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二次元小微J电商的需求预测及策略研究

二次元小微J电商的需求预测及策略研究

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作者：倪振威上海财经大学

学位级别：硕士

近年来二次元文娱产业快速发展,尤其是以泡泡玛特为代表的盲盒产品,在国内引发了一场消费热潮。一方面模玩类商品的更新换代速度快,制造门槛低,另一方面是消费者的需求不稳定,两个因素共同作用下造成了模玩类商品的需求具有不确定性。... 详细信息

近年来二次元文娱产业快速发展,尤其是以泡泡玛特为代表的盲盒产品,在国内引发了一场消费热潮。一方面模玩类商品的更新换代速度快,制造门槛低,另一方面是消费者的需求不稳定,两个因素共同作用下造成了模玩类商品的需求具有不确定性。此大环境下,大部分二次元小微电商企业会采用预售制的商业模式销售商品。二次元小微电商需要建立科学的需求预测模型,减少主观性判断的失误,从而改善其库存管理水平,向数字化经营管理方向转型升级。本文以J电商的销售现状及提供的销售数据为例,为了帮助其解决预测不准、库存过高的经营难题。本文对需求预测模型进行了详实的研究分析并成功建立了预测模型。而且基于需求预测建立了简单的库存管理模型,即报童模型。最后依据以上研究成果为J电商提供了订货决策的优化建议,并可以推广到二次元行业,提出了降低库存风险的对策。本文参考了国内外学者的研究成果,主要利用需求预测的三种定量方法:1、广泛应用的指数平滑法。经过验证,预测的精确度较低,且明显存在时间上的滞后性;2、多元线性回归分析可以考虑多种变量对于预测结果的影响。经过验证,证明了多元线性回归对模玩类商品具有较好的拟合度,预测效果良好;3、基于数据挖掘的机器学习。本文使用了随机树和随机森林模型,选取了部分商品的特征值进行分类和回归,得到了比多元线性回归更好的预测结果。同时通过线性规划的方法构建了组合预测模型,取得了最佳的预测结果。针对J电商存在的订货决策优化难题,本文从三个方面提出了优化方案:首先,完善企业库存信息化数据。在构建库存数据的管理过程中,根据库存重要性分为ABC三类,分别记录历史销售数据、以及类别特征数据。决策者需要定期整理店铺内的优势产品并做好记录工作,为进一步制定科学需求预测提供数据基础信息。其次,强化科学化的需求分析。需要充分利用技术,集成利用各种定量或者定性的需求预测方法,克服以往仅凭借业务经验的主观性决策。同时也需要及时掌握企业所处的内外部环境、市场状况,并做深入的分析和研究。最后,基于行业的不确定性与多变复杂的环境下,小微电商难免会遭遇黑天鹅事件,因此需要加强与供应商的战略合作伙伴关系,比如采用回购、收入分享或数量柔性的合作方案,以及未来经营模式逐步向着供应商管理库存模型(VMI)转变。这些机制的建立将大大减少呆滞库存的风险。本文的研究成果是通过使用J电商提供的2021年7月至2022年11月的销售进行数据建模,经实际销售数据检验后得到:多元线性回归模型和Random Tree模型,两者都比较拟合J电商的实际销售数据。在此基础上,建立组合定量模型给予权重:0.78×Radom Tree算法提供的预测销量值+0.22×多元回归模型提供的预测销量值。该组合模型对于本案例公司的预测销量、库存的成本管理提供了极大的参考价值。中国经济进入大数据时代后,电子商务企业要想赶上更好的发展机会,就需要不断对运营方式进行创新。完善科学的需求预测能够显而易见地帮助企业优化库存,但是真实的商业活动中,存在着太多无法确切预测的因素,虽然研究成果已经令人满意,但是预测模型的进步空间也很大。期望本文能给二次元小微电商企业提供需求预测及库存管理上的帮助,助力企业乃至行业探求更高品质的供应管理理念。

关键词：二次元电商需求预测多元线性回归法数据挖掘

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