本文是一篇管理论文，本文基于海量的零售数据集，对零售服装行业数据驱动过程进行了抽象建模，研究了基于价格维度的精益化运营方法，以期能够帮助零售服装企业运营的智能化发展，并进行了算例分析以验证该方法的有效性。
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
互联网的快速发展，带动着数字化经济的崛起，互联网时代消费模式上也发生了很大的转变，从传统的聚集于线下的购物逐步发展到线上购物的消费模式，到如今线上线下一体化的完美融合体现在各行各业的销售情景。而电商购物正是在互联网时代的浪潮中应运而生并日益成熟，线上购物模式的便捷性极大满足广大消费者的购物需求，并逐步迎合市场的个性化需求，促成了消费者规模电商市场规模的稳步扩大，由此产生了海量的数字化交易数据，而基于长期积累的运营数据，可通过大数据进行消费者行为洞察从而反过来指导企业的规划决策。聚焦于零售服装行业，服装销售数据与消费者行为数据无疑成为企业经营决策的重要依据，知名咨询公司麦肯锡指出数据驱动已成为企业经营决策的实践基础与趋势，因此构建以零售大数据为核心的企业经营决策。聚焦于零售服装行业市场，拥有庞大购物群体，服装商品作为消费者的购物必需品，且作为网购的主类目之一，经过长期线上线下的消费者交易数据、消费者消费行为变迁以及销售商品种类变化等的积累，零售企业拥有海量消费者数据资源，包含“人”、“货”、“场”多个维度，大数据时代，采集销售数据集从而指导企业进行经营决策的不二之选。
我国现有服装企业依旧延续着较为传统的运营体系，在销售提前期阶段，他们虽然也整合了大量的业务数据，着重关注整体的销售水平，或是根据某一服装品类进行销售的决策。但与此带来的问题是供需不平衡，因为尽管针对的是同一服装品类的情况下，但在“场”的因素影响下会分布在不同的价位区间上，而每个价位的需求无法确定，在这种情况下就会产生“人”与“货”匹配不当的问题，供过于求导致库存积压，供不应求则导致销售损失。另一方面，大数据时代的发展进一步促进信息化透明，服装市场上的商品同化日趋严重，在面料、裁剪等商品属性相似的情况下，价格便成为消费者追求高性价比的一个重要特征，因此，价格在电商市场就显得格外重要。综上，价格可作为企业经营规划的一个关键决策点。
1.2 文献综述与述评
1.2.1 文献综述
（1）服装商品企划相关研究
服装商品企划是提前给企业的运营决策做出框架性的指导，具体包括商品的上线计划、商品细分规则、商品销售预测、采购预算及采购预算明细等。同时也是集理性认知与感性思维于一体的方法，理性认知包含对销售数据的分析整理、市场信息的解读、商品属性的预测、运营策略的规划等，感性思维包括对颜色、款式、面料、工艺等市场流行信息的收集与整理。在关于服装领域的研究中，服装需求销售预测[1]以及服装流行要素[2, 3]等已经成为国内外学者的研究热点，大多数学者着重关注服装商品整体的销售水平，而对整个服装市场下的品类细分市场的研究较少，故而导致细分市场上供需不平衡问题。在实际业务过程中，由于服装商品销售周期短与时尚性需求强等特性，服装商品通常以季度为周期，并细分至品类进行规划，及整体以分季节再分品类进行服装供应计划的决策，且在“场”即市场潮流因素的因素影响下，同一品类会分布在不同的价格区间上，即每个价格区间对应着不同的市场需求，因此，若需求无法确定，就会产生在价位上“人”与“货”匹配不当的问题，供过于求导致库存积压，供不应求则导致销售损失。另一方面，大数据时代的发展进一步促进信息化透明，服装市场上的商品同化日趋严重，在面料、裁剪等商品属性相似的情况下，价格便成为消费者追求高性价比的一个重要特征，因此，价格在电商市场就显得格外重要，基于价格角度研究需求分布可作为企业经营规划的一个关键决策点。
结合以上所述，服装商品企划即是给企业做出规划指导，以优化企业运营决策，而在现有的研究中，国内外学者针对服装行业的研究大多是基于整体销量预测以及流行因素预测，进一步精细化的研究较少，因此，本文结合服装行业实际问题，提出更加精细化的角度—基于价格维度需求分布的研究。
第2章 概念界定与理论基础
2.1 概念界定
2.1.1 服装精细计划
服装销售具有提前期，需提前做好销售规划，包括整体市场需求量以及服装品类等等。同时，基于服装商品的时尚特性，通常以一个季度为一个销售周期，且在销售周期内以区分服装品类进行决策，若在一个销售周期内继而以月、周为维度进行决策，亦或是以单品类、某销售平台等为维度，则称之为精细化运营。因此，服装精细计划是指将对服装提前期的规划以更加精细的决策单元进行决策，本文的服装精细化研究以价格维度的服装单品类细分市场展开。
另外，服装规划属于商品企划范畴，其最先由美国市场协会于1984年定义为“商品企划是为了在适当的时间、以适当的价格向市场提供适当数量的商品而进行的策划。”在二十世纪60年代，时尚行业快速更迭发展，掀起了全球采购的热潮，美国市场协会随即对商品企划的概念进行了新的界定，即指出是企业为了实现营销目标，采用最为有利的场所、时间、价格、数量，将特定商品推向市场所进行的计划与管理”。而现阶段商品企划的定义指的是企业制定的商品运营计划，是以商品属性作为基础从而规划的一系列设计、生产及销售等流程，旨在占领市场的基础上，能够通过有效的营销策略达到增加商品附加价值的目的[35]，商品企划是服装企业日常经营的必要过程，是企业提高市场竞争力的手段与方法[36]。对商品企划全流程进行概括则包括三个阶段，分别是企划阶段、实施阶段与整合阶段[37]，企划阶段包括数据汇总与下一季度规划，实施阶段针对设计、打样以及研发，整合阶段涉及服装组合搭配与风格系列划分。文献[38]进一步阐明服装生产具体环节，生产前期包括设计与制作样品，生产中期包括裁剪、粘合、缝制以及整烫，生产后期包括对成品质量的把控。
因此，服装精细计划是指将对服装销售规划以更加细分的粒度进行决策，本文的服装精细化研究以服装单品类在价格维度展开，以确定，促进服装企业的精细化运营。
2.2 理论基础
2.2.1 精细化管理
精细化管理来源于精益思想，出自《精益思想》一书，该思想强调企业在进行决策规划时应该注重将成本资源预算与自动化决策相结合，以提高企业的工作效率，促进精细化运营。
精益思想要求企业明确熟悉提供给消费者商品的价值以及市场需求，使商品在从最初的阶段至到达消费者的整个流通过程中顺畅，让市场消费者成为商品生产的拉动者，进而在生产管理中逐步精益求精、尽善尽美，其在生产领域中成功的实践迅速拉开了该思想的应用范围，随后逐步延伸到企业的各项管理业务中。因此，精益思想这一理念也由最初的具体业务管理方法上升为战略管理理念，即精益化管理，以最小化决策单元、从更加细分的粒度进行决策，以达到精细化运营目的。
因此，聚焦于服装企业，基于服装商品的特性，在销售周期内以单品类进行探讨，在服装商品同质化日趋严重的背景下从价格维度进行服装需求的研究，对单品类在价格维度上进行服装款的规划，以在销售提前期做出更加精细的决策规划。
第3章 价格维度需求分布拟合.................................. 17
3.1 价格维度需求分布模型选择...................... 17
3.1.1 数据特征分析........................................ 17
3.1.2 分布模型选择............................. 21
第4章 整数规划模型构建............................. 35
4.1 基本的服装款规划模型........................... 35
4.1.1 模型参数界定................................ 36
4.1.2 模型构建............................... 37
第5章 服装精细化计划应用算例.......................... 43
5.1 服装款规划模型算法解析....................... 43
5.1.1 基本的服装款规划模型解析........................ 43
5.1.2 带时尚指数的服装规划模型解析.................. 44
第5章 服装精细化计划应用算例
5.1 服装款规划模型算法解析
5.1.1 基本的服装款规划模型解析
混合整数服装规划模型整体解析流程图如图 5-1与所示。其中，输入数据为固定成本与变动成本均已知的某一品类款式。其次，对整体的价格进行区间化定义，由于每个价格区间可以规划多个款，每个款也可以在多个价格区间进销售，因此价格区间与款之间存在多对多的关系，以价格区间与分布在该区间的风格款式构建二维矩阵式，并且每个价格区间的需求以需求分布函数作为该价格区间的需求约束。
第6章 研究结论与展望
6.1 研究结论
本文基于海量的零售数据集，对零售服装行业数据驱动过程进行了抽象建模，研究了基于价格维度的精益化运营方法，以期能够帮助零售服装企业运营的智能化发展，并进行了算例分析以验证该方法的有效性。本文的研究一方面可作为服装零售商编制商品供应计划在价格维度的重要参考，另一方面可以为服装领域在价格需求分布维度的研究提供一定的思路。本文整体的主要研究成果如下：
（1）基于某大型服装企业提供的电商情报销售数据集，构建了基于价格维度的需求分布函数。基于市场小生境理论并聚焦于服装领域，在整体服装大市场下存在有具有稳定分布的单品类细分市场，由于服装商品具有生命周期短、供应提前期长等特点，服装商品通常以季度为周期，并根据不同
