Представьте: вы продаёте товар на маркетплейсе, а впереди сезон распродаж. Закажете слишком мало – популярный товар быстро раскупят, и вы потеряете прибыль; слишком много – деньги зависнут в непроданном товаре. Как найти баланс? Здесь поможет прогнозирование спроса. В этой статье разберём, что это такое, какие методы (от классических до нейросетевых) используются для прогнозов, и как это знание помогает селлерам.
Что такое прогнозирование спроса?
Прогнозирование спроса – это попытка предсказать, какое количество товаров купят потребители в будущем периоде. Проще говоря, бизнес анализирует прошлые продажи и учитывает различные факторы, чтобы оценить будущий объём спроса на свои товары. Конечно, ни один прогноз не будет 100% точным, но даже приблизительная оценка лучше, чем полная неопределённость.
Зачем бизнесу прогнозировать спрос?
Прогноз спроса приносит бизнесу множество выгод:
- Предотвращение дефицита. Точные прогнозы позволяют вовремя пополнять склад и не допускать ситуаций, когда товар закончился, а спрос есть.
- Сокращение излишков. Продавец не тратит ресурсы на хранение того, что не продаётся.
- Планирование ресурсов. Зная ожидаемый рост или спад продаж, бизнес заранее планирует бюджеты, закупки, производство и персонал.
- Повышение удовлетворённости клиентов. Товар есть в наличии тогда, когда покупатель хочет купить – это улучшает репутацию и рейтинг продавца.
На маркетплейсах точный прогноз особенно важен: постоянное наличие товара улучшает рейтинг продавца и даёт преимущество над конкурентами.
Методы прогнозирования спроса
Существует множество подходов к прогнозированию. Все их можно разделить на качественные (основаны на мнении экспертов) и количественные (основаны на данных и моделях). Рассмотрим основные методы:
Классические методы
К классическим относятся проверенные временем статистические методы анализа временных рядов. Например, это методы скользящей средней и экспоненциального сглаживания (учитывают тренд и сезонность), а также регрессионные модели. Преимущество классических методов – простота и прозрачность. Их легко реализовать в таблице или с помощью базовых инструментов аналитики. Однако они плохо предсказывают резкие изменения – если на рынке случится необычное событие, простая модель может дать ошибочный прогноз.
Квантильные методы
Вместо того чтобы прогнозировать одно среднее значение спроса, квантильный подход оценивает разные варианты (квантили распределения). Проще говоря, можно спрогнозировать верхнюю границу спроса с заданной вероятностью. Например, с 95%-й вероятностью спрос не превысит X единиц – тогда запас планируют исходя из этой верхней границы. Бизнес часто использует их для расчёта страховых запасов: если нехватка товара критична, планируют запасы по верхнему прогнозу, чтобы покрыть спрос даже в пиковом сценарии.
Вероятностные методы
Вероятностные методы оценивают распределение возможного спроса, а не выдают одну цифру. Например, метод Монте-Карло генерирует множество случайных сценариев продаж и рассчитывает вероятность различных объёмов спроса. В итоге бизнес получает диапазон прогнозных значений с оценкой рисков. Минус таких подходов – относительная сложность и требование больших данных, поэтому в малом бизнесе они применяются реже.
Экспертные модели
Экспертные (качественные) методы основаны на мнении людей – экспертов рынка. Их применяют, когда данных для статистики мало (например, новый товар). Плюс таких подходов – учёт того, что известно специалистам (планы акций, тенденции, инсайты), чего нет в цифрах. Минус – субъективность и риск ошибки из-за человеческого фактора. Как правило, лучшие результаты получаются, когда экспертная оценка дополняет математический прогноз.
Нейронные сети и алгоритмы
Современные алгоритмы машинного обучения и нейронные сети позволяют прогнозировать спрос с высокой точностью, особенно когда данных много. AI-модели способны учесть сложные зависимости: они анализируют историю продаж вместе с множеством факторов (цены, акции, сезонные тренды и др.) и выявляют скрытые паттерны. Преимущество ML-моделей в том, что они часто дают более точный прогноз, чем простые методы, особенно в условиях сложной сезонности и множества влияющих факторов. Правда, для внедрения таких технологий нужны экспертиза и большое количество данных, но они постепенно становятся доступнее.
Этапы процесса прогнозирования спроса
Прогнозирование – это последовательный процесс. Если пройти все этапы внимательно, на выходе получите наиболее точный прогноз.
Формулирование гипотезы
Для начала нужно определить, что именно прогнозируем и при каких условиях. Иными словами, сформулировать гипотезы о будущем спросе. На этом этапе полезно выписать факторы, которые, по вашему мнению, влияют на продажи (сезонность, реклама, цены, конкуренты и т.д.), и решить, какие из них учитывать в модели. Чётко сформулированная гипотеза задаёт направление для сбора данных и выбора метода прогнозирования.
Сбор и анализ данных
Далее нужно собрать историю продаж товара и всю сопутствующую информацию (цены и акции, маркетинговые активности, данные о конкурентах, сезонные и рыночные факторы). Затем изучаем эти данные: строим графики и таблицы, ищем закономерности. Выявляем тренды (растёт ли спрос со временем или падает), сезонные пики (например, всплеск в праздничные месяцы) и провалы. Особое внимание стоит уделить аномалиям – нетипичным всплескам или периодам нулевых продаж (возможно, это были акции или моменты отсутствия товара). Анализ данных позволяет подготовить основу для построения прогноза.
Проверка точности прогноза
После того как прогноз сделан, важный шаг – проверить его точность. Это делается, когда появляются фактические данные за прогнозируемый период. Сравниваем предсказанные продажи с реальными и рассчитываем ошибку. Такой анализ показывает, насколько прогноз близок к истине и есть ли систематические смещения. Ни один прогноз не будет точным на 100%, но регулярная проверка помогает выявить слабые места модели. Зная величину ошибки, можно скорректировать подход к прогнозированию, чтобы впредь улучшить результат.
Гипотезы и тестирование
На заключительном этапе анализируем, оправдались ли наши предположения. Если фактические продажи заметно отклонились от прогнозных, ищем причины: была ли неправильна исходная гипотеза или подвёл метод? Этот разбор полётов позволяет внести изменения в модель или учесть новый фактор в следующий раз. При необходимости тестируем новую гипотезу: например, пробуем другой метод прогноза и смотрим, даст ли он меньшую ошибку. Таким образом, процесс прогнозирования становится цикличным – на каждом витке мы учимся на прошлых результатах и делаем прогноз всё точнее.
Факторы, влияющие на прогнозирование спроса
При построении прогноза важно учитывать различные факторы, которые могут изменить уровень спроса.
Сезонность
Регулярные колебания спроса, связанные с временем года, праздничными периодами и другими циклами, называют сезонностью. Примеры очевидны: зимой растёт спрос на утеплённую одежду и спортивный инвентарь для снега, а летом – на товары для отдыха и прохлады; перед Новым годом традиционно увеличиваются продажи подарков и праздничных товаров. Такие повторяющиеся пики и спады нужно обязательно закладывать в прогноз. Если проигнорировать известный сезонный всплеск, можно сильно недозакупить товар и упустить выгоду. Поэтому анализ исторических данных на предмет сезонности – обязательный пункт при прогнозировании.
Конкуренция
Рыночная среда не статична – конкуренты могут появляться, уходить или менять стратегию, и всё это отражается на вашем спросе. Если на маркетплейсе внезапно добавилось несколько новых продавцов аналогичного товара, часть потенциальных покупателей уйдёт к ним и ваши продажи могут снизиться. И наоборот, уход конкурента способен перераспределить спрос в вашу пользу. Также важен фактор ценовой конкуренции: более низкая цена у соседа по каталогу может уменьшить спрос на ваш товар. Поэтому, делая прогноз, старайтесь учитывать известную информация о конкурентах: сколько их, какие у них цены. Эти сведения помогут внести поправки в расчёты.
Типы товаров
Поведение спроса сильно зависит от характера продукта. Товары повседневного спроса (продукты, бытовая химия) обычно продаются более ровно и предсказуемо – люди покупают их регулярно. Модные или технологичные товары (одежда, гаджеты) могут иметь краткосрочные всплески популярности: сегодня хит, а через месяц о нём забыли. Дорогие товары длительного пользования (бытовая техника, мебель) покупают редко, спрос на них нередко реагирует на внешние события (например, бум продаж веб-камер при массовом переходе на удалёнку). Подход к прогнозированию должен учитывать тип товара: стабильные категории прогнозировать легче простыми методами, а для трендовых товаров лучше заложить более широкий диапазон возможного спроса.
Географические особенности
Cпрос может различаться в зависимости от региона. Причины разнообразны: климатические условия, локальные праздники, культурные предпочтения и даже логистика. Например, в северных широтах зимние товары востребованы дольше, чем на юге. Учитывать географию особенно важно при выходе на новые рынки.
Ошибки и проблемы в прогнозировании
Даже при грамотном подходе прогнозы могут давать сбои по ряду причин. Рассмотрим основные проблемы, с которыми сталкиваются:
Ошибки измерения
Под этим подразумеваются неточности в данных и расчётах, которые искажают прогноз. Если исходные данные о продажах неверны (например, внесены задвоенные записи), любая модель построит прогноз неверно. Также ошибкой может быть выбор не той метрики или метода расчёта. Поэтому крайне важно контролировать качество данных: очищать аномальные значения, заполнять пропуски, проверять логику. И при оценке качества прогноза использовать адекватные показатели (процент ошибки, смещение), чтобы не вводить себя в заблуждение.
Дефицит товара
Когда товар закончился, продажи падают до нуля, но реальный спрос может остаться прежним – просто он не удовлетворён. Если потом смотреть на исторические данные, можно ошибочно принять эти нули за отсутствие интереса покупателей. В итоге модель может прогнозировать меньший спрос в будущем, чем мог бы быть при наличии товара. Чтобы избежать этого, нужно отмечать периоды дефицита и корректировать данные. В анализе такие периоды стоит либо исключить, либо заменить на предполагаемый уровень спроса (например, по аналогичным периодам без дефицита). И конечно, сам по себе постоянный дефицит – враг точного прогноза: старайтесь минимизировать ситуации, когда вы не можете удовлетворить спрос, тогда и данные будут отражать реальную потребность рынка.
Нетипичные заказы
Сюда относятся разовые аномальные события, которые выбиваются из привычной картины спроса. Например, единичный крупный заказ (какой-нибудь оптовый клиент закупил сразу 1000 штук), всплеск продаж из-за вирусного ролика или, наоборот, провал продаж из-за форс-мажора. Такие случаи могут сильно исказить тренд, если их не распознать. Модель может «решить» решить, что этот всплеск – новая норма, и переоценить будущее, или что провал – признак падения интереса, и недооценить прогноз. Решение – идентифицировать нетипичные точки и обрабатывать их отдельно. Часто такие выбросы либо исключают из расчётов, либо учитывают отдельно. Так вы не позволите единоразовому случаю сбить долгосрочный прогноз.
Как улучшить качество прогноза
Наконец, несколько советов, которые помогут сделать ваши прогнозы более точными и надёжными:
- Регулярно обновляйте прогноз. Пересматривайте прогнозы по мере поступления новых данных и событий. Рынок меняется, и план должен меняться вместе с ним. Ежемесячное или ежеквартальное обновление позволит учитывать свежие тенденции.
- Учитывайте внешние факторы. Следите за новостями рынка, сезонными трендами, действиями конкурентов. Чем полнее картина, тем точнее прогноз.
- Следите за данными и используйте инструменты. Обеспечьте максимальную точность исходных данных (продажи, остатки, цены)
- Планируйте разные сценарии. Не ограничивайтесь одной цифрой – продумайте план действий на случай, если фактический спрос сильно отклонится. Подготовьте сценарий роста (что если спрос будет вдвое выше прогнозного?) и сценарий спада (как распродадим лишнее, если спрос просядет?). Такой подход повысит устойчивость бизнеса к сюрпризам.
Заключение
Прогнозирование спроса – неотъемлемая часть успешной торговли. Даже приблизительный прогноз лучше, чем ничего, а точный прогноз может дать серьёзное конкурентное преимущество. Начать можно с простого: проанализируйте прошлые продажи и прикиньте, сколько продадите в следующем месяце, учитывая сезонность и планы акций. Затем сравните прогноз с фактом и сделайте выводы. Постепенно вы будете всё точнее понимать динамику своего бизнеса. В итоге прогнозирование спроса перестанет быть чем-то сложным и превратится в привычный инструмент планирования и сделает ваш бизнес более устойчивым.
232
9 мин.