电商预估销量的核算方法有多种，可以根据产品需求、销售数据、市场趋势等因素选择合适的方法进行预测。以下是一些常见的电商预估销量核算方法：
移动平均法
概念：根据时间序列，逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均数，以此进行预测。包括一次移动平均法、加权移动平均法和二次移动平均法。
适用场景：适用于销量走势稳定，无季节性因素的产品。
实例：以整月为周期，选取3个月销量，权重分别设定为1、2、3，计算未来周期的预计销量。
日均销售额法
概念：计算一定时间周期内（如3天、7天、14天、30天）的日均销售额，然后乘以相应的周期数（如90天）来预估总销量。
适用场景：适用于了解短期销售趋势，尤其是旺季或特殊节日时的销量预估。
公式：预计销量 = 日均销量 * 90。
类目经验判断
概念：凭直觉和经验，结合平时店铺产品的销量和排名来预估销量。
适用场景：适用于精耕于具体某个类目的卖家。
工具辅助法
Jungle Scout：通过跟踪竞品销量数据，辅助判断产品销量。
AMZ Scout：利用销售排名来估计产品的销量。
选品工具插件：如易芽等，通过查看同体量竞争对手的销量数据来预估日销量。
时间序列法
概念：通过分析历史销售数据，了解销售趋势、季节性变化等因素，进行未来销量预测。
适用场景：适用于有大量历史销售数据的产品。
市场调研与预测模型
概念：通过市场调研了解目标市场的规模和潜在需求，结合产品定位、竞争分析和销售策略，运用统计或预测模型（如线性回归、时间序列分析等）进行销量预测。
公式：预算销量 = 市场规模 * 产品市场份额 * 预期购买率。
主观经验判断法
概念：基于个人经验进行销量预估。
适用场景：适用于数据不足或需要快速决策的情况。
机器学习法
概念：利用CART树、多元线性回归、LSTM和CNN等机器学习模型进行销量预测。
适用场景：适用于有大量历史数据且需要高精度预测的情况。
在选择合适的预估方法时，需要综合考虑产品特性、市场环境、销售数据等因素。可以结合多种方法进行综合预测，以提高预测的准确性和可靠性。同时，也要注意定期更新预测模型，以适应市场变化。