)果也會(huì)受到影響。

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3.Artificial Intelligence(AI)人工智能、ArtificialNeural Networks(ANN)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Fuzzy Logic模糊邏輯

這類(lèi)模型的弊端在于需要大量時(shí)間訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)。

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以上的模型必須要有銷(xiāo)售的歷史數(shù)據(jù)，規(guī)律的銷(xiāo)售模式，較長(zhǎng)的生命周期才能更好的預(yù)測(cè)。

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｜四｜

基于產(chǎn)品上市周數(shù)的預(yù)測(cè)模型的優(yōu)勢(shì)及預(yù)測(cè)方法

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1.什么是基于“產(chǎn)品上市周數(shù)”的預(yù)測(cè)模型？

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以下兩張圖是文章中基于產(chǎn)品上市周數(shù)的預(yù)測(cè)模型舉例。

圖中的橫坐標(biāo)“age"在文中指上市以來(lái)的周數(shù)，這兩個(gè)品類(lèi)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(yù)測(cè)模型相比，基于產(chǎn)品上市周數(shù)的預(yù)測(cè)模型有哪些新特點(diǎn)？其優(yōu)勢(shì)是什么？

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基于產(chǎn)品上市周數(shù)的預(yù)測(cè)模型是指將一個(gè)商品在商店里的銷(xiāo)售情況建模，關(guān)于它的上市周數(shù)、屬性、銷(xiāo)售價(jià)格、時(shí)間和商店特征，并加入了新的特征工程（產(chǎn)品上市以來(lái)的周數(shù)、假期／特殊事件、顏色、袖長(zhǎng)、穿著場(chǎng)景）。

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3.基于產(chǎn)品上市周數(shù)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)方法？ ?

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如何運(yùn)用基于產(chǎn)品上市周數(shù)的預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)方法？首先，文中提出有一個(gè)訓(xùn)練圖。

圖片下方是機(jī)器翻譯的內(nèi)容。這張圖是利用過(guò)去的業(yè)績(jī)和屬性進(jìn)行店鋪分類(lèi)，這是一個(gè)獨(dú)創(chuàng)的店鋪分類(lèi)法，有區(qū)別于傳統(tǒng)分類(lèi)。通常傳統(tǒng)的店鋪是按照業(yè)績(jī)體量，店鋪所在區(qū)域面積或正價(jià)店、折扣店類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)。我們用文中這種獨(dú)特的方法可以對(duì)店鋪更加準(zhǔn)確的分類(lèi)，但我們還沒(méi)有做到很清晰地收集系統(tǒng)數(shù)據(jù)，更多是依靠負(fù)責(zé)人的經(jīng)驗(yàn)，而個(gè)人經(jīng)驗(yàn)會(huì)有很大的主觀性。這個(gè)訓(xùn)練流程結(jié)束后得到每個(gè)集群的基于產(chǎn)品上市以來(lái)的ML/DL模型訓(xùn)練結(jié)果。接下來(lái)就是測(cè)試階段。

產(chǎn)品上市以來(lái)的周數(shù)、假期特殊事件的數(shù)量、顏色、袖長(zhǎng)、穿著場(chǎng)景、尺寸剖析、商品品類(lèi)都是我們要考慮進(jìn)去的因素。這個(gè)模型可以預(yù)測(cè)商品推出的最佳時(shí)間。

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｜五｜

基于產(chǎn)品上市周數(shù)的預(yù)測(cè)模型如何在實(shí)際案例中運(yùn)用？

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1.在女裝連衣裙和童裝中的運(yùn)用

（圖片來(lái)源：所參考期刊文）

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上圖中的這個(gè)年齡指的是產(chǎn)品上市以來(lái)的周數(shù)。

這是基于產(chǎn)品上市周數(shù)的預(yù)測(cè)模型如何在女裝連衣裙和童裝中的運(yùn)用。通過(guò)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(yùn)用中效果都優(yōu)于baseline xgboost和baseline dl模型等平均預(yù)測(cè)模型。

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冷蕓老師提出RMSE與MAE是統(tǒng)計(jì)學(xué)常用的公式，前者是均方根誤差，后者是平均絕對(duì)誤差。這些統(tǒng)計(jì)并不復(fù)雜，excel也可以計(jì)算。如果大家想繼續(xù)在買(mǎi)手和商品道路上走向?qū)I(yè)道路，統(tǒng)計(jì)是需要學(xué)習(xí)的。因?yàn)閿?shù)據(jù)越來(lái)越重要，統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)成為每個(gè)人必備的基本知識(shí)。但不用記住復(fù)雜公式，因?yàn)橛?jì)算機(jī)會(huì)自動(dòng)計(jì)算，自己只要知道何時(shí)用什么統(tǒng)計(jì)方法即可。統(tǒng)計(jì)學(xué)需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，如果覺(jué)得難需要再去學(xué)高等數(shù)學(xué)，學(xué)數(shù)學(xué)無(wú)論是否做數(shù)據(jù)分析都有好處，并且可以訓(xùn)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(shù)編輯：李寧