服装销售的成功关键点怎么写（服装销售预测的方法有哪些）
服装销售的成功关键点怎么写（服装销售预测的方法有哪些）（图片源于unsplash）在此之后，再由商家在淘宝进行测款，仅用一天时间就能判断商品是否畅销，从而决定是否加单。同时也能实现较高的精准度。现实中，基于模糊逻辑模型（Fuzzy）以及传统的统计方法相比其他方法，可以比较好地应用到短期服装零售预测。03 怎样利用现有的智能大数据，帮助我们做好服装销售工作？在线上销售中，有一种为大家所熟知的形式——天猫旗舰店订货会，它能够实现在订货完成后一天时间里，通过历年销售数据筛选出爆款，以及筛选出那些我们虽然无法判断出是否爆款，但却足够新颖的设计款。
（表格来自《Sales Forecasting for Fashion Retailing Service Industry: A Review》）
需要注意的是，在实际操作中我们更多是在系统中设定好参数，定期的采集我们所需要的数值和变量，然后等待系统自动分析。
这些底层的逻辑和方法是指引我们贯穿思考的点和检验方式，最后还是会导出品牌最需要的数据和简单的结论。AI应该在人类理性范围内的部分做完所有工作，而人则需要在感性部分有判断的部分进行自我决策。
另外，现有的预测模型大多适用于中长期预测，对于短期预测与即期预测并没有过多的研究，但就服装行业的性质而言，短期预测是非常重要的，比如上面提到的优衣库的案例。
现实中，基于模糊逻辑模型（Fuzzy）以及传统的统计方法相比其他方法，可以比较好地应用到短期服装零售预测。
03 怎样利用现有的智能大数据，帮助我们做好服装销售工作？
在线上销售中，有一种为大家所熟知的形式——天猫旗舰店订货会，它能够实现在订货完成后一天时间里，通过历年销售数据筛选出爆款，以及筛选出那些我们虽然无法判断出是否爆款，但却足够新颖的设计款。
在此之后，再由商家在淘宝进行测款，仅用一天时间就能判断商品是否畅销，从而决定是否加单。同时也能实现较高的精准度。
（图片源于unsplash）
严格来说，这个例子并不属于线下实际的预测范围内，但它是现阶段服装行业大数据利用得很好的范例。
首先我们进行测款，然后进行基于算法的流量推送。后者在整个过程中占有很大的地位，没有基于算法的流量推送，就无法准确抓住销售热点，展开销售。
总的来说，线上销售只要掌握一定程度的算法逻辑，就能较容易地实现业绩良好的销售，但对于线下销售而言，这样的掌握是不够的。
1.进行新产品的销售预测，需要准备哪些信息？
刚刚提到的方法可以预测的产品类型包括新产品和现有产品。新产品的预测由于缺少开始数据，因此它的预测比较复杂困难。而在实际工作中，一般在做新产品的销售预测时，我们需要准备哪些信息呢？
首先，我们需要捕捉数据特征，新品的预测要根据消费者的画像来进行，通过细分客户的年龄、爱好、职业等特征得到更准确的结果。
其次，很多商家会结合往季的款式销售数据以及当季流行趋势来进行预测。
在预测速度方面，传统统计方法可以很快输出预测结果，人工智能模型需要更长的时间，在当下的“快时尚“时代，预测结果通常需要在很短的时间内出来。
这时，之前提到的人工智能方法和传统统计方法的混合分析方法的优越性就得以凸显，如果未来这样的方法能够普及，对于新品我们就能够做出更精确、及时的预测。
2.怎么更好地灵活调整新品的实际销售？
“快时尚”的节奏下最容易遇到的问题就是预测的不准确，一次下单量太多可能会出现滞销，但下单量如果太小又可能面临脱销，加单来不急的情况。
大家虽然小心翼翼，但还是摆脱不了库存的压力。因为库存和销量是相伴相存的，如果想要让销量有所起色，我们就必须要有出现库存的心理准备。
现在有这样一种操作方法：商家们把一部分产品分配给自己的工厂加工，一部分由代工厂负责，剩余的一部分则在市场上直接拿货贴牌。
然而，即使商家们采用了这样的办法，同时控制款量，保证自己生产的是热销款，在生产的部分还会时常出现缺货现象。
《服装零售的销售预测》中的调查研究还显示：
（1）色彩作为重要的时尚元素，与库存和生产计划高度相关，但极少有研究颜色预测的方法，同时，涉及服装设计及设计元素对销售预测的影响这方面的研究还比较少。
（2）服装销售预测系统中，日历因素有非常重要的影响。比如节假日，这些具体日子的需求不稳定，但是增长较平时非常快速，难以预测，这也是一个值得探索的话题。
大家可以着眼于文献中提出的这两点尝试自我突破，这是销售预测中欠缺的部分，同时也是机遇所在。
在这里，我与大家分享几张图片，来源于《商业模式新生代》中描述的影响商业模式的关键外部因素：
（图片来源于《商业模式新生代》 ）
