[发明专利]一种新品库存比例预测的方法、装置及服务器

说明书

本申请公开一种新品库存比例预测方法，装置及服务器，可以精确地预测新品的库存比例，使每个配货仓库不因库存不足或积压而降低商品成交率。为了实现精确预测新品的库存比例，需要获取新品特征属性值和新品的同类商品特征属性值；根据新品特征属性值和同类商品特征属性值，确定预测用商品；获取预测用商品在待分配仓库内与销量相关的预测用特征数据；根据预测用特征数据和预先生成的预测模型，生成预测用商品在待分配仓库的库存分配比例的预测值，确定新品在待分配仓库的库存分配比例的预测值。可见，本申请提供的新品库存比例预测方法可以提高新品库存比例预测的精准度，避免配货仓库出现缺货或积压的问题，从而提高商品的成交率。

技术领域

本申请涉及数据挖掘技术领域，特别涉及一种新品库存比例预测的方法、装置及服务器。

背景技术

在电商销售平台中，配送商在经销商和门店(零售店)之间起着货品流转的作用，为经销商和门店提供物流服务。图1为本申请货品配送系统结构图，通常，品牌商在一个区域内对应一个或多个经销商，经销商买卖或运转品牌商的货品，所述货品由一个或多个配送商负责配送至门店。通常，门店通过订单管理服务器订购品牌商的货品，这些货品从品牌商送达经销商的配货仓库，由配送商根据订单管理服务器的配送指令，从配货仓库取货，运送至门店或用户手中。

经销商将所属门店的地理位置划分为若干个区域，针对每个区域设立一个配货仓库。如果门店向经销商订货成功，经销商会根据门店的订货地址，选择离该订货地址最近的配货仓库发货，将销售给门店的货品经配送商送达到该门店。一个区域内所有门店订购货品由该区域的配货仓库发货。由于地域和区域门店数量等因素影响，每种商品在各个营销区域的订货数量不尽相同。例如，图2为某货品配货仓库配送区域分布图，如果某商品在配货仓库1和配货仓库2的库存比例相同。配货仓库1所在的营销区域内的门店对该商品的订单量比较多，导致该仓库出现缺货现象，无法及时供应该商品，降低商品的成交率。而配货仓库2所在的营销区域内的门店对该商品的订单量比较少，剩余大量库存。为了需要提高该商品的成交率，需要通过人力将配货仓库2的部分库存运送到配货仓库1。此过程不仅消耗大量人力物力资源，而且不能及时调整各仓库的库存。为解决这一问题，经销商需要预测每种商品的库存比例。现有库存比例的预测方法是：获取待分配商品在待分配仓库的与销量相关的特征数据，作为预测用数据；根据所述预测用特征数据和预先生成的预测模型，生成所述待分配商品在所述待分配仓库的库存分配比例的预测值。

但是，对于一些未上市的新品来说，不能利用上述方法获取在待分配仓库的与销量相关的历史特征数据，因此，无法精确预测新品的库存比例，导致商品成交率降低。

发明内容

本申请的目的在于提供一种新品库存比例预测的方法，以解决现有技术无法精确测新品的库存比例导致商品成交率低的问题。

第一方面，本申请提供了一种新品库存比例预测的方法，包括：

获取新品特征属性值和新品的同类商品特征属性值；

根据所述新品特征属性值和所述同类商品特征属性值，确定预测用商品；

获取所述预测用商品在待分配仓库内与销量相关的预测用特征数据；

根据所述预测用特征数据和预先生成的预测模型，生成所述预测用商品在所述待分配仓库的库存分配比例的预测值，确定所述新品在所述待分配仓库的库存分配比例的预测值。

第二方面，本申请提供了一种新品库存比例预测的装置，包括：

第一获取单元，用于获取新品特征属性值和所述新品的同类商品特征属性值；

第一确定单元，用于根据所述新品特征属性值和所述同类商品特征属性值，确定预测用商品；

第二获取单元，用于获取所述预测用商品在待分配仓库内与销量相关的预测用特征数据；