基于灰色理论的服装企业销售预测模型

销售预测是服装企业的一大难题,以往的研究大部分偏重于单渠道预测,并且采用时间序列、机器学习等需要巨大数据量的方法。为了顺应服装行业销售多渠道少数据的发展趋势,文章通过对灰色预测理论的文献梳理,发现其功能强大且所需数据集小,适合企业进行多渠道销售预测。针对线上销售数据多变量及线下销售数据单变量的不同特点,选取了三个灰色预测模型(DGM(1,1),ROGM(1,1),OGM(1,N))来建立企业多渠道销售预测整合策略。通过数据实验对这三个模型的模拟预测误差进行计算和比较,证实了这三种模型在进行线上或线下模拟预测误差均小于15%,达到较高预测标准,为企业销售预测提供一定的参考价值。     

基于客流量的贝叶斯回归服装销售预测方法

科学、准确地预测服装销售量,对服装企业研发、生产、配送、销售等流程起到至关重要的作用。为此,文章采用贝叶斯一元回归方法,借助贝叶斯极大似然估计的优势,并结合时间序列移动平均法构建了服装销售量预测模型。该模型首先引入客流量的概念,以此作为服装销售预测的中间转化量,采用时间序列的移动平均法构建季节因子,屏蔽季节影响因素,用以预测客流量;然后依据客流量预测值通过贝叶斯一元回归方法预测服装销售量;最后利用案例验证了贝叶斯回归服装销售量预测的有效性和准确性。     

服装网络定制定价模型构建

为使服装企业在网络定制服装这一销售模式中发展的更好,利用定制定价模型,并结合服装的特点,在基本定价模型的基础上提出网络定制服装的定价模型。从服装设计、制作以及销售3个方面来分析网络定制特征与定价的关系,找出网络定制中定价的影响因素,再通过消费者调研,利用相关性分析来确定这些影响因素,得出服装定制定价模型。该模型结合了定制与服装的特点,并融入网络销售的特点,可促进企业报价的准确性、合理性、准时性,进而提高定制效率以及企业的竞争优势。     

基于对象信息的服装销售预测方法选择

服装销售预测的准确性除了取决于对服装销售影响因素的了解外,很大程度上还取决于选择适当的预测方法,快速而且准确的选择一个适合于企业实际情况的预测方法是建立综合预测模型的基础。通过对销售预测对象信息的分析,在对其分类的基础上对几种基本预测方法进行样本预测,结合预测结果与预测方法原理的分析对这些基本方法的适用范围进行评价,提出适用于服装销售预测的方法选择表,使预测方法与预测对象信息互相匹配,提高预测的效率和效果,为企业便捷的选择预测方法提供新的思路。     

支持供应链快速响应的服装流行指数预测模型

为了有效地预测服装在市场上的流行状态,建立了一种新的时间序列预测乘法模型。通过流行指数描述任意款服装产品在市场上的状态,定义市场状态的3个描述量：接受度、趋势和生命周期。模型综合了服装本身、市场环境以及消费者自身的特征对服装需求的影响,讨论了日均指数函数、人流周期特征函数、价格作用函数、趋势函数、季节性产品需求特征函数等模型组成子函数,并通过算例和计算机仿真进行了模型验证与预测解释。     

应用静态法预测季节性服装需求

针对泳衣等对季节性敏感的服装商品市场需求波动较大,企业难以对需求量进行准确预测的问题,通过对企业历史销售数据进行归纳整理,按照销售季的时期,采用静态分析法着重研究生命周期较短的服装———泳衣的需求预测。结果表明,对于和泳装这类季节性需求明显的产品有相同变化规律的其他时尚类产品,如羽绒服,也可以通过该方法进行需求量的预测。     

基于时间序列马尔可夫链的服装销售预测

科学正确地预测服装销售需求,将对企业的设计,生产、销售等起若举足轻重的作用.为此,采用时间序列和马尔可夫链组合法,构建了服装销售需求预测模型,并通过实例验证了时间序列马尔可夫链法的可行性、可信性、准确性.用于服装企业进行销售预测.     

白酒企业新产品销售预测模型构建研究

白酒企业新产品上市前往往会提前做销售预测和试销,由于新产品没有历史销售数据和同类似产品作参照,销售预测更多依赖个人经验估计;时间序列、回归分析等销售预测方法的匹配度和依赖性也不能更好的解决企业真实需求。目前,基于创新扩散理论的ATAR新产品销售模型研究应用十分匮乏,基于创新扩散理论,运用ATAR模型,结合白酒企业产品营销常规操作特性,通过ATAR关键对应识别,构建出“白酒企业新产品销售预测模型”,该模型包含具体内容和测试方法,对测试结果数据乘积计算得到预测结果,针对预测结果提出对策,帮助白酒企业估新产品导入市场接受程度,预测新产品未来销售前景,及时发现新产品存在问题,通过销售预测进行财务分析,调整新产品营销策略。     

基于Markov预测的服装辅助设计模型

阐述服装流行要素对服装设计的影响,提出基于Markov预测(Markov prediction,MP)技术和采用案例推理(case-based reasoning,CBR)搜索匹配技术的服装辅助设计模型,解决现代服装企业设计过程中设计智能化问题。该模型将信息系统大容量记忆、高速运算和细节分析等特点和设计人员在经验基础上的主观判断相结合,从MP预测模型中得到服装流行要素的预测集合,再通过趋势分析得到合理的服装流行要素组合(流行趋势)。CBR搜索匹配历史设计案例库和预测得到的流行趋势,在服装设计人员的修改和整合下得到设计结果。最后,通过企业的服装辅助设计应用实例对该模型进行了验证。     

服装企业O2O模式问题探析

在电子商务高速发展的今天,服装产品的销售逐渐从传统的渠道销售中分离出一个强大的分支,O2O模式也应运而生。但是,在如火如荼的发展中,传统销售模式与新的销售模式的矛盾与问题也逐渐凸显出来。本文主要通过对服装企业O2O模式的分析,找出现存的问题,进而提出相关解决方案,旨在对今后服装企业O2O模式的运行提供一定的参考。     

服装销售预测方法研究进展

在分析服装销售预测影响因素的基础上,综述服装销售预测模型的研究进展,并结合模型特征对比不同预测方法的优缺点,同时指出服装销售预测研究趋势与方向。将服装销售预测影响因素归纳为4点,包括周期性因素、季节性因素、分类方案及其他解释变量,提出产品特征与预测方法的关联方案,阐释影响服装销售的解释变量。从统计预测方法、人工智能预测方法及混合模型角度,分类阐述不同预测方法的工作原理及预测效果,重点介绍混合模型的最新应用及预测优势。基于服装销售预测研究趋势,根据研究进展与现存问题,提出服装销售预测研究的发展方向。     

基于销售的服装新产品市场测试模型

在面临全球化竞争及买方市场的压力下,成功的零售组织纷纷借助各种科学方法和手段对零售过程进行优化,并通过运用科学合理的市场测试来进行准确的销售预测。基于服装新产品的市场测试问题,提出一种新品测试的三步模型:1)商店聚类并获得组中心店;2)挑选测试商店;3)销售预测。并且,通过实际案例比较了该模型与服装公司现行方法的预测误差和成本,得出前者具有更优的效果。     

时变需求下服装销售企业的动态库存控制

鉴于服装销售具有很强的季节性特点,服装销售企业应该控制好自身的库存环节,采用不同的库存控制模型辅助库存作业。鉴于消费者购买意愿与明星广告效用存在相关,本文在提出了面向服装销售企业的明星广告效用及库存优选准则的基础上,借助一个较大型的算例,使用经典经济订货批量模型、典型时变需求模型、西尔弗-米尔启发式模型进行了分析,在分析过程中,也对明星广告效用系数调整之后的情形进行了研究。总的来说,本文的研究取得了良好的效果,它能为服装销售企业的库存优化决策起到很好的参考。     

关于我国目前服装与面辅料结合过程中若干问题的思考

在我国服装业飞速发展的今天,与之配套的辅料业发展相对滞后.要改变这一状况必须加大对科研的投入,不断开发新产品,建立健全的市场营销网络;加强与服装、面料等企业的横向联系,加强与服装设计师之间的交流,及时调整工艺条件.以适应新型服装的要求.     

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。     

卷烟销量组合预测模型研究

  目的  为进一步提高卷烟月度销量预测精度,  方法  本文选择ARIMA模型、基于梯度下降算法的BP神经网络模型、基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络模型等3种模型为单项预测模型, 并利用BP神经网络对各单项预测模型进行动态加权, 构建非线性组合模型对全国卷烟月度数据进行预测。首先, 利用各单项预测方法对卷烟历史数据进行仿真拟合, 并对2018年1~4月的销量进行预测; 其次, 构建非线性组合预测模型, 对3个单项预测模型的拟合及预测结果进行动态加权, 充分利用各个模型的优势, 获取销量数据的各方面的信息。  结果  研究表明, 相比于单项预测模型, 组合预测模型误差绝对值均小于当月的日均销售量, 预测误差更加均衡, 结果更加平稳, 适应性更强, 更符合卷烟销售的实际情况。      

Research on carbon footprint clothing sales北大核心

Carbon emissions of the clothing sales should not be ignored in the process of the garment life cycle carbon emissions. This paper describes in detail how the clothing goes from the factory to consumers, and discusses the source of Greenhouse Gas (GHG) emissions from the two aspects of the traditional marketing and network marketing. And then, this paper mainly discusses the clothing sales carbon footprint, and to calculate the carbon footprint by drawing the clothing from the factory to the flow chart, determining boundary, collecting data and other steps, and then evaluates of the impact according to the results of the analysis. Quantitative evaluation of carbon footprint of clothing sales can help us reduce greenhouse gas emissions, contributes to the sustainable development of clothing industry.     

服装品牌的微信营销策略

针对特殊时期线下销售渠道关闭导致服装品牌销售受阻的问题,采用理论研究、案例分析、归纳概括的方法,对服装品牌的微信社群、分销、直播、展示4种营销策略的营销形式、品牌案例、实战策略进行深入的剖析与探讨。最后通过分析调研案例,提炼出4种策略在品牌宣传、产品展示、成本支出、客户拓展、增强黏性、个性服务 6个层面具体的实践方式,再根据不同的实践方式逐一分析其应用时的实际情况,归纳出4种策略在6个层面的作用效果与方法差异。研究得出,线下渠道受阻时服装品牌可参照微信营销布局体系,服装企业应根据自身资源与营销目标结合布局体系制定执行计划,以达到最佳的营销效果。