中国电子商务行业在国内消费升级和国家经济快速发展的背景下,经历了 20多年的快速增长。如今消费者的消费意识趋向独立和多元化,更加注重产品的个性化定制、服务、产品口碑、内容、代言等因素,反而对某一个单独的商品属性、企业品牌关注度逐渐淡化。据统计,京东、阿里等电子商务行业巨头在2016年后的营收增速放缓,不断出现的中小型电商企业、品牌商通过自建商务平台,围绕社交媒体广揽用户流量,逐渐蚕食着原本被各大巨头垄断的电子商务消费市场,可见电子商务行业已经彻底脱离蓝海竞争,竞争格局从“一超多强”变成了“百花齐放”的成熟市场。在如此背景下,一家企业最重要的核心竞争力不再是传统的企业供应链管理中所追求的缩短资金流转周期与缩小产品生产成本,而是通过消费者行为分析、快速反应市场动荡,在满足消费者个性化需求的同时降低自身经营风险。因此借助数据分析技术,挖掘数据价值,帮助企业顺应市场变化,降低经营流程成本浪费,是电子商务企业在目前国内竞争日益激烈的红海市场环境下不可或缺的硬实力。基于上述背景,本文依据牛鞭效应理论,分析企业经营过程中所产生的成本浪费问题,并利用被广泛应用于各个领域的人工智能技术进行销量需求预测,帮助企业精准管理库存,降低经营成本。由于电子商务消费市场环境具有复杂性,影响需求预测的因素繁多,本文重点结合经济信息互动、产销合一、社交商务、移动商务崛起等新时代特点收集影响需求预测的特征因素,从而研究商品所属行业细分属性和消费者决策习惯。再利用套索回归对特征进行筛选,剔除无效数据集,获取有效特征,随后进行机器学习模型和随机森林模型的预测,应用R、Rstiduo软件进行模拟计算训练,并将结果与研究对象传统预测方式进行比较,以验证这些方法的有效性和合理性。最后本文根据YM电子商务公司库存管理的现状和存在的问题,结合预测结果,为YM电子商务公司提出了记录点库存管理模式。并从供应商选择、市场需求预测、库存管理、市场营销方面制定了优化库存的保障措施,对提高电子商务企业的市场竞争力具有一定的参考作用。