产品销量

摘要： 随着社会经济的快速发展,商品在迅速流通的同时也有着非常快的淘汰速度,因此商品想要在激烈的市场竞争中占据优势,除了要保证产品本身的质量之外,还需要重视产品的包装设计。在产品的塑料包装设计过程当中,除了要使包装设计符合相关的设计规则,同时还要符合一定的美学要求。但是,美术元素的应用不应该仅停留在形式上,而应该从消费者的需求入手,通过包装设计的形式将这种需求表现出来,进而激发起消费者的购买欲望,最终达到提升产品销量的目的。

摘要： 天风证券收盘收益:9.73%。济川药业(600566):公司发布2022年一季报,第一季度实现营业收入21.74亿元,同比增长13.34%;归母净利润5.81亿元,同比增长32.36%;扣非后归母净利润5.03亿元,同比增长22.9%。2022年第一季度营业收入达到同期新高,主要得益于:①清热解毒类产品核心产品蒲地蓝消炎口服液2022年被《新冠病毒奥密克戎株感染中医药防治专家共识》推荐为防治药物,一定程度促进产品销量。

摘要： (本刊讯)2022年4月27日,铜陵洁雅生物科技股份有限公司发布2022年第一季度报告。2022年第一季度,公司营业收入约1.81亿元,同比减少47.91%。归属于上市公司股东的净利润约4,744.80万元,同比减少42.22%,主要为消毒类湿巾产品销量大幅减少影响所致。基本每股收益0.58元/股,同比减少57.04%。

摘要： 又一美妆品牌倒下了。此前通过官方渠道发布《闭店日记》的新锐国货彩妆品牌“偏甜主义”,目前其天猫旗舰店基本处于被清空状态--仅挂出一款产品,销量显示为0。对此,品牌客服回应称闭店情况属实,并表示,“此前产品销量一直不好,等清完最后一批货,店铺将正式关闭”。除此以外,兔熊季、Girlcult等品牌也均在近段时间遭遇了不同的经营困境。2021年以来,新锐品牌们密集的清仓、闭店动作,值得行业思考,不少业内人士认为,新锐品牌的洗牌时刻来了,2022年,一大波体量较小、议价能力弱的新锐品牌或将迎来“生死之年”

摘要： 直播购物发展迅速,但直播产品的销量因主播而异,消费者在直播中的购买行为是由一些主观判断决定的,而语言风格的说服力在一定程度上影响了这种主观判断。因此,主播语言风格的说服力会导致消费者购买意愿的变化,进而影响直播中销售的产品销量。本文基于Aristotle修辞三元组、Hovland说服模型以及扎根理论,运用文本分析和LDA主题抽取模型分类方式,将社交电商环境下主播的语言说服风格分为五类:诉诸人格、逻辑表述、情感共鸣、诉诸奖励、诉诸夸张,并结合产品销量建立回归模型研究了主播的各种语言风格对直播产品销量的影响结果。结果表明:诉诸人格的语言说服风格对直播产品销量的正向影响最大,诉诸逻辑的语言风格则产生负向影响。然而,相同的语言风格对不同类型的产品也会产生异质性的影响:诉诸夸张的语言风格对服装产品的销量有负面影响,但对数码电器产品的销量有正面影响。

摘要： 在对在线评论的研究领域,较少有学者关注在线评论的顺序偏差方面,在前人対产品主页上的第一条评论的效应研究的基础上,本文将探讨负面评论首页内容对产品销量的影响根据对387个淘宝网上的产品主页上的1161条负血评论首页数据的分析,本文发现,产品羌评率和负面评论首页追评量对产品销量具有显著的负向影响作用负面评论首页追评深度和负面评论齐顶卖家回复深度对负面评论首页追评雄与产品销量之间的关系具有止向调节作用,而负面评论首贞追评深度和负面评论首页卖家冋复深度对产品差评率与产品销量之间的关系具冇负向调节作用这研究结果一方面揭示了负面评论首贞内容对消费者购买决策的重要影响作用,另一方面拓展了冇关在线评论顺序偏差和第一印象偏差的研究,为研究者提供了一个新的研究方向。

摘要： 对民族品牌来讲,在努力提升产品质量的同时,用好传统文化符号进行产品外观设计,可以拉近与国内消费者的距离,从而提升产品销量,进而提高本土化妆品企业发展水平。本文探讨化妆品设计应用中华传统文化的意义,为本土化妆品企业在产品外观设计上提供参考。

摘要： 色彩斑斓的洗衣凝珠凭借高颜值、高功效及便于使用“爆火”。数据显示,2020年阿里平台洗衣凝珠销量同比增长超过132%。同时,与产品销量迅速增长相伴而来的并不都是乐观的数字,还有一些值得关注的安全问题--儿童误食洗衣凝珠风险。儿童为什么会误食?是产品设计、行业标准的问题,还是家长疏于孩子看护的问题?近期,在《洗衣凝珠》行业标准宣贯会上,业内专家对以上问题进行了解读,并在防范措施、提升产品安全系数等方面提出了不少解决之道。

摘要： 网络口碑反映了消费者对生鲜农产品的态度,直接影响着消费者的购买决策及行为,影响生鲜农产品在线销量。本文从网络口碑形式讨论网络口碑对电商合作社生鲜农产品在线销量的影响。通过对样本的实证分析发现:网络口碑总数量对生鲜农产品销量的影响呈正向相关关系;网络口碑长度正向影响生鲜农产品在线销量;网络口碑图片数量正向影响生鲜农产品在线销量。电商合作社应该就网络口碑方面加强网络口碑的管理,以此更好地促进生鲜农产品的销量。本文的研究对电商合作社进行网络口碑营销管理具有重要的现实意义。

摘要： 药店维矿品类2020年整体增长较多,2021年则是几家欢乐几家愁,实体药店承受着医保卡限刷、疫情管控、消费力下降、线上冲击的多重压力。过去维生素和矿物质在零售药店属于小品类,被归入保健补益类。最近一两年,随着市场需求的增加,补钙类、维生素类产品销量快速增长,该品类在药店的受重视程度随之提升,被单列为维矿品类,并逐渐从小品类向大品类方向发展。

摘要： 伴随着在线问答、网络直播的异军突起,知识共享市场飞速增长,2016年被称为“知识付费元年”.知识作为一种商品通过知识交易创造了较为可观的经济收益,但是,知识产品不同于物质类产品,其效用根据消费者的不同有较大差异,且用户需求不确定性更高,确定知识产品的销量较为困难.现今虚拟社区中知识共享行为研究主要探究知识分享者分享意愿的影响因素;从知识需求者角度出发,对其付费决策、知识产品销量影响因素的研究还十分稀少.知乎Live是中国的最大实时问答平台之一,主讲人可以开设Live通过实时语音、PPT分享自己的知识和见解,用户需付费才能收听Live.截止2017年4月,Live单场收益最高为34万元,参与人数最多的一场为121349人.本文以知乎Live为研究对象,从消费者参与行为出发,使用社会资本理论和信号理论对主讲人的社会资本,Live的质量、价格和主题热度进行分析,构建理论模型并提出假设,研究Live销量的影响因素.本文研究可以对现有文献做出补充,同时帮助知乎平台更精准地对产品销量进行预测,更有效分配运营资源,对知识分享者提供建议,引导其产出销量更高的知识产品.

摘要： 在线顾客评论(OCRs)已经成为消费者购买决策过程中搜集商品信息、消除不确定性的重要途径之一.为了明确不同调节因素影响下在线顾客评论的有效性,本文围绕"在线顾客评论对产品销量的影响变化"这一核心问题,选择新型智能电视机和成熟普通电视机两种产品作为研究对象构建数理模型,探讨在线顾客评论对产品销量影响过程中品牌强度和产品成熟度的调节效应.研究表明:在线顾客评论对弱势品牌销量与品牌强度的影响均比强势品牌大;弱势品牌通过累积的在线顾客评论可以形成正反馈循环,强势品牌不具有该特性;负面在线顾客评论对品牌强度的影响弱于正面在线顾客评论;在一定的品牌强度下,高成熟度产品的负面评论具有更强的消极影响,低成熟度产品的正面评论具有更强的积极影响.本研究丰富了在线顾客评论有用性的相关理论,为企业制定差异化营销策略具有重要启示.

摘要： 消费者在线购买商品时常常参考他人的评价,如今销售网站和第三方网站均有大量的客户评论供消费者参考.那么,两类客户评论究竟谁对消费者购买决策更具影响,从而影响高涉入度产品销量,这一问题值得深入研究.本文通过对京东商城和中关村在线中65款不同型号相机的134天的面板数据进行实证分析,发现销售网站的评论对高涉入度产品销量的影响更大,说明销售网站中客户评论对预测产品销量起重要作用,同时发现其对消费者购买产品时的搜索行为也有重要影响.

摘要： 本文从淘宝平台中评论语言关键词的多样性、不同产品的评论语言对比等多个角度,以实证分析的方法来阐述因语言文字多样性而产生的沟通有效性,以及其与产品销量之间的相关度,并以母婴产品中婴儿食品这个最为敏感的类别为切入点,着重分析畅销产品、高销售量卖家与不同评论语言之间,评论语言文字多样性与销售数量之间的相互联系,将评论语言与所评论商品的在评论前后的销售量排名联结在一起,从而得出评价中的语言文字是提升产品销量的重要核心所在的结论.

摘要： 本文基于系统动态扩散模型预测了在不同政策情景下深圳市新能源汽车的数量和分布.研究运用模型量化了居民对新能源汽车的熟悉度来反应公众逐步了解、接受新能源汽车的动态过程,同时结合离散选择模型,模拟预测了新能源汽车数量增长的过程.在此基础上,本文量化分析了推行新能源出租公交车、限购传统燃油汽车以及补贴新能源汽车等政策对新能源汽车数量的影响.结果表明在没有政策支持的情景下,由于居民缺乏对新能源汽车了解和熟悉,新能源汽车的市场占有率将不足5%,因而,对新能源汽车的推广和宣传对于其数量的增长至关重要.对限购传统汽车和补贴新能源汽车的政策进行比较后,本文发现限购传统汽车更利于提升新能源汽车的市场占有率,而补贴新能源汽车更有利于提升新能源汽车数量.

摘要： 本文基于系统动态扩散模型预测了在不同政策情景下深圳市新能源汽车的数量和分布.研究运用模型量化了居民对新能源汽车的熟悉度来反应公众逐步了解、接受新能源汽车的动态过程,同时结合离散选择模型,模拟预测了新能源汽车数量增长的过程.在此基础上,本文量化分析了推行新能源出租公交车、限购传统燃油汽车以及补贴新能源汽车等政策对新能源汽车数量的影响.结果表明在没有政策支持的情景下,由于居民缺乏对新能源汽车了解和熟悉,新能源汽车的市场占有率将不足5%,因而,对新能源汽车的推广和宣传对于其数量的增长至关重要.对限购传统汽车和补贴新能源汽车的政策进行比较后,本文发现限购传统汽车更利于提升新能源汽车的市场占有率,而补贴新能源汽车更有利于提升新能源汽车数量.

摘要： 本文基于系统动态扩散模型预测了在不同政策情景下深圳市新能源汽车的数量和分布.研究运用模型量化了居民对新能源汽车的熟悉度来反应公众逐步了解、接受新能源汽车的动态过程,同时结合离散选择模型,模拟预测了新能源汽车数量增长的过程.在此基础上,本文量化分析了推行新能源出租公交车、限购传统燃油汽车以及补贴新能源汽车等政策对新能源汽车数量的影响.结果表明在没有政策支持的情景下,由于居民缺乏对新能源汽车了解和熟悉,新能源汽车的市场占有率将不足5%,因而,对新能源汽车的推广和宣传对于其数量的增长至关重要.对限购传统汽车和补贴新能源汽车的政策进行比较后,本文发现限购传统汽车更利于提升新能源汽车的市场占有率,而补贴新能源汽车更有利于提升新能源汽车数量.

摘要： 本文基于系统动态扩散模型预测了在不同政策情景下深圳市新能源汽车的数量和分布.研究运用模型量化了居民对新能源汽车的熟悉度来反应公众逐步了解、接受新能源汽车的动态过程,同时结合离散选择模型,模拟预测了新能源汽车数量增长的过程.在此基础上,本文量化分析了推行新能源出租公交车、限购传统燃油汽车以及补贴新能源汽车等政策对新能源汽车数量的影响.结果表明在没有政策支持的情景下,由于居民缺乏对新能源汽车了解和熟悉,新能源汽车的市场占有率将不足5%,因而,对新能源汽车的推广和宣传对于其数量的增长至关重要.对限购传统汽车和补贴新能源汽车的政策进行比较后,本文发现限购传统汽车更利于提升新能源汽车的市场占有率,而补贴新能源汽车更有利于提升新能源汽车数量.

摘要： 本文基于系统动态扩散模型预测了在不同政策情景下深圳市新能源汽车的数量和分布.研究运用模型量化了居民对新能源汽车的熟悉度来反应公众逐步了解、接受新能源汽车的动态过程,同时结合离散选择模型,模拟预测了新能源汽车数量增长的过程.在此基础上,本文量化分析了推行新能源出租公交车、限购传统燃油汽车以及补贴新能源汽车等政策对新能源汽车数量的影响.结果表明在没有政策支持的情景下,由于居民缺乏对新能源汽车了解和熟悉,新能源汽车的市场占有率将不足5%,因而,对新能源汽车的推广和宣传对于其数量的增长至关重要.对限购传统汽车和补贴新能源汽车的政策进行比较后,本文发现限购传统汽车更利于提升新能源汽车的市场占有率,而补贴新能源汽车更有利于提升新能源汽车数量.

摘要： 行业两极分化愈加明显,行业整合洗牌在即近日,宁德时代、亿纬锂能、等动力电池企业都在2018年前三季度交出了较为满意的答卷.但与此同时,深陷发展困境的动力电池企业不在少数.坚瑞沃能公司前三季度实现营收35.4亿元,同比下滑58.88％;净利润为-29.11亿元,同比下滑487.28％.猛狮科技前三季度营业收入和净利润也分别同比下滑53.82％和734.19％;成飞集成于2018年1～9月的净利润同比下滑1214.46％.在动力电池市场的高速发展中，所有企业都是有机会的。对于中小型企业来说，要把品质做好，并且有一定基本技术的储备，跟得上政策及市场对产品要求的步伐就可以了。对于资金链紧张的中小型企业，最好的自救方法则是和骨干企业进行合作，靠自己解决有一定难度。

摘要： 本说明书实施例提供了一种面向多模态的新产品销量预测方法及装置。其中方法包括：先获取目标产品的产品属性、产品图像，以及目标销售时间的多维时间特征；再将获取的内容输入销量预测装置进行销量预测，该销量预测装置包括多个编码层、融合层和解码器，该多个编码层包括属性编码层、图像编码层和时间编码层；该销量预测包括：通过该属性编码层，确定产品属性对应的属性编码向量；通过该图像编码层，确定产品图像对应的图像编码向量；通过该时间编码层，确定多维时间特征对应的时间编码向量；通过该融合层，根据多个编码层确定的多个编码向量进行融合处理，得到融合向量；通过该解码器，根据该融合向量，输出目标产品在目标销售时间的预测销量。

摘要： 本发明公开了一种基于light GBM算法预测理财产品销量的方法及系统，涉及人工智能领域，所述方法包括：将第一类客户集合进行筛查，获得第二类客户集合和第三类客户集合；将待评估客户集合输入机器学习模型，获得第四类客户集合；对第三类客户集合和第四类客户集合进行交集求取，获得第五类客户集合，非交集用户进行合并，获得第六类客户集合；对第六类客户集合进行筛选，获得第七类客户集合；基于各类客户集合获得理财产品销量预测结果。解决了现有技术理财产品销量的预测算法比较传统，造成出现过拟合、运算不够快、运算海量数据时占用内存多、预测准确率低、少数类数据误差较大、参数搜索没有指导性，需要花费大量时间的技术问题。

摘要： 本发明公开了一种面向全生命周期的产品销量影响因素监测系统，包括：生命周期判断模块，用于接收待监测产品，获取所述待监测产品的每个时间段的销量，基于每个时间段的销量，判断产品所处生命周期；并判断待监测产品的在最新时间段所处生命周期与上一时间段所处生命周期是否相同，若不相同，将上一时间段所处生命周期作为待监测生命周期；因素监测模块，用于接收若干个潜在影响因素，获取待监测生命周期所包含的时间段内的若干个潜在影响因素对应的产品属性变更数据和总销量，判断若干个潜在影响因素是否为主要影响因素。提高了每一个周期的销量的影响因素的预测精度，以便制定更加合理的产品服务。

摘要： 本发明涉及一种应用于电子商务的产品销量预测方法，其包括：接收产品管理终端发送的目标产品的产品管理请求，并从数据库获取建模客户信息包，然后根据所有建模客户的客户信息得到标准建模客户属性包。根据标准建模客户属性包和标准建模客户属性包中每个标准建模客户的销售属性建立目标产品的销量预测模型，并从数据库获取所有预测客户的客户信息，根据目标产品的销量预测模型和所有预测客户的客户信息对目标产品进行销量预测以得到目标产品的预测销量，并将目标产品的预测销量发送给产品管理终端，产品管理员根据目标产品的预测销量调整目标产品的产品采购量。

摘要： 本发明涉及一种应用于互联网电商的产品销量预测系统，其包括：模型构建服务器、网络构建服务器、销量预测服务器和数据库，各服务器间具有通信连接。模型构建服务器根据客户交互网络中所有的客户数据建立客户交互分布模型。网络构建服务器根据客户交互分布模型和从数据库获取的历史销售数据建立意向客户网络。销量预测服务器根据意向客户网络中的第一客户数量、第二客户数量、第一意向客户数量和第二意向客户数量得到产品预测销量。

摘要： 本发明提供一种产品销量预测方法及装置，所述方法包括：将影响因素数据输入至产品销量预测模型，得到产品销量预测模型输出的产品销量预测结果；其中，产品销量预测模型是基于产品样本数据以及产品样本数据对应的产品销量结果训练得到的；产品销量预测模型用于基于至少两种机器学习模型分别得到影响因素数据对应的初始销量预测结果，并对所有初始销量预测结果进行融合，得到产品销量预测结果。本发明不仅能够快速得到产品销量预测结果，而且由于产品销量预测结果是对至少两种机器学习模型分别对应的初始销量预测结果进行融合后得到的，从而可以保证产品销量预测结果的稳定性和准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于大数据技术的电商产品销量检测方法及检测系统，将所述第一类电商产品的本期销量数据与所述上一年度同期销量数据进行数据对比，第一分析数据包括分析结果I和分析结果II，若第一分析数据为异常，建立销量检测参考值I，对第一类电商产品进行定期销量检测，获得多类销量检测数值；通过对所述多类销量检测数值进行计算，获得电商产品销量变动参数；获得所述第一类电商产品的用户评价信息，根据所述电商产品销量变动参数和用户评价信息，确定第一类电商产品信用值，对所述第一类电商产品进行评价。通过第一类电商产品信用值，从而判断该电商产品的销量行为是否存在大量虚假行为，影响消费者的用户体验，便于平台进行有效的监管。

摘要： 本发明提供了一种新产品销量的预测方法，其包括：特征集合构建步骤，构建包括新产品的所有特征的特征集合；销量数据获取步骤，获取具有特征集合中的全部或者部分特征的已上市产品的销量；相似产品筛选步骤，从特征集合中选取一个特征子集，通过使用相似性度量函数，从已上市产品中筛选出具有特征子集中的特征且在特征子集上与新产品相似的多个相似产品；销量一致性检测步骤，算出多个相似产品的销量的差异度，若差异度小于预先规定的容忍值，则认为多个相似产品的销量通过一致性检测，否则认为多个相似产品的销量没有通过一致性检测；新产品销量预测步骤，使用通过一致性检测的多个相似产品的销量，预测新产品的销量。

摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的产品销量预测方法、设备和介质，方法：根据产品文本信息构建销量知识图谱；对图谱的实体与关系构建对应的二分图；采用Node2vec算法学习二分图各节点向量作为初始向量；采用CrossE方法对初始向量进行交互嵌入；利用已知销量区间的历史产品文本信息，获得给定“销量区间”的再表示向量；利用未知销量区间的产品文本信息，获得三元组“产品‑销量区间”中头实体和关系的再表示向量，计算对应的组合表示向量，即为对应尾实体“销量区间”的预测向量；根据预测向量和组合表示向量计算相似度，取其中相似度最大值对应的“销量区间”，即为产品预测的销量区间。本发明对产品销售的预测准确性高。

摘要： 本发明公开了一种零售产品销量预测方法、工具、系统、设备及存储介质，属于售企业销售决策技术领域，首先使用EEMD模型对零售企业销售数据进行分解处理，再分析分解后各IMF分量序列的准周期信息，获取销量变化的内在规律。最后，通过根据各IMF分量序列的准周期信息建立SARIMA模型或ARIMA模型，对各IMF分量序列的销量分别进行预测，并将各个预测结果拟合加和，实现对零售企业销量的合理科学的预测，具有高可信度和预测精度，能够为后续零售企业销售决策提供可靠的依据。解决了现有技术中零售企业销售预测研究匮乏，不能满足零售企业销售预测需求问题。