Прогнозирование запасов стало не просто желательным, а необходимым навыком для любого продавца на маркетплейсах, стремящегося к успеху.
Почему важно прогнозировать складские запасы на маркетплейсах?
Прогнозирование запасов важно по нескольким причинам:
- Высокая конкуренция: На современных онлайн площадках сотни и тысячи продавцов предлагают схожие товары. Чтобы выделиться, необходимо обеспечить бесперебойную поставку продукции и удовлетворить спрос покупателей. Недостаток товара может привести к потере продаж и снижению рейтинга продавца.
- Высокие ожидания покупателей: Покупатели на Озон или Вайлдберриз привыкли к быстрому обслуживанию и широкому ассортименту. Задержки с доставкой или отсутствие нужного товара могут вызвать негативные отзывы и снизить лояльность клиентов.
- Динамичный характер рынка: Спрос на товары на маркетах постоянно меняется под влиянием различных факторов: сезонности, новинок, маркетинговых кампаний и т.д. Чтобы успешно адаптироваться к этим изменениям, необходимо оперативно корректировать запасы.
- Оптимизация затрат: Неэффективное управление запасами приводит к лишним расходам на хранение, транспортировку и утилизацию нереализованных товаров. Точное прогнозирование позволяет минимизировать эти затраты и повысить рентабельность бизнеса.
- Логистические сложности: Маркетплейсы требуют от продавцов соблюдения определенных правил и сроков доставки. Неправильное прогнозирование может привести к нарушению этих правил и штрафам.
Факторы, влияющие на спрос
Прогнозирование запасов тесно связано со спросом на маркетплейсах. Точное предсказание спроса позволяет оптимизировать управление запасами, что в свою очередь приводит к повышению эффективности бизнеса.
Внешние факторы
- Сезонность: Спрос на многие товары сильно зависит от времени года. Например, пляжные принадлежности пользуются большим спросом летом, а новогодние украшения – зимой.
- Экономические показатели: Изменения в экономике, такие как инфляция, уровень безработицы, могут повлиять на покупательную способность потребителей и, соответственно, на спрос на товары.
- Маркетинговые кампании: Рекламные акции, скидки, распродажи и другие маркетинговые мероприятия способны существенно стимулировать спрос на определенные товары.
- Конкуренты: Действия конкурентов, такие как снижение цен, появление новых продуктов или улучшение сервиса, могут оказать влияние на спрос на ваши товары.
- Новые продукты: Выход на рынок новых товаров, особенно инновационных или модных, может вызвать всплеск спроса.
- Социальные события: Значимые события, такие как пандемии, стихийные бедствия или политические изменения, могут привести к резким изменениям в потребительском поведении.
Внутренние факторы
- Цена товара: Цена является одним из ключевых факторов, влияющих на спрос. Как правило, снижение цены стимулирует спрос, а повышение – снижает.
- Качество товара: Высокое качество товара, положительные отзывы покупателей и надежность бренда способствуют росту спроса.
- Ассортимент: Широкий и разнообразный ассортимент товаров увеличивает вероятность того, что покупатель найдет именно то, что ему нужно.
- Условия доставки: Быстрая и бесплатная доставка являются важными факторами при выборе товара на маркетплейсе.
- Оформление заказа: Удобный и интуитивно понятный интерфейс оформления заказа способствует увеличению продаж.
- Возврат товара: Гибкая политика возврата товаров повышает лояльность покупателей и снижает риски при покупке.
Как анализировать спрос на Озон, Вайлдберриз и Яндекс Маркет?
Для эффективного анализа спроса можно использовать следующие инструменты и методы:
- Аналитика маркетплейса: Большинство маркетплейсов предоставляют продавцам подробную статистику по продажам, просмотрам, добавлениям в корзину и другим показателям.
- Исторические данные: Анализ исторических данных о продажах позволяет выявить сезонные колебания, тренды и другие закономерности.
- Конкурентный анализ: Изучение ассортимента и цен конкурентов поможет оценить свой потенциал на рынке.
- Отзывы покупателей: Анализ отзывов позволяет понять, что нравится покупателям, а что вызывает недовольство.
- Социальные сети: Мониторинг социальных сетей поможет выявить новые тренды и потребности покупателей.
Методы прогнозирования запасов
Точность прогноза напрямую влияет на эффективность бизнеса, позволяя избежать как дефицита, так и избытка товаров.
Методы прогнозирования можно разделить на две основные группы:
1. Количественные методы
Эти методы основаны на исторических данных и математических моделях. Они позволяют получить более точные прогнозы, особенно для товаров с стабильным спросом.
- Метод скользящего среднего: Рассчитывается среднее значение за определенное количество предыдущих периодов. Подходит для товаров со стабильным спросом без ярко выраженных трендов или сезонности.
- Экспоненциальное сглаживание: Придает больший вес недавним данным, что позволяет лучше учитывать краткосрочные изменения спроса.
- Метод Хольта-Винтерса: Учитывает тренды и сезонность в данных. Подходит для товаров с ярко выраженной сезонностью.
- ARIMA: Авторегрессионная интегрированная модель среднего, учитывающая зависимость текущего значения от прошлых значений и случайных ошибок.
2. Качественные методы
Эти методы основаны на мнении экспертов, опросах покупателей и других субъективных данных. Они полезны для прогнозирования спроса на новые товары или в условиях высокой неопределенности.
- Метод Дельфи: Опрос группы экспертов с целью достижения консенсуса.
- Метод аналогий: Сравнение с аналогичными продуктами или ситуациями в прошлом.
- Опросы покупателей: Сбор информации о намерениях покупателей.
Выбор метода прогнозирования
Выбор метода зависит от следующих факторов:
- Доступность исторических данных: Для количественных методов необходимы исторические данные о продажах.
- Стабильность спроса: Для товаров со стабильным спросом подходят более простые методы, такие как скользящее среднее. Для товаров с сезонными колебаниями или трендами нужны более сложные модели.
- Наличие экспертных оценок: Качественные методы полезны, когда исторических данных недостаточно или спрос сильно зависит от внешних факторов.
- Точность прогноза: Требуемая точность прогноза определяет выбор метода.
Современные подходы
- Машинное обучение: Алгоритмы машинного обучения позволяют анализировать большие объемы данных и строить более сложные модели прогнозирования.
- Нейронные сети: Используются для прогнозирования сложных нелинейных зависимостей.
- Анализ временных рядов: Позволяет выявлять закономерности в исторических данных и строить прогнозы на будущее.
Факторы, влияющие на точность прогнозирования
- Качество данных: Точность прогноза напрямую зависит от качества используемых данных.
- Выбор метода: Неправильный выбор метода может привести к неточным прогнозам.
- Внешние факторы: Экономические кризисы, природные катаклизмы и другие внешние факторы могут существенно повлиять на спрос.
- Изменение потребительских предпочтений: Изменение вкусов потребителей может привести к неожиданным изменениям спроса.
Инструменты для прогнозирования запасов
Выбор правильного инструмента для прогнозирования запасов играет ключевую роль в оптимизации бизнес-процессов и повышении эффективности. Современный рынок предлагает широкий спектр программных решений, которые могут помочь в решении этой задачи.
Типы инструментов
Встроенные инструменты в системах управления предприятием (ERP). Преимущества: Интегрированы с другими модулями ERP, обеспечивают единую информационную среду.
Специализированные программные продукты, ориентированые на решение конкретных задач прогнозирования, часто обладают более широким функционалом.
Платформы бизнес-аналитики. Позволяют анализировать большие объемы данных, визуализировать результаты, строить сложные модели.
Инструменты машинного обучения. Высокая точность прогнозов, адаптивность к изменениям данных.
- Облачные решения. Облачные сервисы предоставляют гибкие и масштабируемые решения для прогнозирования запасов. Они особенно полезны для компаний, которым требуется быстрое развертывание, высокая доступность и возможность масштабирования вычислительных ресурсов в зависимости от потребностей.
Например, Ecom Platform — сервис по управлению складскими остатками, в том числе и для прогнозирования необходимого запаса продукции. Более того сервис так же синхронизируется со всеми кабинетами маркетплейсов или несколькими аккаунтами и за несколько начасов автоматизирует весь процесс складского учета.
Ecom Platform так же синхронизирован с учетной системой 1С с двусторонним обменом информацией. Это особенно важно для селлеров, у которых есть собственное производство или интернет-магазин.
Ключевые функции E-com Platform:
✔️ Контроль остатков в режиме реального времени и визуализация данных в удобном интерфейсе, позволяющая быстро получить информацию о наличии товара.
✔️ Синхронизация с маркетплейсами и автоматическое обновление информации о наличии товара на всех подключенных маркетплейсах.
✔️ Корректное распределение по складам
✔️ Автоматическое списание товаров при оформлении заказа. Каждая единица товара списывается автоматически после подтверждения заказа.
Инструменты для прогнозирования Практические рекомендации по прогнозированию запасов
Прогнозирование запасов — это не просто математические расчеты, а комплексный процесс, требующий сочетания аналитических навыков, знания специфики бизнеса и использования современных инструментов. Ниже приведены практические рекомендации, которые помогут вам оптимизировать процесс прогнозирования:
1. Сбор и подготовка данных
Убедитесь, что данные о продажах, возвратах, промоакциях и других факторах, влияющих на спрос, точны и полны. Проверьте данные на наличие ошибок, выбросов и противоречий. Сгруппируйте данные по продуктам, категориям, регионам и другим релевантным признакам для более глубокого анализа.
2. Выбор метода прогнозирования
Изучите исторические данные на наличие трендов, сезонности, цикличности и случайных колебаний.
Выберите метод прогнозирования, который лучше всего соответствует характеру ваших данных. Для стабильных данных подойдут простые методы (скользящее среднее), для сезонных данных — методы Хольта-Винтерса, а для сложных нелинейных зависимостей — машинное обучение. В некоторых случаях эффективным может быть комбинирование нескольких методов.
3. Учет внешних факторов
Учитывайте влияние экономических факторов, таких как инфляция, уровень безработицы, на спрос. Включайте в модель прогнозирования информацию о планируемых рекламных кампаниях, скидках и других маркетинговых мероприятиях.
Не забывайте о действиях конкурентов и их влияния на ваш бизнес.
4. Регулярная проверка и корректировка прогнозов
Регулярно сравнивайте фактические продажи с прогнозами и анализируйте причины отклонений. Периодически перестраивайте модели прогнозирования с учетом новых данных и изменений рыночной ситуации.
5. Использование специализированного программного обеспечения
Ны рынке сейчас достаточно много специализированного ПО, которое работает на основе введенных данных. Специальными формулами можно получить вполне неплохие результаты по прогнозу.
6. Сотрудничество с экспертами
Как правило, такие прогнозы могут составить аналитики, которые на основе исторических данных и данных по рынку и категории способны спрогнозировать спрос на товар и соотвественно необходимый объем товарных запасов.
