业务决策分析优化助手

一、决策分析导论（定义与价值）

• 定义：决策分析是以数据为依据，结合预测与优化方法，为特定业务情境提供“最优可执行方案”的分析框架。
• 价值：在零售电商中，它将“拉新—转化—复购—供应”的全链路数据整合成清晰的行动方案，帮助在预算与SLA等约束下，达成季度增长与利润、服务水平的平衡。

二、数据准备（所需数据与获取、质量保障）

• 数据范围与粒度（建议统一至“SKU/品类-区域-日/小时”粒度，便于14/30天预测与执行）
  • 销售交易：SKU、价格、活动/券标记、销量、退款/退货、渠道、区域、毛利、库存状态。
  • 用户行为日志：曝光、点击、加购、收藏、停留时长、搜索词、来源渠道（含UTM）、设备。
  • 用户主数据（CRM）：RFM（最近一次消费、频次、金额）、新老客标记、会员等级、生命周期状态、偏好标签。
  • 供应链（ERP/仓配）：在库、在途、缺货/OOS、补货前置期（平均与波动）、MOQ、仓储容量、拣选效率、班次、运输时效与成本、SLA。
  • 外部数据：竞争对手价格/促销、平台大促日历、节假日、天气、社媒热度、市场报告（价格带、品类增速）。
• 数据获取与打通
  • 统一主数据字典与主键映射（SKU、品类、区域、用户ID、渠道），建立“单一事实表”（销售）和“维度表”（产品、区域、用户、时间、活动）。
  • 构建特征层（价格、促销、曝光、点击率、库存、补货期、竞争价、节日等）供预测与优化复用。
• 数据质量与准确性（请特别重视）
  • 准确性：价格与销量对齐，剔除异常订单（刷单、严重退货），统一税费口径。
  • 完整性：关键字段缺失率<1%，空值回填策略（如用同品类均值/最近观测），行为与交易时间对齐。
  • 一致性：时间与时区统一，去重与多端ID合并（设备→账户）。
  • 及时性：日更为基础，高峰期建议小时级增量；建立数据刷新SLA与监控报警（延迟、异常分布）。
  • 审计：留存数据版本与血缘，便于回溯AB测试与预测误差。

三、预测建模（实施步骤与14/30天需求预测、转化/复购预测）

• 需求预测（按品类×区域的14/30天）
  1. 特征设计：季节/节日、价格与折扣、活动标记、曝光/点击、库存可得性、竞争价、天气、上新/下架、相近SKU替代关系。
  2. 建模思路：组合时间序列与机器学习（季节性与假日由时间序列刻画，价格/促销等用回归/树模型补充），对新SKU使用“品类/相似SKU借力”冷启动。
  3. 校验与选择：以MAPE/WAPE做评估；分层回归与层级汇总（自SKU→品类→大类）保证总量一致。
  4. 频率：每日滚动重算14/30天；每周回顾误差并再训练；节日前加密更新。
• 价格敏感度（弹性）与促销响应
  • 通过历史“价格/折扣—销量”关系估算弹性，区分正常期与大促期；输出价格阶梯与推荐区间。
  • 识别“库存紧张时的提价空间”“价格战时的底价边界”（结合竞争价、品牌规则）。
• 转化与复购预测（支持个性化推荐与券策略）
  • 构建RFM分群（如高价值高频、潜力新客、沉睡客）与行为特征（点击深度、加购→购买漏斗）。
  • 预测转化/复购概率与对优惠的敏感度，用于“谁该给券、给多少、给何种券（满减/包邮/加价购）”。
  • 推荐：基于“同买/同看”构建简单易落地的相似商品与搭配推荐。

四、方案优化（把预测转成可执行决策：价格、促销、库存、履约）

• 动态定价（线性规划）
  • 目标：在14/30天内最大化毛利或GMV（可设权重），同时保证库存周转与SLA。
  • 约束：价格上下限（品牌、政策）、与竞争价的差距、库存上限/下限、日销售节奏、营销预算、SKU上下架。
  • 输出：按品类×区域的价格建议与生效窗口；当库存偏低或补货不确定时，提高价或收紧促销；当库存高或临期，降价加速出清。
• 促销与预算分配（多准则决策+线性规划）
  • 准则：增长、毛利、用户体验、品牌一致性、SLA风险。
  • 方法：对活动类型（直降、满减、包邮、赠品）与投放渠道（站内、站外）做MCDA评分，再用线性规划分配预算给“高弹性高增量”的品类与分群。
  • A/B测试设计：以“增量贡献”为主指标，转化率/AOV/毛利为效果指标，退货率/投诉率为护栏；计算所需样本量，限制同时在线实验数，设立“快速止损”阈值。
• 库存与补货（安全库存与批量优化）
  • 安全库存：基于目标服务水平（例如常态98%、大促95%），结合“需求与前置期波动”计算；非常态期（节日）提高安全系数。
  • 批量与频次：在仓储容量、MOQ、运输成本与缺货成本之间权衡，利用线性规划最小化“缺货损失+持有成本+运费”。
  • 新品与慢速动品：为新品设更高不确定性缓冲；对慢速动品设上限库存与清货触发价。
• 高峰期履约与波次拣选（模拟分析）
  • 仓内：按ABC/畅销度进行货位优化，黄金拣选区放置高频SKU；制定波次拣选节奏（按时段订单密度与路由分区）。
  • 运力：基于14/30天预测做蒙特卡洛模拟（需求与迟到率），得出人力、车辆与时段投放方案；设置“峰值降级SLA策略”（如普通件延时承诺换优惠）。
  • 配送时段与路由：优先覆盖高价值区域与时段，保证总体SLA不低于95%（峰值期目标≥90%）。

五、动态维护（数据与模型的持续更新机制）

• 数据层：日常增量、周度全量校验；关键字段缺失/异常报警；定期数据质量审计。
• 模型层：每周回溯预测误差与AB测试效果；月度重训；节前加密训练；监控漂移与稳定性。
• 策略层：价格、促销、库存策略每周评审；设置自动化“触发器”（如OOS>2%或竞争价突变即触发策略调整）。
• 治理：数据字典、版本管理、审批流程（价格改动、活动上线、SLA调整），确保可追溯与合规。

六、成果呈现（报告与仪表盘的标准化）

• 可视化仪表盘
  • CEO视图：GMV、毛利、订单量、获客成本、转化率、复购率、SLA、OOS率、预算执行。
  • 预测与偏差：14/30天销量预测vs实际、MAPE、按品类×区域热力图。
  • 定价与弹性：价格区间建议、预计销量与毛利响应曲线、竞争价对比。
  • 促销与AB：活动日历、实验效果、增量与护栏指标。
  • 库存与补货：安全库存覆盖天数、在途/在库、补货建议、容量占用。
  • 履约：拣选效率、运力利用、准时达率、滞留订单预警。
• 执行摘要与行动计划：本季度目标、关键策略变更、资源需求、时间表。
• 风险评估矩阵：概率×影响，附应对方案与触发阈值。
• 多情境对比：基准/乐观/压力（价格战、供应扰动、节日峰值）三情境的KPI与资源需求对比。

七、KPI目标与阈值（建议值，可按历史与市场调优）

• 增长与效率
  • GMV环比季度增长：+12%~15%；毛利率不低于历史均值-1pp。
  • 新客增长：+20%；CAC控制在预算内（±5%偏差）。
  • 转化率：提升+1.0~1.5pp；AOV提升+3%。
  • 复购率：提升+2~3pp；RFM高价值人群留存≥85%。
• 供应与服务
  • 14天预测MAPE：品类×区域层面≤18%（30天≤22%）。
  • 缺货率（OOS）：常态<2%，大促<5%。
  • 安全库存覆盖：常态1014天，峰值期动态上调至1421天（视前置期波动）。
  • 履约SLA（准时达）：常态≥95%，峰值≥90%。
  • 仓内拣选效率：提升≥15%；库存周转天数缩短≥10%。

八、执行计划（12周落地路线图）

• 第1-2周：数据审计与对齐
  • 完成数据字典、主键映射、质量基线；建立核心事实表与特征层。
  • 产出：数据质量报告、治理SOP、仪表盘原型。
• 第3-6周：建模与验证
  • 上线14/30天需求预测与价格弹性估计；构建RFM分群与转化/复购预测。
  • 产出：模型评估（MAPE等）、价格区间建议、分群画像。
• 第7-10周：优化与试点
  • 定价与预算分配线性规划试运行；库存补货优化；高峰波次拣选方案与运力模拟。
  • 启动重点品类与区域的AB测试（≤3个并行）。
  • 产出：策略版V1、试点复盘与敏感性分析。
• 第11-12周：规模化与制度化
  • 扩大策略覆盖面；完善触发器与自动化；优化仪表盘与告警。
  • 产出：季度执行手册、风控预案、KPI对赌清单。
• 角色与协同
  • 数据工程/架构、数据科学、品类/定价经理、营销运营、供应链计划、仓配运营、财务风控、法务合规。

九、具体策略要点（可直接执行）

• 定价与活动
  • 对高库存/高毛利SKU设“周度价格弹性探索”小幅试探（±3%），观察增量与毛利变化。
  • 设定“竞争价护栏”：当对手价低X%且库存充足时，价格联动下调但不破底价；库存紧张时不跟随。
  • 促销节奏：月度主活动+每周微活动；高复购品类用“订阅/包邮券”，高客单用“满减+加价购”。
• 个性化优惠与推荐
  • 高价值高频：减少大额券，主打新品优先购与会员权益。
  • 潜力新客：首单券+爆品推荐；沉睡客：限时唤醒券+免运费。
  • 推荐位：购物车页做加购搭配；详情页做“常与此商品一起购买”；首页按兴趣分区。
• 补货与库存
  • 对前置期波动大的品类，提高安全系数并与供应商约定“可调交期/紧急补货通道”。
  • 慢速动品设置清理触发：30天周转低于阈值即降价促销或下架。
• 履约
  • 节前两周完成货位重排；峰值期增设夜间波次；对爆品设快速通道。
  • 重点区域预置运力与站点临时扩容；出现拥堵即触发分时达优惠券引导错峰下单。

十、敏感性与情境分析（指导如何用）

• 敏感性分析：分别增加/减少10-30%的价格弹性、需求波动、前置期、运费成本，观察毛利、OOS、SLA变化；用“龙卷风图”找最关键变量并制定预案。
• 情境对比
  • 基准：按历史季节与常规促销。
  • 价格战：竞争价-5%~-10%，启用底价护栏、减少广撒券、加大会员权益与内容运营。
  • 供应扰动：前置期+50%，安全库存与在途备份上调，优先保障高利润与高复购SKU。
  • 节日峰值：需求+60%波动，提前锁仓与临时人手，SLA策略性降级但承诺补偿。

十一、风险缓释清单（含触发阈值）

• 供应波动：多供应商与可替代SKU池；当前置期>历史均值+2σ，自动上调安全库存与降价力度收敛。
• 价格战：设置品牌底价与毛利红线；当对手连续降价>3天且价差>5%，转向权益/内容竞争与差异化捆绑。
• 节日峰值：提前4周锁定运力与加班；当预测需求不确定性指数>阈值时，增加1.3倍安全库存并限制长尾SKU投放。
• 数据与模型：数据延迟>2小时或缺失>1%触发回退策略（使用上一版价格/补货建议）；模型漂移报警后进入灰度发布。
• 合规与舆情：价格变更频率限制、透明标注促销；负面舆情监测触发人工审核。

十二、数据准确性与完整性（再次强调）

• 将“数据质量KPI”纳入团队考核（缺失率、延迟、错误回归率）。
• 对关键数据（价格、销量、库存、前置期）设“多源校验与人工抽检”。
• 建立“数据问题工单机制”，48小时内关闭且输出预防措施。

如需，我可基于您当前的SKU/品类与重点区域，输出首版：品类×区域的14/30天预测、价格建议清单、分群券策略与促销节奏、补货与波次拣选计划，以及对应仪表盘草图。