进入二十一世纪,随着网络信息技术的高速发展,互联网极大地提升了生活的便利性和工作的效率,人们可以通过互联网完成沟通、娱乐、购物、工作、信息查询等行为。伴随着互联网的飞速发展以及中国网民规模和互联网普及率的不断增长,在多样化的网络应该场景中,线上购物的商务模式已然成为现代生产力和国家经济增长点。自2011年至2018年,中国线上购物市场交易规模由0.8万亿元增至6.6万亿元,线上购物零售总额占社会消费品零售总额的比重由5.6%增至22.7%。为了在网络购物日益成熟的大背景下获得更多线上购物带来的利润,电商平台纷纷涌现,数量庞大的在线零售商加剧了行业内部竞争,各大在线零售商急需寻求适合自身发展的运作策略。同时,随着数据挖掘技术的发展,在线零售商更加重视利用积累的数据对消费者行为进行分析、优化自身运作模式。因此,结合数据有针对性的解决在线零售商面临的运作问题具有重要意义。传统的关于特卖电商平台的研究大多数仅进行了宏观分析,忽视了平台内销售数据的作用。然而,在实际销售过程中,平台数据记录了消费者进入网页内购物的诸多信息,对在线零售商理解消费者行为、分析产品销售特性,并以此为基础优化自身运作模式具有重要的现实意义。由于不同类型的在线零售商面临的问题各不相同,因此,本文将研究聚焦于结合真实品牌销售数据,解决国内特卖电商平台在运营过程中面临的问题。具体研究内容如下:本文针对国内大型特卖电商平台,以限时特卖的销售模式为背景,对特卖电商W平台的品牌特性和采购量优化策略进行研究。本文基于数据驱动构建了代表各品牌销售特征的销售预测模型,并结合平台运作实践,将优化重点聚焦于平台的采购环节,以总销售额最大化为目标,构建基于数据驱动的采购量优化模型,对平台内品牌的库存价值和流量进行合理分配。结果显示采购量模型具有优化作用,并且优化后的库存价值和流量分配模式对总销售额和平均库存利用率有较大幅度的提升。本文研究结论不仅为特卖电商平台的品牌特性与销售额间的因果关系提供了新的解释视角,而且提出的采购量优化模型可以有效改善平台采购策略的合理性。