吴琳洁，郑钰洁，范云飞

新零售目标产品的精准需求分析与预测

吴琳洁1，郑钰洁2，范云飞2

（1.暨南大学数学系，广东 广州 510632；2.暨南大学伯明翰大学联合学院，广东 广州 510632）

在中国商品社会逐步发展，消费需求不断升级的今天，产品多样化、个性化需求使得相应销售数据层级复杂，品类繁多，因此建立一个对区域层级、小类层级消费分析和需求预测模型具有重大意义。针对新零售行业精准化需求进行建模，主要分析了销售特征、库存信息、节假日折扣等因素对销量的影响，通过建立主成分多元模型对未来销售数据进行预测，同时利用平均绝对百分比误差法获得预测数值的精准度。通过绘制散点图以及对平均绝对百分比误差（MAPE公式）的分析，得到模型预测值的MAPE值在15%～35%之间，可以认为模型灵敏度较高。因此，零售行业可选择主成分多元模型对未来销量进行预测，从而减少缺货、库存成本，有利于提高经济收益。

需求分析；需求预测；主成分分析；多元线性回归

1 引言

随着中国消费市场新业态继续涌现并快速发展，主流消费模式由“以物为主”逐步向“以客为主”转变。对于零售行业，促进消费者需求的主要因素不再单是性价比等客观商品特质，以时尚性为表现形式的个性化、审美化、多样化的主观因素同样渐成消费主导需求动力。

新零售时代，零售企业将采取多品种小批量的生产形式，以适应新时代消费需求。这将导致商品小类井喷式增加，商品个性化特色强烈，零售行业商品分类管理困难，面临消费数据层级复杂、种类繁多等一系列新的挑战。……