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基于智能竞争者分析的产品销量预测 ——以携程一日游产品为例

基于智能竞争者分析的产品销量预测 ——以携程一日游产品为例

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作者：吴兆龙上海财经大学

学位级别：硕士

企业收益与产品销量息息相关。精准的产品销量预测可以帮助企业管理者提前洞悉未来、优化管理决策,以减少损失并提升收益。精准的产品销量预测离不开全面的影响因素分析,除了产品自身相关的各个维度,还需要考虑到与产品相关的竞争者环境... 详细信息

企业收益与产品销量息息相关。精准的产品销量预测可以帮助企业管理者提前洞悉未来、优化管理决策,以减少损失并提升收益。精准的产品销量预测离不开全面的影响因素分析,除了产品自身相关的各个维度,还需要考虑到与产品相关的竞争者环境,这依赖于有效的竞争者识别和分析技术。本文以携程一日游产品为研究对象,关注竞争关系挖掘对产品销量预测的影响。研究内容上,分为产品竞争者识别和产品销量预测两大模块,二者相辅相成、联系紧密。有效的竞争者识别有助于挖掘影响产品销量的竞争因素,从而提高产品销量预测的效果;而产品销量预测的准确度又一定程度上为竞争者识别的有效性提供了客观、有效的评价指标。对于产品竞争者识别,本文同时关注内外部竞争者,并结合用户会话分析、文本挖掘等技术进行智能识别。具体而言,内部竞争者指的是处于同一平台(即携程平台)、存在竞争关系的其他旅游产品;本文针对性地设计了基于用户会话、考虑产品共现性的内部竞争者识别方法。外部竞争者指的是处于不同平台(以美团为例)、存在竞争关系的旅游产品。本文针对性地设计了基于文本特征、考虑行程相似性的外部竞争者识别方法。相较而言,本文的竞争者识别方法在研究视角上更为全面、信息利用上更为丰富,有效拓展了已有竞争者识别的研究成果。对于产品销量预测,本文综合考虑基本因素和竞争因素的影响,运用经典的数值预测模型进行销量预测。基本因素的选取从产品自身出发,包括产品基本特征、产品价格、产品在外网排名、产品历史销量等;竞争因素的选取结合竞争者识别的结果,选取内部竞争者和外部竞争者的产品基本特征、产品价格、产品点评分、产品历史销量等。最后,综合基本因素和竞争因素,对比多元线性回归、回归树以及XGBoost等模型的预测效果,并探究影响销量预测的关键因素。实验结果显示,竞争因素的引入能明显改善产品销量预测的结果,而且内部竞争者的影响相较于外部竞争者更为显著。本文为携程平台的运营和管理提供了有意义的启示,通过对比携程一日游产品与内外部竞争者产品的差异,可以协助携程平台后续进行产品优化,提升一日游产品的竞争力。同时,本文所提出的竞争者产品识别和销量预测方法,也可以拓展到平台其他的业务线中。

关键词：产品销量预测竞争者识别竞争者分析文本挖掘用户会话分析

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