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本節(jié)將介紹幾個(gè)常用的商品分析模型，包括商品價(jià)格敏感度模型、新產(chǎn)品市場(chǎng)定位模型、銷售預(yù)測(cè)模型、商品關(guān)聯(lián)銷售模型、異常訂單檢測(cè)模型、商品規(guī)劃的最優(yōu)組合。
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商品價(jià)格敏感度模型
商品價(jià)格敏感度模型是指通過研究找到用戶對(duì)于價(jià)格是否敏感以及敏感程度的價(jià)格杠桿。利用價(jià)格敏感度模型可以輔助于銷售定價(jià)，促銷活動(dòng)的折扣方式、參考價(jià)格、價(jià)格變動(dòng)幅度等方面的參考。
例如：
促銷活動(dòng)時(shí)是否應(yīng)該包含M2商品；當(dāng)商品M3提價(jià)100元時(shí)，訂單量會(huì)如何變化；在商品詳情頁的參考價(jià)格應(yīng)該定為多少才能讓客戶感覺到已經(jīng)降價(jià)并觸發(fā)下單動(dòng)作；滿減、滿返、跨品類用券等哪些方式最適合M4商品。
商品價(jià)格敏感度分析可以通過兩種方式實(shí)現(xiàn)：
1.調(diào)研問卷法通過調(diào)研問卷的形式針對(duì)關(guān)注的品類或商品做調(diào)研分析是比較通用的一種方法。這種方法可以獲得品類詳細(xì)信息，并且可以通過問卷設(shè)置不同的關(guān)注信息點(diǎn)，收集到的信息更符合實(shí)際需求。
但是，當(dāng)面臨新的價(jià)格敏感度分析需求時(shí)，通常都需要重新開展調(diào)研分析工作。這種方式實(shí)施起來周期較長(zhǎng)且反饋結(jié)果較慢，另外，當(dāng)要收集的商品信息較多時(shí)，可能很難獲得完整數(shù)據(jù) 。
2.數(shù)據(jù)建模法通過數(shù)據(jù)建模的方式建立商品價(jià)格和銷售量之間的關(guān)系模型是研究?jī)r(jià)格敏感度的有效方法。
這種方法實(shí)施起來相對(duì)簡(jiǎn)單：
首先，收集不同價(jià)格下的銷售數(shù)據(jù) 。價(jià)格敏感度模型需要有基于不同價(jià)格下的銷售數(shù)據(jù)產(chǎn)生，因此需要商品運(yùn)營(yíng)部門針對(duì)性的做調(diào)價(jià) 。這種調(diào)價(jià)動(dòng)作根據(jù)需求的不同，可能是長(zhǎng)期的，也可能是短期的。
長(zhǎng)期的調(diào)價(jià)是一種“自然狀態(tài)”，因?yàn)樵谝粋€(gè)較長(zhǎng)周期內(nèi)商品會(huì)經(jīng)歷生命周期的不同階段，并結(jié)合商品促銷、打折等運(yùn)營(yíng)工作產(chǎn)生多種價(jià)格和銷售數(shù)據(jù)；而短期的調(diào)價(jià)更多的是為了采集數(shù)據(jù)而產(chǎn)生。
其次，數(shù)據(jù)建模分析。商品價(jià)格敏感度模型關(guān)注的主要是價(jià)格和銷量之間的關(guān)系，可以用回歸方法來解決。在回歸方法中，自變量中除了價(jià)格外，還需要包含其他兩類信息：
商品信息，商品品類、上市時(shí)間、同期競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手價(jià)格、是否參與促銷活動(dòng)、促銷方式、折扣力度、通用屬性等 ?？蛻粜畔?，客戶性別、年齡、收入、學(xué)歷、會(huì)員級(jí)別、歷史訂單量、品類偏好度、活躍度、價(jià)值度等。之所以要將大量的商品信息和客戶信息加入到回歸模型中，是因?yàn)槿绻会槍?duì)價(jià)格和商品銷售量做回歸，那么價(jià)格本身能解釋的商品銷售量變化可能會(huì)非常有限，銷量的變化還可能受到其他很多因素的影響，因此要在控制這些干擾因素的前提下做回歸模型。
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新產(chǎn)品市場(chǎng)定位模型
新產(chǎn)品市場(chǎng)定位分析用于當(dāng)企業(yè)新生產(chǎn)或策劃一款產(chǎn)品時(shí)，需要根據(jù)市場(chǎng)上現(xiàn)有的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手產(chǎn)品情況做定位分析。
該分析的目的是評(píng)估新產(chǎn)品與哪些產(chǎn)品能形成競(jìng)品關(guān)系，可以針對(duì)性地找到與競(jìng)品的差異性和優(yōu)勢(shì)，例如功能特點(diǎn)、使用周期、產(chǎn)品質(zhì)量等，從而應(yīng)用到產(chǎn)品定價(jià)、市場(chǎng)宣傳、渠道推廣等方面。
新產(chǎn)品市場(chǎng)定位分析可以通過基于相似度的方法實(shí)現(xiàn) 。
例如：使用非監(jiān)督式的KNN（K近鄰），模型的核心是通過對(duì)新產(chǎn)品的數(shù)據(jù)與現(xiàn)有數(shù)據(jù)的比較，發(fā)現(xiàn)跟新產(chǎn)品相似的其他產(chǎn)品。
通過KNN實(shí)現(xiàn)新產(chǎn)品市場(chǎng)定位分析的步驟如下：
步驟1：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。先準(zhǔn)備好要訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集，由于這不是一個(gè)分類應(yīng)用，因此數(shù)據(jù)集中只包含不同競(jìng)品的特征變量即可，無需目標(biāo)變量。步驟2：數(shù)據(jù)預(yù)處理。預(yù)處理過程根據(jù)數(shù)據(jù)集情況可能包括二值化標(biāo)志轉(zhuǎn)換、缺失值處理、異常值處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等。需要注意的是，由于是基于距離的計(jì)算，分類和順序變量需要做二值化轉(zhuǎn)換，異常值（包括量綱和值的異常）都會(huì)對(duì)相似度產(chǎn)生重大影響。步驟3：建立KNN模型并訓(xùn)練模型。直接使用NearestNeighbors方法建立模型后使用fit方法做訓(xùn)練。步驟4：找到新產(chǎn)品最近的K個(gè)相似產(chǎn)品。使用KNN模型的 kneighbors方法獲得指定數(shù)量的K個(gè)近鄰。如下是一段簡(jiǎn)單但包含了核心步驟的示例：

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