CN104217355A - 预测促销商品销量的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种预测促销商品销量的方法和装置，能够提高预测促销商品销量的准确度。本发明的预测促销商品销量的方法包括：根据商品的促销类型确定该商品的价格优惠金额；按照该商品的价格优惠金额得出该商品的销售价格；根据该商品的销售价格和该商品的价格-销量关系得出该商品的销量预测值。

Description

预测促销商品销量的方法和装置

技术领域

本发明涉及一种预测促销商品销量的方法和装置。

背景技术

促销活动是零售企业流量吸引、销量提升的关键，不同力度的促销活动带来的流量、销量提升也是不同的。而零售市场环境复杂多变，此起彼伏的市场促销，如何才能预知某个促销活动的效果，以及如何提前得知促销带来的销量，流量以及利润，这就需要对促销活动的效果即促销商品的销量进行预估。

目前对于促销商品的销量进行预估通常是由人工根据经验来进行，在实践中往往预估结果不够准确。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种预测促销商品销量的方法和装置，能够提高预测促销商品销量的准确度。

为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种预测促销商品销量的方法。

本发明的预测促销商品销量的方法包括：根据商品的促销类型确定该商品的价格优惠金额；按照该商品的价格优惠金额得出该商品的销售价格；根据该商品的销售价格和该商品的价格-销量关系得出该商品的销量预测值。

可选地，按照该商品的价格优惠金额得出该商品的销售价格的步骤包括：计算该商品在促销时段内的下单概率，所述促销时段内的下单概率是该商品在所述促销时段内的订单数量与全天订单数量的比值；将该商品的价格优惠金额与所述下单概率相乘得出该商品的销售价格。

可选地，所述促销类型包括满减；根据商品的促销类型确定该商品的价格优惠金额的步骤包括：按照该商品的历史销售数据，将其中的多个满减条件转换为相应的多个历史折扣，并且根据商品的销量和销售额以及原价格确定该商品在所述多个满减条件下的多个历史价格优惠金额；建立线性模型Y＝aX+b，其中Y表示所述历史价格优惠金额应变量，X表示所述历史折扣自变量，a和b分别表示一次项和常数项；然后根据所述多个历史折扣和多个历史价格优惠金额，采用线性拟合的方式确定所述a和b，从而确定所述商品的价格优惠金额与折扣之间的线性关系；将所述商品的满减条件转换为折扣，然后根据所述商品的价格优惠金额与折扣之间的线性关系确定该商品的价格优惠金额。

可选地，所述得出该商品的销量预测值的步骤之前，还包括：将该商品的以指数关系表示的价格-销量关系通过取对数的方式转换为将该商品的以线性关系表示的价格-销量关系，根据该商品的历史销售数据，使用线性拟合的方式确定该价格-销量关系的一次项和常数项；所述得出该商品的销量预测值的步骤包括：根据该商品的销售价格和该商品的以线性关系表示的价格-销量关系得出该商品的销量预测值。

根据本发明的另一方面，提供了一种预测促销商品销量的装置。

本发明的预测促销商品销量的装置包括：价格优惠金额计算模块，用于根据商品的促销类型确定该商品的价格优惠金额；销售价格计算模块，用于按照该商品的价格优惠金额得出该商品的销售价格；销量预测模块，用于根据该商品的销售价格和该商品的价格-销量关系得出该商品的销量预测值。

可选地，所述销售价格计算模块还用于：计算该商品在促销时段内的下单概率，所述促销时段内的下单概率是该商品在所述促销时段内的订单数量与全天订单数量的比值；将该商品的价格优惠金额与所述下单概率相乘得出该商品的销售价格。

可选地，所述价格优惠金额计算模块还用于：按照该商品的历史销售数据，将其中的多个满减条件转换为相应的多个历史折扣，并且根据商品的销量和销售额以及原价格确定该商品在所述多个满减条件下的多个历史价格优惠金额；建立线性模型Y＝aX+b，其中Y表示所述历史价格优惠金额应变量，X表示所述历史折扣自变量，a和b分别表示一次项和常数项；然后根据所述多个历史折扣和多个历史价格优惠金额，采用线性拟合的方式确定所述a和b，从而确定所述商品的价格优惠金额与折扣之间的线性关系；将所述商品的满减条件转换为折扣，然后根据所述商品的价格优惠金额与折扣之间的线性关系确定该商品的价格优惠金额。

可选地，还包括价格-销量关系确定模块，用于将该商品的以指数关系表示的价格-销量关系通过取对数的方式转换为将该商品的以线性关系表示的价格-销量关系，根据该商品的历史销售数据，使用线性拟合的方式确定该价格-销量关系的一次项和常数项；并且所述销量预测模块还用于：根据该商品的销售价格和该商品的以线性关系表示的价格-销量关系得出该商品的销量预测值。

根据本发明的技术方案，按商品的促销类型确定其销售价格，再按从历史销售数据中得出的价格-销量关系预测其销量，避免了人工预测的局限性，有助于提高预测的准确度。在根据促销类型确定销售价格时，对于满减的促销方式采用了线性拟合的方式确定满减条件与价格优惠金额之间的关系；在根据价格优惠金额确定销售价格时，考虑了促销时段的下单概率。这些有助于进一步提高计算的精确度。由于价格-销量关系呈指数关系，为降低处理复杂度，将其采用取对数的方式转换为线性关系，有助于提高计算效率。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1是根据本发明实施例的预测促销商品销量的方法的主要步骤的示意图；

图2是与本发明实施例有关的商品价格与销量之间的关系的示意图；

图3是与本发明实施例有关的取对数之后商品价格与销量之间的关系的示意图；

图4是根据本发明实施例的预测促销商品销量的装置的基本结构的示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

图1是根据本发明实施例的预测促销商品销量的方法的主要步骤的示意图。如图1所示，本发明实施例的预测促销商品销量的方法主要包括如下的步骤S11至步骤S13。

步骤S11：根据商品的促销类型确定该商品的价格优惠金额。促销活动的形式多样，但大体可以分为直降、满减、赠品等类型，对销量影响较大的是直降和满减。

直降是指在商品的原价格的基础上直接减去价格优惠金额得出该商品的销售价格。例如某商品原价格为180元，直降60元，即价格优惠金额为60元，则其销售价格为180-60＝120元。

满减是指购物金额达到一定值时优惠(即从总价格中减去)若干元，具体方式有很多种，例如满100减50即购物金额每100减50，这样满200即减100，依此类推，并且另外可以规定购物金额不能超过某个值，例如1000，这种情况一般称作封顶满减；又如阶梯满减，即优惠金额随购物金额的增加而增加，例如满100减50，满200减80等。

对于同一种商品，在其销售历史中可能参与多种不同的满减方式。在本发明实施例中，可以将其在销售历史中参加的各次满减条件转换为相应的多个历史折扣。并且根据商品的销量和销售额以及原价格确定该商品在多个满减条件下的多个历史价格优惠金额，此时先用销售额除以销量得到实际销售价格，再用原价格减去该实际销售价格即得到价格优惠金额。

在确定上述的历史折扣时，将满金额和减金额之间的比值作为折扣，例如满100减50，计为折扣为5折。对于其他情况，例如阶梯满减、封顶满减，以及其他因素，例如满120元减50和满180元减50之间的差异等，在本实施例中采用线性拟合的方式加以修正，使商品的价格优惠金额与具体的满减方式之间形成线性关系。线性关系采用一般模型即Y＝aX+b，其中Y表示历史价格优惠金额应变量，X表示历史折扣自变量，a和b分别表示一次项和常数项；然后根据多个历史折扣和多个历史价格优惠金额，采用线性拟合的方式例如最小二乘法确定上述a和b，从而确定商品的价格优惠金额与折扣之间的线性关系。

在确定满减促销方式中的价格优惠金额与折扣之间的线性关系之后，就可以根据当前商品的满减促销方式对应的折扣来确定满减促销方式所导致的价格优惠金额。对于当前商品的满减促销方式来说，有时需按实际情况计算或者直接设定一个折中的折扣，例如阶梯满减的方案是满100减50，满200减80，则取折扣为(50÷100+80÷200)÷2＝0.45。

步骤S12：按照该商品的价格优惠金额得出该商品的销售价格。考虑到促销一般存在一个时段，例如每天的9:00至21:00；而在不同的时间段内商品订单的数量也不同，导致商品订单数量较大和较小的时间段进行促销的结果一般不相同，所以需要结合促销时间对商品的销售价格作出标定。首先计算商品在每个时段内的订单数量，例如将全天分为整点的24个时段，该商品在某一时段的订单数量与全天的订单数量的比值即为该时段的下单概率；然后将促销时间内包含的时段的下单概率相加即为促销时段内的下单概率，实际上也即促销时段内的订单数量与全天的订单数量的比值，前述计算方式更适用于促销时段有变化的情况。将该商品的价格优惠金额与促销时段内的下单概率相乘即得出该商品的销售价格的标定值，将该标定值作为后续计算中使用的该商品的销售价格。

步骤S13：根据该商品的销售价格和该商品的价格-销量关系得出该商品的销量预测值。这里的销售价格是指上述的商品的销售价格的标定值。该商品的价格-销量关系可以从历史销售数据中得出。发明人发现商品的价格-销量关系呈负相关的指数关系，即y＝axb，其中y表示销量，x表示价格。其图线如图2所示，图2是与本发明实施例有关的商品价格与销量之间的关系的示意图，图中横坐标表示商品价格，纵坐标表示销量。直接采用指数关系和曲线拟合的方式固然可以得出一个指数关系式，但处理起来比较复杂，所以在本实施例中，对上述指数形式的历史价格-销量关系中的等号两边分别取对数(以10为底或e为底都可以)，得到一个线性的关系式，相应的图线如图3所示。图3是与本发明实施例有关的取对数之后商品价格与销量之间的关系的示意图，其中各个菱形块代表的数据点的横坐标和纵坐标分别为图2中各个菱形块代表的数据点的横坐标和纵坐标的对数值。再采用线性模型y＝kx+b，通过线性拟合的方式，使用取对数之后的商品价格与销量数据得出一次项k和常数项b，这里的y表示销量的对数，x表示价格的对数。将上述的商品的销售价格的标定值作为x代入该线性模型，计算得到的y值即为该商品的销量预测值的对数值，然后再取反对数就得到促销条件下的销量预测值。另外，如将商品的原价格作为x代入该线性模型，最终可以得到非促销条件下的销量预测值，将该销量与促销条件下的销量预测值进行比较，可以得出该促销条件带来的销量提升情况。结合该销量提升情况，零售商可以提前进行备货，以免在促销期间发生断货。

图4是根据本发明实施例的预测促销商品销量的装置的基本结构的示意图，该装置可采用软件来实现，并且设置在计算机或者智能手机中。如图4所示，预测促销商品销量的装置40主要包括价格优惠金额计算模块41、销售价格计算模块42、以及销量预测模块43。价格优惠金额计算模块41用于根据商品的促销类型确定该商品的价格优惠金额；销售价格计算模块42用于按照该商品的价格优惠金额得出该商品的销售价格；销量预测模块43用于根据该商品的销售价格和该商品的价格-销量关系得出该商品的销量预测值。

销售价格计算模块42还可用于：计算该商品在促销时段内的下单概率，促销时段内的下单概率是该商品在所述促销时段内的订单数量与全天订单数量的比值；将该商品的价格优惠金额与上述下单概率相乘得出该商品的销售价格。

价格优惠金额计算模块41还可用于：按照该商品的历史销售数据，将其中的多个满减条件转换为相应的多个历史折扣，并且根据商品的销量和销售额以及原价格确定该商品在所述多个满减条件下的多个历史价格优惠金额；建立线性模型Y＝aX+b，其中Y表示历史价格优惠金额应变量，X表示历史折扣自变量，a和b分别表示一次项和常数项；然后根据上述多个历史折扣和多个历史价格优惠金额，采用线性拟合的方式确定所述a和b，从而确定商品的价格优惠金额与折扣之间的线性关系；将商品的满减条件转换为折扣，然后根据所述商品的价格优惠金额与折扣之间的线性关系确定该商品的价格优惠金额。

预测促销商品销量的装置40还可包括价格-销量关系确定模块(图中未示出)，用于将该商品的以指数关系表示的价格-销量关系通过取对数的方式转换为将该商品的以线性关系表示的价格-销量关系，根据该商品的历史销售数据，使用线性拟合的方式确定该价格-销量关系的一次项和常数项；并且销量预测模块还可用于：根据该商品的销售价格和该商品的以线性关系表示的价格-销量关系得出该商品的销量预测值。

根据本发明实施例的技术方案，按商品的促销类型确定其销售价格，再按从历史销售数据中得出的价格-销量关系预测其销量，避免了人工预测的局限性，有助于提高预测的准确度。在根据促销类型确定销售价格时，对于满减的促销方式采用了线性拟合的方式确定满减条件与价格优惠金额之间的关系；在根据价格优惠金额确定销售价格时，考虑了促销时段的下单概率。这些有助于进一步提高计算的精确度。由于价格-销量关系呈指数关系，为降低处理复杂度，将其采用取对数的方式转换为线性关系，有助于提高计算效率。

以上结合具体实施例描述了本发明的基本原理，但是，需要指出的是，对本领域的普通技术人员而言，能够理解本发明的方法和设备的全部或者任何步骤或者部件，可以在任何计算装置(包括处理器、存储介质等)或者计算装置的网络中，以硬件、固件、软件或者它们的组合加以实现，这是本领域普通技术人员在阅读了本发明的说明的情况下运用他们的基本编程技能就能实现的。

因此，本发明的目的还可以通过在任何计算装置上运行一个程序或者一组程序来实现。所述计算装置可以是公知的通用装置。因此，本发明的目的也可以仅仅通过提供包含实现所述方法或者装置的程序代码的程序产品来实现。也就是说，这样的程序产品也构成本发明，并且存储有这样的程序产品的存储介质也构成本发明。显然，所述存储介质可以是任何公知的存储介质或者将来开发出的任何存储介质。

还需要指出的是，在本发明的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行。某些步骤可以并行或彼此独立地执行。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (8)

1.一种预测促销商品销量的方法，其特征在于，包括：

根据商品的促销类型确定该商品的价格优惠金额；

按照该商品的价格优惠金额得出该商品的销售价格；

根据该商品的销售价格和该商品的价格-销量关系得出该商品的销量预测值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照该商品的价格优惠金额得出该商品的销售价格的步骤包括：

计算该商品在促销时段内的下单概率，所述促销时段内的下单概率是该商品在所述促销时段内的订单数量与全天订单数量的比值；

将该商品的价格优惠金额与所述下单概率相乘得出该商品的销售价格。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述促销类型包括满减；根据商品的促销类型确定该商品的价格优惠金额的步骤包括：

按照该商品的历史销售数据，将其中的多个满减条件转换为相应的多个历史折扣，并且根据商品的销量和销售额以及原价格确定该商品在所述多个满减条件下的多个历史价格优惠金额；

建立线性模型Y＝aX+b，其中Y表示所述历史价格优惠金额应变量，X表示所述历史折扣自变量，a和b分别表示一次项和常数项；然后根据所述多个历史折扣和多个历史价格优惠金额，采用线性拟合的方式确定所述a和b，从而确定所述商品的价格优惠金额与折扣之间的线性关系；

将所述商品的满减条件转换为折扣，然后根据所述商品的价格优惠金额与折扣之间的线性关系确定该商品的价格优惠金额。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

所述得出该商品的销量预测值的步骤之前，还包括：将该商品的以指数关系表示的价格-销量关系通过取对数的方式转换为将该商品的以线性关系表示的价格-销量关系，根据该商品的历史销售数据，使用线性拟合的方式确定该价格-销量关系的一次项和常数项；

所述得出该商品的销量预测值的步骤包括：根据该商品的销售价格和该商品的以线性关系表示的价格-销量关系得出该商品的销量预测值。

5.一种预测促销商品销量的装置，其特征在于，包括：

价格优惠金额计算模块，用于根据商品的促销类型确定该商品的价格优惠金额；

销售价格计算模块，用于按照该商品的价格优惠金额得出该商品的销售价格；

销量预测模块，用于根据该商品的销售价格和该商品的价格-销量关系得出该商品的销量预测值。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述销售价格计算模块还用于：

计算该商品在促销时段内的下单概率，所述促销时段内的下单概率是该商品在所述促销时段内的订单数量与全天订单数量的比值；

将该商品的价格优惠金额与所述下单概率相乘得出该商品的销售价格。

7.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述价格优惠金额计算模块还用于：

按照该商品的历史销售数据，将其中的多个满减条件转换为相应的多个历史折扣，并且根据商品的销量和销售额以及原价格确定该商品在所述多个满减条件下的多个历史价格优惠金额；

建立线性模型Y＝aX+b，其中Y表示所述历史价格优惠金额应变量，X表示所述历史折扣自变量，a和b分别表示一次项和常数项；然后根据所述多个历史折扣和多个历史价格优惠金额，采用线性拟合的方式确定所述a和b，从而确定所述商品的价格优惠金额与折扣之间的线性关系；

将所述商品的满减条件转换为折扣，然后根据所述商品的价格优惠金额与折扣之间的线性关系确定该商品的价格优惠金额。

8.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，

还包括价格-销量关系确定模块，用于将该商品的以指数关系表示的价格-销量关系通过取对数的方式转换为将该商品的以线性关系表示的价格-销量关系，根据该商品的历史销售数据，使用线性拟合的方式确定该价格-销量关系的一次项和常数项；

并且所述销量预测模块还用于：根据该商品的销售价格和该商品的以线性关系表示的价格-销量关系得出该商品的销量预测值。