随着互联网和信息通信技术的普及和发展,电子商务在现代贸易中扮演着至关重要的角色。而快速消费品作为日常生活中的必需品,与电子商务相结合,不仅提升了广大消费者对有效需求的便捷程度,更扩宽了公司的经营渠道,创造了空间优越性。目前,快速消费品市场占有率很高,快速消费品电商行业已进入理性发展的平稳阶段。在给企业带来机遇的同时,也存在着一定的挑战。多元化的消费者喜好与多样化的购物选择,导致电商企业的商业运营状况错综复杂,品牌竞争局面日趋激烈。因此,明确把握消费者的市场需求,帮助企业合理控制运营成本,是快速消费品电商企业亟待解决的问题。为了解决上述问题,本文以Y公司为例进行分析,Y公司是一家以制造和销售快速消费品为主营业务的企业,主要经营领域为品牌包装食品饮料行业,目前处于企业发展上升期,在产品销量预测方面存在预测精准度低和考虑因素单一的问题。为解决Y公司目前销量预测存在的问题,本文从企业实际情况出发,多角度考虑影响销量的各类因素,选择其中可量化并有较强影响力的几类,构建了多因素销量预测模型——梯度提升决策树预测模型（GBDT模型）,对企业实际销售数据进行实例预测。最后,结合Y公司目前的预测问题,将GBDT模型的预测结果与二次多项式回归预测模型、KNN模型以及企业目前采用的传统预测方法进行对比分析,验证了考虑多因素的GBDT预测模型的预测精度最高,更优于企业使用的传统预测方法,进而证明了本文所构建的GBDT预测模型可以有效提升企业销量预测的精度,根据预测结果也可为企业运营方面提供建议。本文为确保Y公司在复杂的线上经营环境中,能够更为准确的预测消费者的需求,构建了多因素销量预测模型——GBDT预测模型,以达到合理减少企业非必要库存成本,保障企业盈利能力,建立企业差异化优势的目的,对企业实现可持续发展的战略目标具有一定的意义。