Улучшение системы автоматического прогноза заказов товара из Китая
Продолжаем развивать систему составления автоматической заявки товара, которая прогнозирует точное количество в зависимости от множества показателей. На этом этапе мы сосредоточились на прогнозе заказов на основе истории продаж прошлых лет.
Метод анализа данных
Для прогнозирования мы используем следующий подход:
- Расчёт медианы исторических данных продаж
- Вычисление посуточного коэффициента сезонной корреляции заказов на основе медианы
- Визуализация данных в виде графиков для анализа
Приведённая информация показывает анализ по одному магазину с наглядным представлением сезонных колебаний спроса.
Дополнительные инструменты анализа
Система позволяет отслеживать сезонный спрос не только на уровне магазина, но и на маркетплейсе в целом. Соотношение этих показателей даёт важную информацию о рыночных трендах и помогает лучше понимать поведение потребителей.
Планы развития
Система приближается к качественной аналитике. Ближайшие цели:
- Настроить уведомления в Telegram о прогнозных объёмах продаж на перспективу
- Отслеживать выполнение плана продаж
- Автоматически обращать внимание на отклонения от плановых показателей
Это позволит оперативнее реагировать на рыночные изменения и оптимизировать управление запасами товара.
Оригинальный пост в Telegram:
@kostolaz_live — подпишитесь, чтобы получать обновления первыми.
Константин Киммериец — предприниматель и селлер на Ozon и Магнит Маркет, основатель школы для продавцов маркетплейсов. Данные о прошлых продажах — это золото для любого бизнеса, если уметь их правильно читать и преобразовывать в стратегию.
Темы блога: автоматизация торговли, нейросети в e-commerce, Ozon, Магнит Маркет, вайбкодинг, жизнь предпринимателя