【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子商务领域，尤其涉及一种电子商务的库存管理方法。
技术介绍
1、在电商环境下，供应链变得更加复杂和分散，涉及到更多的供应商和分销渠道，这增加了库存管理的难度，传统库存管理通常依赖单一的数据来源，如历史销售数据，然而，这样的数据往往具有滞后性，无法及时反映市场变化，基于经验规则的传统预测方法，如移动平均法、指数平滑法等，虽然简单易行，但仅能考虑历史销售趋势，忽略了市场动态、消费者行为变化等因素的影响，市场需求波动较大，难以准确预测，尤其是在促销活动期间，需求量可能会突然增加，这要求电商企业具有更精准的需求预测能力。
2、缺乏实时的数据更新和信息共享可能导致库存可见性差，从而影响库存决策的准确性和时效性，过多的库存会导致资金占用和存储成本增加，而过少的库存则可能导致缺货风险和客户满意度下降，传统的补货机制往往是定期检查库存水平，然后手动发起采购订单，这种方式不仅耗时耗力，而且在需求突然增加时可能无法及时响应，导致库存短缺，退货流程通常涉及多个步骤，包括商品检验、重新入库、退款处理等，如果没有一个系统化的方法来管理退货，将会大大增加操作成本和时间消耗。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了提供一种电子商务的库存管理方法。
2、本专利技术所要解决的问题是：旨在通过综合运用大数据分析、预测模型，精确预测市场需求，合理设定安全库存水平，实现库存的动态调整和高效补货，避免库存积压或缺货现象，同时减少滞销品并妥善处理退货商品，从而提高库存周转率和订单准确
3、一种电子商务的库存管理方法，所采用的技术方案如下：
4、s1：收集内部历史销售记录、用户浏览记录、购物车放弃率、客服咨询记录、社交媒体上的产品讨论热度以及竞争对手的价格变动，建立预测模型生成未来一段时间内的需求预测结果；
5、s2：结合s1中的历史销售数据和需求预测结果，设定安全库存水平，每季度调整安全库存量，根据需求预测结果，设定触发条件，当实际库存低于预定的安全库存水平时，自动发送采购请求给供应商，与供应商协商确定快速响应机制，短时间内完成补货，预测高峰期需求，在重大促销活动前预先增加库存；
6、s3：根据s1中的历史销售数据实时同步所有销售渠道的数据，通过api接口连接电商平台，每当有订单产生及取消时，更新库存状态，采用物联网设备追踪货物移动情况，更新库存数量；
7、s4：根据s1中的历史销售数据，分析历史退货数据，找出退货原因，构建退货预测模型，制定退货商品的检验标准，判断是否可以直接再售、打折销售及报废处理；
8、s5：定期分析s1中的历史销售数据，标记出连续数周无销售记录的商品，对于短保质期的商品，设定检查周期，与慈善机构合作捐赠临期但可食用的商品；
9、s6：采用s1中的历史销售数据和预测模型设定kpi，包括库存周转率、订单准确率，监测kpi的表现，通过数据反馈调整策略，将库存管理的成果与问题反馈给采购、销售、仓储相关部门，形成闭环管理。
10、进一步的，所述s1中建立预测模型生成未来一段时间内的需求预测结果，包括：
11、s11：对历史销售记录提取时间序列特征，提取一段时间t的历史销量，水平初始分量，趋势初始分量，季节性初始分量，水平初始分量为时间序列的第一个值，趋势初始分量为时间序列的前两个值之差，季节性初始分量为一段时间t内的月平均值；
12、提取用户每天访问次数，用户每天停留时间，时间t内用户的购物车放弃比例，时间t内的咨询次数，时间t内的咨询关键词，时间t内的正面评价比例，时间t内的负面评价比例，时间t内的讨论次数，时间t内的竞争对手价格变化；
13、s12：更新水平分量，趋势分量，季节性分量，，，，其中为水平分量、趋势分量、季节性分量的平滑因子，取值在0-1之间，为周期长度，为时间内的季节性分量，为时间内的水平分量、趋势分量；
14、s13：构建特征矩阵，，设置目标变量，模型训练为，其中为梯度提升机，预测模型为，其中为模块运算，h为预测的未来时间段，为季节性分量在h时间段内的值，为t+h时间段内的特征矩阵；
15、s14：建立预测模型之后，根据s11实时收集相关的数据，并进行s12中相应处理，将处理完之后的数据输入到预测模型中，获得相应的需求预测结果。
16、进一步的，所述s2中设定安全库存水平，每季度调整安全库存量，根据需求预测结果，设定触发条件，包括：
17、s21：采用历史销售数据和需求预测结果计算销售的标准差，结合服务水平和服务水平对应的z值计算安全库存，服务水平为一定时间内满足客户需求的概率，即该概率时间内库存满足需求，z值为该概率所对应的标准正态分布表z表中获得，安全库存，其中为日需求的标准差，是提前期，为从下单到仓库收货所需的时间，对于每季度的安全库存量，则计算季度需求的标准差；
18、s22：当实际库存水平低于安全库存加上平均需求乘以提前期所得到结果时，自动发送采购请求给供应商；
19、s23：根据历史销售数据和需求预测模型，预测即将到来的高峰期需求，在重大促销活动前几周逐步增加库存，根据需要补充的库存量平均每周定量和供应商进行采购。
20、进一步的，所述s4中构建退货预测模型，制定退货商品的检验标准，判断是否可以直接再售、打折销售及报废处理，包括：
21、s41：收集退货商品类型、退货时间、退货商品价格、交易时间信息，收集客户等级信息，收集退货时的天气条件以及是否处于节假日；
22、将商品类别使用独热编码将其转换为n个虚拟变量，将客户等级别使用独热编码将其转换为m个虚拟变量；
23、提取温度t、湿度h、降雨量r，标记是否为节假日，0表示不是，1表示是；
24、s42：采用逻辑回归模型作为模型预测，，其中，其中表示所有输入特征组成的向量，是截距项，和分别是商品类别和客户等级的系数，商品价格的系数，是交易时间的系数，分别是温度、湿度、降雨量的系数，是节假日的系数；
25、s43：每当有退货请求时，自动调用退货预测模型，计算退货概率，根据业务需求设置退货概率的阈值，当退货概率小于，则判定商品重新上架销售，当退货概率位于和之间，则判定商品打折销售，当退货概率大于，判定商品需要报废处理；
26、s44：退货订单产生时，暂时扣减相应库存，对于可以直接再售的商品，恢复其库存状态，对于打折销售的商品，将其转移至打折销售区，对于报废处理的商品，从库存中移除。
27、进一步的，所述s6中监测kpi的表现，通过数据反馈调整策略，将库存管理的成果与问题反馈给采购、销售、仓储相关部门，形成闭环管理，包括：
28、s61：计算库存周转率，用年度销售额除以平均库存成本计算，计算订单准确率，用正确发货的数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电子商务的库存管理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种电子商务的库存管理方法，其特征在于，所述S1中建立预测模型生成未来一段时间内的需求预测结果，包括：
3.如权利要求1所述的一种电子商务的库存管理方法，其特征在于，所述S2中设定安全库存水平，每季度调整安全库存量，根据需求预测结果，设定触发条件，包括：
4.如权利要求1所述的一种电子商务的库存管理方法，其特征在于，所述S4中构建退货预测模型，制定退货商品的检验标准，判断是否可以直接再售、打折销售及报废处理，包括：
5.如权利要求1所述的一种电子商务的库存管理方法，其特征在于，所述S6中监测KPI的表现，通过数据反馈调整策略，将库存管理的成果与问题反馈给采购、销售、仓储相关部门，形成闭环管理，包括：
【技术特征摘要】
1.一种电子商务的库存管理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种电子商务的库存管理方法，其特征在于，所述s1中建立预测模型生成未来一段时间内的需求预测结果，包括：
3.如权利要求1所述的一种电子商务的库存管理方法，其特征在于，所述s2中设定安全库存水平，每季度调整安全库存量，根据需求预测结果，设定触发条件，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：邱晓健，郭涛，肖炜华，刘东，曾艳梅，黄葵，邱正峰，
申请(专利权)人：南昌航天广信科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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