揭秘电商库存优化之谜：需求预测驱动科学决策

2023-11-14 22:25:24

电商零售的科学决策：需求预测和库存优化

概览

在当今竞争激烈的电商市场中，零售商面临着巨大的压力，需要优化库存管理，才能在激烈的竞争中脱颖而出。需求预测和库存优化是科学决策的基础，可以帮助商家降低成本，提高效率。

需求预测的五大方法

1. 历史数据分析法

分析过去销售数据，识别销售趋势和规律。

import pandas as pd

# 加载销售数据
sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 计算需求预测
forecast = sales_data['sales'].rolling(12).mean()

2. 市场调查法

通过问卷调查或焦点小组，收集消费者需求信息。

3. 专家意见法

咨询行业专家或市场研究机构，获取他们的见解。

4. 定性分析法

分析市场环境、消费者行为和竞争对手情况，做出预测。

5. 数学模型法

建立数学模型，包含影响需求的各种因素。

import statsmodels.api as sm

# 建立 ARIMA 模型
model = sm.tsa.statespace.SARIMAX(sales_data['sales'], order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))

# 拟合模型
model_fit = model.fit()

# 预测需求
forecast = model_fit.forecast(steps=12)

库存优化的四大策略

1. 合理设置库存安全库存

防止断货风险，但会增加库存成本。

2. 实施 ABC 分类管理

根据商品重要性分类，重点管理 A 类商品。

3. 采用 FIFO 或 LIFO 原则

FIFO：先入先出，防止库存积压，但成本上升。
LIFO：后入先出，成本降低，但易积压库存。

4. 定期盘点库存

及时发现差异，调整库存策略。

def inventory_盘点():

    # 连接数据库
    connection = sqlite3.connect('inventory.db')
    cursor = connection.cursor()

    # 查询库存
    cursor.execute("SELECT * FROM inventory")

    # 输出盘点结果
    for row in cursor.fetchall():
        print(f"商品：{row[0]}，数量：{row[1]}")

    # 关闭连接
    connection.close()