O2O即时物流模式下考虑促销因素医药电商需求预测研究

来源 :华中科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dancheman001
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在互联网浪潮的席卷及新冠疫情的影响下,互联网医疗行业正以不可阻挡的速度迅猛发展,但互联网医疗行业的需求特征尚未有过较为深入的研究。本文在医药电商行业O2O即时物流模式的需求预测理论基础上建立了考虑不同形式的促销活动的医药电商机器学习预测模型(XGBoost-P)。此模型首先利用指数平滑模型对药品的常规销量进行平滑填充,后将不同促销变量同常规销量一起输入XGBoost机器学习模型,以对不同促销活动影响下的药品销量进行预测。随后本文在XGBoost-P模型基础上考虑了医药电商在O2O模式下慢性病药品销量的周期性波动特性,并依据此特性建立了时间序列-机器学习组合模型。与XGBoost-P模型不同的是,此模型在常规销量预测阶段对药品常规销量的时间序列数据进行了平稳性和周期性检验,以采用不同的时间序列模型对药品销量的趋势性和周期性进行拟合,从而提升机器学习模型的预测效果。本文将国内某互联网医疗龙头企业Y公司作为研究对象,将XGBoost-P模型和组合预测模型分别应用于Y公司的销售数据进行模拟预测,结果显示XGBoost-P模型和组合模型得到的预测结果在预测误差上均有显著降低。同时文中通过对比剔除促销特征变量前后模型的预测误差,结果表明加入促销特征变量后,XGBoost-P模型和Hybrid模型的预测误差分别有高达40%和50%的明显下降;同时采用数据共享策略后两预测模型的预测误差整体下降约5%和9%。本文将理论联系实际,为医药电商行业需求预测业务提供了理论及方法指导。
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