不依赖自身历史销量数据的产品销量预测方法和电子设备技术

本申请公开了一种不依赖自身历史销量数据的产品销量预测方法和电子设备，涉及数据处理、人工智能领域。根据运维人员输入的关键参数预估值进行线性回归，获取销量预估函数；然后根据基于销量预估函数确定的总销量，基于该产品同类产品的历史销量数据确定的外部影响系数和内部影响系数，采用Bass模型对销量预估函数进行调整；并在调整后的销量预估函数上叠加扰动参数；从而获得新上市产品的生命周期总销量。对于不存在自身历史销量数据的新上市产品，可以准确预测销量。可以准确预测销量。可以准确预测销量。

【技术实现步骤摘要】
不依赖自身历史销量数据的产品销量预测方法和电子设备


[0001]本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种不依赖自身历史销量数据的产品销量预测方法和电子设备。

技术介绍

[0002]新产品上市前，需要对长期储备物料做提前备料或者锁量，这就需要对产品总销量有一个较准确的预测。由于是未上市的新产品，缺少其市场表现数据，不容易准确预测。如果预测量偏大，可能造成巨额物料积压，带来潜在报废或者库存占用费用等问题；如果预测量偏小，会导致对市场估计不足，错失扩大份额的机会。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种不依赖自身历史销量数据的产品销量预测方法和电子设备，对于没有或仅有少量自身历史销量数据的新上市产品进行中长期销量的预测，提高产品销量预测准确性。
[0004]为达到上述目的，本申请的实施例采用如下技术方案：
[0005]第一方面，提供了一种不依赖自身历史销量数据的产品销量预测方法，该方法包括：获取关键参数的预估值，关键参数包括：首销量H1、上升期到平稳期转折点销量H2、平稳期到下降期转折点销量H3、下降期到长尾期转折点销量H4、上升期时长L1、平稳期时长L2和下降期时长L3；根据关键参数的预估值进行线性回归，获取销量预估函数f(x)；根据销量预估函数f(x)获取产品的生命周期总销量的预估值；根据生命周期总销量的预估值、外部影响系数p的预估值和内部影响系数q的预估值构建Bass模型；其中，Bass模型的模型参数包括生命周期总销量、外部影响系数p和内部影响系数q；基于构建的Bass模型进行产品销量拟合，获取满足预设条件的Bass模型曲线；根据满足预设条件的Bass模型曲线获取调整后的销量预估函数f(x)；在调整后的销量预估函数f(x)上叠加扰动参数，获取销量预测函数F(x)；根据销量预测函数F(x)获取产品的生命周期总销量的值。
[0006]在该方法中，对于新上市的产品，根据运维人员输入的关键参数预估值进行总销量的预估，然后采用线性回归和Bass模型进行趋势拟合，能够在不依赖产品自身历史销售数据的条件下，预测产品销量。并且，还参考新产品上市时间、竞品上市时间、产品生命周期内季节性变化、新上市产品库存、促销活动等因素，进一步提高产品销量预测的准确性。
[0007]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，获取关键参数的预估值包括：接收用户输入；根据用户输入获取关键参数的预估值。
[0008]由于新产品上市，没有该产品的历史销量数据，不能根据该产品的历史销量数据获取关键参数。在该方法中，电子设备可以接收运维人员的输入，根据运维人员的输入获取关键参数的预估值。由于运维人员比较了解产品实际情况，输入的关键参数比较准确。
[0009]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，根据关键参数的预估值进行线性回归，获取销量预估函数f(x)，包括：
[0010][0011]其中，当x1＝0时f(x1)＝H1，当x2＝L1时f(x2)＝H2，当x3＝(L1+L2)时f(x3)＝H3，当x3＝(L1+L2+L3)时f(x3)＝H4。
[0012]在该方法中，根据关键参数的预估值采用线性回归方法构建销量预估函数f(x)，即采用线性回归方法进行拟合。
[0013]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，根据销量预估函数f(x)获取生命周期总销量的预估值，包括：对销量预估函数f(x)在[0，L1+L2+L3]区间积分，获取生命周期总销量的预估值。
[0014]销量预估函数f(x)是根据关键参数的预估值构建的，销量预估函数f(x)表示的折线下方的全部区域的面积即为生命周期总销量的预估值，采用积分方法对销量预估函数f(x)进行积分就可以获取到生命周期总销量的预估值。
[0015]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，外部影响系数p的预估值和内部影响系数q的预估值由该产品的同类产品的历史销量数据获得。其中，产品的同类产品包括与该产品同一系列的产品，或者与该产品的售价属于同一价格档的产品。
[0016]由于新产品上市，没有该产品的历史销量数据。该产品的同类产品的历史销量数据可以提供与该新上市产品相似的规律，可以作为构建Bass模型的重要参考。
[0017]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，基于Bass模型进行产品销量拟合，获取满足预设条件的Bass模型曲线，包括：调整Bass模型的外部影响系数p和内部影响系数q的值，使得Bass模型曲线的趋势拟合以下两项：关键参数的预估值；销量预估函数f(x)的折线。
[0018]在该方法中，以该产品的同类产品的历史销量数据为基础构建Bass模型后，再通过调整p和q的值，使得Bass模型曲线的趋势拟合运维人员输入的关键参数的预估值以及f(x)，可以综合运维人员输入的关键参数的预估值以及该产品的同类产品的历史销量数据来进行该产品销量预测，提高销量预测的准确性。
[0019]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，根据满足预设条件的Bass模型曲线获取调整后的销量预估函数f(x)，包括：获取满足预设条件的Bass模型曲线对应的生命周期总销量的调整值；根据生命周期总销量的调整值对销量预估函数f(x)进行调整，获取调整后的销量预估函数f(x)。
[0020]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，扰动参数包括用于表示产品上市时间、竞品上市时间、产品生命周期内季节性变化、产品库存、促销活动中至少一项对于产品销量影响的参数。
[0021]在该方法中，参考新产品上市时间、竞品上市时间、产品生命周期内季节性变化、新上市产品库存、促销活动等因素，进一步提高产品销量预测的准确性。
[0022]结合第一方面，在一种可能的实施方式中，根据销量预测函数F(x)获取产品的生命周期总销量的值，包括：对销量预测函数F(x)在[0，L1+L2+L3]区间积分，获取生命周期总销量的值。
[0023]销量预测函数F(x)表示的曲线下方的全部区域的面积即为生命周期总销量的值，
采用积分方法对销量预测函数F(x)积分就可以获取到生命周期总销量的值。
[0024]第二方面，提供了一种电子设备，该电子设备具有实现上述第一方面所述的方法的功能。该功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。
[0025]第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；该存储器用于存储计算机执行指令，当该电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的该计算机执行指令，以使该电子设备执行如上述第一方面中任一项所述的不依赖自身历史销量数据的产品销量预测方法。
[0026]第四方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；所述处理器用于与存储器耦合，并读取存储器中的指令之后，根据所述指令执行如上述第一方面中任一项所述的不依赖自身历史销量数据的产品销量预测方法。
[0027]第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机可以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种不依赖自身历史销量数据的产品销量预测方法，其特征在于，包括：获取关键参数的预估值；所述关键参数包括：首销量H1、上升期到平稳期转折点销量H2、平稳期到下降期转折点销量H3、下降期到长尾期转折点销量H4、上升期时长L1、平稳期时长L2和下降期时长L3；根据所述关键参数的预估值进行线性回归，获取销量预估函数f(x)；根据所述销量预估函数f(x)获取产品的生命周期总销量的预估值；根据所述生命周期总销量的预估值、外部影响系数的预估值和内部影响系数的预估值构建Bass模型；所述Bass模型的模型参数包括所述生命周期总销量、外部影响系数和内部影响系数；基于所述Bass模型进行产品销量拟合，获取满足预设条件的Bass模型曲线；根据所述满足预设条件的Bass模型曲线获取调整后的销量预估函数f(x)；在所述调整后的销量预估函数f(x)上叠加扰动参数，获取销量预测函数F(x)；根据所述销量预测函数F(x)获取产品的生命周期总销量的值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取关键参数的预估值，包括：接收用户输入；根据所述用户输入获取所述关键参数的预估值。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述关键参数的预估值进行线性回归，获取销量预估函数f(x)，包括：其中，当x1＝0时f(x1)＝H1，当x2＝L1时f(x2)＝H2，当x3＝(L1+L2)时f(x3)＝H3，当x3＝(L1+L2+L3)时f(x3)＝H4。4.根据权利要求1
‑
3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述销量预估函数f(x)获取生命周期总销量的预估值，包括：对所述销量预估函数f(x)在[0，L1+L2+L3]区间积分，获取生命周期总销量的预估值。5.根据权利要求1
‑
4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述外部影响系数的预估值和内部影响系数的预估值由所述产品的同类产品的历史销量数据获得。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述产品的同类产品包括与所述产品同一系列的产品，或者与所述产品的售价属于同...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂鹏鹤，
申请(专利权)人：荣耀终端有限公司，
类型：发明
国别省市：