亞馬遜賣家如何預(yù)估產(chǎn)品日銷量？在亞馬遜店鋪運營的過程中，有很多情況需要預(yù)測銷售，尤其是后端供應(yīng)鏈的庫存問題需要預(yù)測，如周年紀(jì)念、節(jié)假日、創(chuàng)作節(jié)日等都是有需求的。

那么，亞馬遜預(yù)測日銷量的方法有哪些呢？首先，主觀經(jīng)驗判斷。

這應(yīng)該是最原始和最廣泛使用的方法，雖然已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時代，但是經(jīng)驗判斷方法仍然有很大的影響。

事實上這種方法即通過整合多個角色來確定結(jié)果。

雖然經(jīng)驗判斷方法聽起來不可靠，但在實際使用上并沒有太大的不同，畢竟是宏觀決策，具體實施仍然有很大的靈活性，另一個原因是業(yè)務(wù)還不夠復(fù)雜，不能用大數(shù)據(jù)來解決，當(dāng)然，簡單的商業(yè)經(jīng)驗是最好的。

第二，時間序列法。

歷史銷售在多個時間點的組合是時間序列，統(tǒng)計中對時間序列的討論太多了。

時間序列一般是一個單因素線性模型，即只考慮歷史銷售量的因素，ARIMA、霍爾特-溫特斯等模型將盡力挖掘數(shù)據(jù)隱藏的周期性和趨勢因素，但不要忘記，在所有的歷史數(shù)據(jù)中，有多少產(chǎn)品具有周期性因素。

如果僅僅從數(shù)據(jù)本身，我們最多可以知道趨勢信息，利用趨勢信息來預(yù)測未來，在趨勢逆轉(zhuǎn)時往往會大翻車，比如大量的備貨導(dǎo)致無法銷售。

第三，機器學(xué)習(xí)方法。

多元線性回歸、CART樹、SVR等，以及梯度提升樹GBM，近年來熱門LSTM和CNN也被應(yīng)用于銷售預(yù)測問題中。

這種模型的特點是需要大量的數(shù)據(jù)和尺寸。

在時間序列模型中，只需要歷史銷售額的維數(shù)。

然而，除了歷史上的銷售信息、商品本身的屬性，如顏色、材質(zhì)、季節(jié)性、成本、供應(yīng)能力、服務(wù)水平等，我們也必須考慮市場的反應(yīng)。

如果它是一個自營網(wǎng)站，可以看到瀏覽數(shù)量，點擊，收藏加購物車等常用的電子商務(wù)指標(biāo)，但也考慮廣告支出。

當(dāng)然，我們的前提是這些數(shù)據(jù)是可用的。