Анализ сезонной корреляции заказов маркетплейса
Основные найденные закономерности
На основе собранной статистики по заказам маркетплейса выявлены три ключевых фактора, влияющих на объем продаж:
- Корреляция по дням недели: В четверг люди покупают на 14% чаще, чем в выходные дни
- Пики заказов в определённые даты: Максимальный спрос приходится на 10, 15 и 25 числа месяца (вероятно, связано с поступлением зарплаты)
- Спад в начале месяца: С 1 по 10 число наблюдается значительное снижение заказов
- Сезонная корреляция: Выявлены устойчивые сезонные паттерны покупательского поведения
Результаты прогнозирования
Проведена апробация модели прогнозирования на основе трёх выявленных параметров. При анализе данных за апрель прогноз практически совпал с реальными продажами — тренды соответствуют действительности.
Перспективы развития модели
Для повышения точности прогнозирования планируется:
- Интегрировать тренд самого продукта в общую модель
- Добавить данные о погодных условиях и отследить их корреляцию с объёмом заказов
- Передать объединённые данные в нейросеть для анализа
Практическое применение
Цель разработки: достичь прогноза объёма продаж с точностью до единицы товара при минимальной погрешности.
Бизнес-эффект: оптимизация закупок ровно на необходимый объём без замораживания лишних денежных средств в товарных запасах.
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. Покупательское поведение подчиняется строгим математическим законам, и их точное понимание — это конкурентное преимущество в 2026 году.
Темы блога: автоматизация торговли, нейросети в e-commerce, Ozon, Магнит Маркет, вайбкодинг, жизнь предпринимателя