Прогнозирование спроса — одна из ключевых задач в розничной торговле. Точность прогноза влияет на запасы, доступность товаров, объем продаж и удовлетворенность клиентов. Долгое время основой расчетов была история продаж: если товар хорошо продавался в прошлом, значит, его стоит заказывать больше. Если спрос падал, значит, нужно снижать закупки.

Но сегодня этого недостаточно. Поведение покупателей стало сложнее, а конкуренция — жестче. Промоакции, сезонность, тренды, внешние события и даже погода могут значительно изменить картину. Игнорирование этих факторов приводит к проблемам: товары оказываются недоступными в нужный момент или, наоборот, залеживаются на складе, замораживая капитал.

В этой статье разберем:

• Почему опора только на историю продаж приводит к ошибкам.
• Какие факторы нужно учитывать при прогнозировании.
• Как искусственный интеллект помогает ритейлу делать более точные прогнозы.
• Как автоматизация прогнозов улучшает управление заказами.

Время уходить от простых шаблонов. Давайте разберемся, как делать прогнозы правильно!

Многие ритейлеры до сих пор полагаются на историю продаж, ожидая, что прошлые показатели помогут предсказать будущий спрос. Но в современных условиях этого недостаточно. Исторические данные показывают факт продаж, но не объясняют причины, по которым товары покупались или, наоборот, оставались на полках.

Представьте ситуацию: магазин анализирует продажи зонтов и видит, что в октябре прошлого года спрос на них вырос. На основе этих данных система заказывает на этот год больше товара. Но в реальности рост спроса был вызван неожиданным сезоном дождей, который не повторяется каждый год. В итоге прогноз оказывается ошибочным, а магазин получает избыточные запасы.

Исторические данные без учёта внешних факторов могут привести к ошибкам:

• Сезонные всплески создают ложные ожидания. Например, шоколад хорошо продаётся в феврале перед Днём святого Валентина, но это не значит, что спрос сохранится в марте.
• Акции и скидки искажают картину. Если товар пользовался высоким спросом из-за распродажи, это не гарантирует его стабильных продаж в будущем.
• Недоступность товара не означает падение спроса. Если продукт закончился на складе, продажи упали не потому, что покупатели потеряли интерес, а потому что просто не смогли его купить.

Точный прогноз учитывает не только прошлые продажи, но и контекст. Это сезонность, маркетинговая активность, доступность товаров и даже локальные события, такие как спортивные соревнования или фестивали рядом с торговой точкой. Без этой информации история продаж становится не инструментом анализа, а всего лишь статистикой.

Полагаться исключительно на прошлые продажи – значит рисковать. Для точного прогнозирования нужно анализировать не только цифры, но и контекст, в котором они были получены. В следующем разделе рассмотрим, какие именно факторы влияют на спрос и как их учитывать при планировании заказов.

Прогнозирование спроса – это не просто анализ прошлых продаж. Покупательское поведение формируется под влиянием множества факторов, и игнорирование их может привести к ошибкам в заказах и товарных остатках.

На спрос влияют следующие ключевые факторы:

• Доступность товара. Если в прошлом месяце продажи были низкими, это не всегда означает слабый спрос. Возможно, товар просто отсутствовал на полках или в онлайн-каталоге. Игнорирование информации о наличии приводит к ошибочным выводам.

• Внешние события. Спортивные соревнования, фестивали, погодные изменения и даже политические события могут повлиять на спрос. Например, перед чемпионатом мира по футболу резко растут продажи телевизоров и спутниковых антенн.

• Локальные особенности. Один и тот же товар может продаваться по-разному в зависимости от региона. В южных городах спрос на зимнюю одежду ниже, чем в северных, а в деловых районах активнее покупают готовые обеды, чем в спальных районах.

Если учитывать только историю продаж и не обращать внимания на эти факторы, прогнозирование превращается в угадывание. Именно поэтому современные системы аналитики используют не только прошлые данные, но и информацию о текущих тенденциях, внешних событиях и поведении покупателей.

Чтобы прогнозы были точными, ритейлерам нужно учитывать не только прошлые продажи, но и дополнительные факторы: доступность товара, влияние скидок, сезонные колебания, локальные особенности и внешние события. В следующем разделе разберём, как собирать и анализировать данные, чтобы прогнозировать спрос с максимальной точностью.

Прогнозирование спроса требует не только правильных алгоритмов, но и качественных данных. Если исходная информация неточна или неполна, даже самая мощная система искусственного интеллекта не сможет дать надёжный прогноз. Ошибки в заказах, избыток или дефицит товаров — всё это последствия неправильного сбора данных.

Чтобы прогноз был точным, важно учитывать:

Историю продаж. Она остаётся базой для расчётов, но должна использоваться в связке с другими факторами. Данные нужно очищать от аномалий, вызванных временными акциями, сбоями поставок или непредвиденными событиями.

Товарные остатки и поставки. Нужно учитывать не только факт продажи, но и количество товара, доступного на складе и в торговых точках. Например, если товар не продавался, это может быть связано не с низким спросом, а с его отсутствием в наличии.
Тренды и изменение предпочтений. Популярность товаров может изменяться под влиянием социальных сетей, блогеров и мировых тенденций. Например, рост интереса к экопродуктам или безглютеновой пище способен изменить спрос в определённой категории.

Поведение покупателей. Анализ маршрутов клиентов в магазине, данных из онлайн-продаж, отзывов и запросов в поиске помогает предсказать будущий спрос. Например, если пользователи часто ищут определённый товар в интернете, стоит ожидать рост его продаж в ближайшее время.

Деятельность конкурентов. Если ближайший конкурент запускает крупную акцию, это может повлиять на продажи аналогичных товаров в вашем магазине. Аналитические системы позволяют отслеживать ценовые изменения и маркетинговые кампании конкурентов.

Экономическая ситуация. Изменение уровня доходов населения, инфляция или кризисные явления могут повлиять на спрос в разных товарных категориях. Например, в сложные экономические периоды покупатели чаще выбирают товары средней ценовой категории, отказываясь от премиальных брендов.

Срок годности товара. Для категорий с ограниченным сроком хранения важно учитывать не только спрос, но и риски списания. Продукты с коротким сроком годности требуют более точного прогнозирования и оперативного управления запасами.

Динамика цен. Изменение закупочных цен у поставщиков или колебания валютного курса могут влиять на конечную стоимость товара и спрос на него. Например, резкое удорожание импортных товаров может привести к росту продаж более доступных аналогов.

Работа персонала. Продавцы и мерчендайзеры также влияют на продажи. Неправильное расположение товара, нехватка консультантов в зале или недостаточная мотивация сотрудников могут привести к снижению спроса, даже если на товар высокий потенциальный интерес.

Чем больше качественных данных анализируется, тем точнее будет прогноз. Однако важно не просто собирать информацию, но и уметь её правильно интерпретировать.

Как использовать собранные данные?

Без качественных данных прогнозирование превращается в гадание. Для точных расчётов нужно учитывать не только историю продаж, но и текущие остатки, влияние акций, внешние события и поведение покупателей. В следующем разделе разберём, как анализировать эти данные и делать прогнозы точнее.

Прогнозирование спроса – это не просто анализ цифр, а комплексная работа с данными, требующая современных аналитических инструментов. Без автоматизированных систем компаниям сложно учитывать все факторы, влияющие на продажи: сезонность, промоакции, поведение покупателей и уровень товарных остатков. Именно аналитические системы позволяют ритейлерам видеть полную картину и принимать точные решения.

Зачем бизнесу аналитические системы?

Большинство ритейлеров по-прежнему строят прогнозы на основе Excel-отчётов и ручного анализа. Такой подход может работать в небольших магазинах, но в крупных сетях и сложных цепочках поставок он становится неэффективным. Автоматизированные аналитические системы:

• Собирают и структурируют данные – информация поступает из разных источников и объединяется в единую систему.
• Анализируют ключевые показатели – запасы, продажи, эффективность промоакций, влияние сезонности.
• Выявляют закономерности и тренды – позволяют прогнозировать спрос с учётом различных факторов.
• Оптимизируют заказы – снижают риск дефицита и переизбытка товаров.

Как аналитика помогает управлять заказами?

В отличие от ручного анализа, аналитические платформы работают с данными в режиме реального времени, выявляя потенциальные проблемы и предлагая решения. Система анализирует динамику спроса, оценивает влияние акций, сезонных колебаний и конкурентных предложений, после чего корректирует прогнозы. Если определённый товар теряет популярность, алгоритмы автоматически снижают объём заказов, предотвращая избыточные запасы. При росте продаж после акции система анализирует, связано ли это с реальным увеличением спроса или временным эффектом, и предлагает оптимальную стратегию закупок. Когда спрос на товар меняется в зависимости от дня недели, аналитика адаптирует график поставок, чтобы избежать нехватки или переизбытка продукции. Такой подход помогает ритейлерам оперативно реагировать на изменения, снижать ошибки в прогнозах и оптимизировать работу склада.

Внедрение аналитических систем в бизнес

Чтобы аналитика приносила максимальную пользу, важно сначала оценить текущие процессы: определить, какие данные уже собираются и как они используются. Затем необходимо выбрать платформу, которая сможет учитывать не только товарные остатки и продажи, но и внешние факторы, такие как акции и сезонные колебания. После этого систему интегрируют с внутренними и внешними источниками данных, что позволяет получать более точные прогнозы. Важно настроить автоматические отчёты и уведомления, чтобы сотрудники могли быстро реагировать на изменения, не тратя время на ручную обработку информации. На заключительном этапе проводится обучение персонала, поскольку эффективность аналитики напрямую зависит от того, насколько грамотно команда использует полученные данные.

Такой подход делает процесс управления заказами более предсказуемым и устойчивым, позволяя бизнесу быстрее адаптироваться к изменению спроса и снижать риски.

Почему аналитические системы – это must-have для современного ритейла?

1. Снижают влияние человеческого фактора – исключают ошибки ручного анализа.
2. Помогают быстро реагировать на изменения спроса – дают актуальные данные в режиме реального времени.
3. Оптимизируют процессы заказов и выкладки товаров – повышают доступность товаров для клиентов.
4. Экономят время и ресурсы – автоматизируют рутинные операции.

Современный ритейл не может эффективно работать без аналитики. Автоматизированные системы позволяют бизнесу не просто анализировать прошлые продажи, а видеть реальную картину спроса, выявлять тренды и управлять процессами в режиме реального времени. Компании, использующие такие решения, работают быстрее, точнее и эффективнее, чем конкуренты, полагающиеся только на ручной анализ.

Онлайн-сервис для создания планограмм и управления выкладкой товаров в розничной сети

Попробуйте Lasmart SpacePlanner

Онлайн-сервис для создания планограмм и управления выкладкой товаров в розничной сети

⚡Специальное предложение!⚡
Узнайте, как активно использовать аналитику и цифровые инструменты в вашем бизнесе. Заполните форму, и наши специалисты предоставят вам бесплатную консультацию!

Модуль «План магазина»

Модуль «Редактор планограмм»

Конструктор оборудования

Мобильное приложение

Автоматизация выкладки

Аналитика

SpacePlanner это:

Традиционное прогнозирование, основанное только на истории продаж, уже не соответствует реалиям современного ритейла. Спрос на товары формируется под влиянием множества факторов: сезонности, акций, локальных событий, поведения покупателей, трендов и конкуренции. Игнорирование этих аспектов приводит к неточным прогнозам, избыточным запасам или, наоборот, дефициту нужных товаров.

Мы разобрали, какие факторы необходимо учитывать, чтобы прогнозирование было точным. Ключевые выводы:

1. Исторические данные – важная основа, но без контекста они вводят в заблуждение.
2. Для точного прогноза необходимо учитывать внешние факторы: акции, тренды, конкуренцию, погоду и локальные события.
3. Автоматизированные аналитические системы позволяют ритейлерам анализировать данные в режиме реального времени и делать более точные прогнозы.
4. Правильный анализ спроса снижает издержки, уменьшает неликвидные остатки и повышает уровень удовлетворённости клиентов.
5. Использование современных инструментов прогнозирования даёт конкурентное преимущество и позволяет более гибко управлять товарными запасами.

Ритейл – это динамичная среда, где простые шаблонные методы уже не работают. Компании, которые активно используют аналитику и цифровые инструменты, получают лучшие результаты, повышая точность прогнозирования, эффективность заказов и уровень сервиса для покупателей.

Точный прогноз – это не просто способ избежать дефицита или переизбытка товаров. Это стратегическое решение, которое помогает бизнесу развиваться, снижать риски и повышать прибыльность.