模拟场景：三款商品、三种“上涨”，应该押注哪一款
以下为模拟场景，数字均为示例。某体育用品零售商在周一的商品会上看到三组数据：一款中高端羽毛球拍，过去一周搜索量上涨40%；一款轻量跑步鞋，社交平台讨论量上涨200%；一款训练用足球，线上线下销量合计上涨15%。
采购预算只够对其中一款做明显的追加备货。有人认为社交涨得最多，应该押跑步鞋；有人认为只有销量是真的，应该押足球；也有人认为搜索介于两者之间，最能代表“正在想买”。三种说法都有道理，也都不完整。
三类数据站在购买旅程的不同位置
把一个消费者从“第一次注意到”到“下单付款”的过程拆开，大致可以分成三段，三类数据刚好分别落在这三段上：
- 关注（Attention）：刷到一条视频、看到一场比赛、朋友在讨论，这一段主要体现在社交数据上；
- 意向（Intent）：开始主动了解价格、规格、口碑，这一段主要体现在搜索数据上；
- 购买（Purchase）：收藏、加购、下单、复购，这一段体现在销售数据上。
从关注到意向，再到购买，每一步都有大量人群流失。按一般零售经验，社交上一万次有效互动，能转成几百次相关搜索，最后能转成几十个订单，就已经算不错。因此，三类数据的涨幅根本不能直接比较：社交涨200%，不代表销量会涨200%；销量涨15%，在它自己的尺度上可能已经是很强的信号。
搜索更接近购买意向，但要看“搜的是什么”
搜索是一个比较好的领先指标，因为主动搜索本身就代表了一定的意向成本。但搜索也有两种噪音：一是营销活动带来的价格查询，二是事件带来的好奇性搜索。
那款羽毛球拍搜索涨了40%，AI拆开搜索词后发现，“型号加磅数”“型号加穿线”“型号加对比”这类规格型搜索占了新增量的一半以上，而优惠类搜索占比很低。这说明新增的是准备选购的人，而不是被活动吸引来看热闹的人。关于如何拆解搜索词结构，可以参考运动鞋搜索量上涨50%的案例分析。
社交是最早的信号，也是最容易被放大的信号
社交数据的优势是早。一款商品从进入讨论到形成搜索，通常有几天到两三周的提前量，特别是新品和与明星、赛事相关的商品。它的问题是噪音太大：一次达人投放、一条争议视频、甚至一次负面讨论都会让讨论量暴涨。
回到模拟场景，那款跑步鞋讨论量涨200%，拆开后发现其中约六成来自一个跑步博主关于“鞋底开胶”的争议视频及其转发。热度是真的，但方向对销售并不友好。所以AI在使用社交数据时，至少要同时看情绪方向、发布者结构和讨论主题，而不是只看数量。
销量最可靠，却总是晚一步
销量是结果，所以它最不容易骗人，但它是典型的滞后指标。等到销量明显上涨时，往往已经进入需求周期的中段，这时再下长周期生产订单，货到时可能已经错过高峰。
销量还有一个容易被忽略的问题：它会被供给限制。那款训练足球销量涨15%，看起来温和，但进一步检查发现，它在三个主要城市的门店已经断了5号球，线上也只剩少量库存。也就是说，15%是被库存压住的数字，真实需求可能更高。AI在这里需要结合加购未成交、到货提醒登记、门店询问记录，估算“缺货损失”，把被压住的需求补回来。
权重不是固定的：品类、价格和生命周期阶段决定谁说了算
在BB体育的Demand Model里，三类数据的权重不是一个固定比例，而是随情况调整。几个常见的调整规则如下：
- 新品上市前后四周：社交和搜索权重较高，例如社交30%、搜索40%、销量30%，因为销量样本还太少；
- 成熟商品：销量权重上升到50%以上，搜索主要用来判断拐点，社交只作为风险提示；
- 高客单价商品，例如智能穿戴和专业球拍：搜索权重更高，因为用户决策周期长，会反复搜索对比；
- 低客单价、冲动型商品，例如球迷围巾和应援用品：社交和赛事日历权重更高，搜索往往来不及形成；
- 供给受限时：销量权重要打折，并加入缺货损失估算。
除了三类核心数据，模型还会加入三个修正项：Event，即未来四到六周的赛事日历，比如羽毛球公开赛前后，球拍搜索会有规律性上升，需要先扣除这部分季节性；Price，即同期是否有降价或满减，价格变动带来的销量应当单独标记；Product，即是否有新款上市分流老款需求。
这些权重也不是模型自己定死的。在BB体育的项目实践中，商品团队会根据每个季度复盘的预测误差进行人工调整，例如发现某类商品连续两个季度被社交数据高估，就会下调该品类的社交权重。
回到三款商品：联合判断之后的排序
把三类数据放在一起看，模拟场景里的排序其实很清楚。羽毛球拍排第一：搜索上涨以规格型搜索为主，社交讨论温和上升且以正面测评为主，销量同比已经有小幅增长，三类信号方向一致。训练足球排第二：真实需求可能被断货压低，应该优先补足现有尺码，而不是大幅追加。跑步鞋排第三：社交热度主要来自质量争议，需要先观察退货率和评价变化。
AI给出这个排序的同时，还会附上两周验证指标：羽毛球拍的加购率是否持续高于均值，足球补货后的日销是否超过断货前水平，跑步鞋的负面讨论占比是否回落。BB体育商品趋势研究组的经验是，三类数据中任何一类单独给出的信号都不足以支撑大额备货，只有当关注、意向和购买三段依次被验证，才适合把一款商品放进下一阶段的重点计划。更多与球员、装备相关的判断方法，可以继续阅读运动员换鞋对同款销量的影响。
