Сезонные волны спроса: как их отследить и использовать в работе селлера

Рассказывает Тимур Фахрутдинов, старший аналитик Анабара.

Сезонность – временное повышение спроса на отдельные товары, которое повторяется из года в год. Она зависит от смены времени года, температуры на улице, погоды, праздников, уклада жизни. Ключевая особенность — это повторяющееся явление, вполне предсказуемое, которое обычно и начинается, и заканчивается примерно в одно и то же время. Сезонные продажи приносят много выручки, начинаются в одно и то же время и так же заканчиваются. 

Не каждый пик спроса — сезонный, даже если он происходит у большинства продавцов в одно и то же время. Причиной скачка могут быть внешние факторы — например, уход с рынка поставщиков уникальных товаров. Отличить сезонное изменение от единичного скачка из-за внешних факторов можно, сравнив данные за несколько лет. 

Помимо роста числа заказов, в сезонных пиках продаж можно видеть и изменение ассортимента и цен. 

Зачем следить за сезонными изменениями

Кроме отслеживания будущих сезонных пиков, которое помогает спланировать закупку товаров, нужно внимательно анализировать период и масштаб сезонных изменений спроса. 

Во-первых, чтобы пополнять остатки до начала сезона нужным количество востребованного товара, во-вторых — чтобы распродавать остатки к его концу. Это помогает получить максимум выручки и не «заморозить» деньги в товарах до следующего года

Важный вопрос — когда конкретно и насколько быстро начинаются, и заканчиваются сезонные всплески спроса. От этого зависит, в какой момент закупать товары и отгружать их на склад, с какой интенсивностью и как долго пополнять остатки. 

Классический пример, зимние куртки начинают продаваться уже в сентябре и остаются в корзинах покупателей до марта, а вот новогодние товары и подарки популярны с ноября по декабрь.  

Как анализировать сезонные изменения

Главный показатель сезонности — динамика количества заказов в категории и на отдельные виды товаров. Внутри данных по категории можно видеть, какие конкретно товары пользовались большим спросом, как отличался спрос на товары, например, разных цветов. Для этого в аналитической системе нужно отфильтровать товары по нужным характеристикам. 

Внешние факторы — засуха, кризис, аномальная погода — могут влиять на выраженность сезонности. Но не только они. Может быть так, что сезонный спрос вырос в текущем году меньше, чем в прошлом, так как покупатели переключились на товары-аналоги. Поэтому важно смотреть не только данные за несколько лет по своим товарам, но и по товарам-конкурентам со схожими характеристиками.

---

Читайте также:  Wildberries: кто и зачем скупает в жару шубы, елки и лыжи

---

Где взять данные

Хорошо, если у продавца есть данные о собственных продажах за прошлый год или несколько лет. Но этого недостаточно. Данные о похожих товарах других продавцов помогут увидеть дополнительные скачки и точнее прогнозировать покупательскую активность. Вполне вероятно, что похожие товары покажут больший рост в сезон, а значит можно подсмотреть, что больше нравиться покупателям и заказать именно это у производителей. 

Если данных о продажах товара за прошлый год нет, можно и вовсе не знать, что у товара наступил сезон до момента, пока остатки на складах не закончатся быстрее, чем ожидалось. Такая ситуация — уже кризис, так как карточки товаров с out-of-stock опускаются вниз в поисковой выдаче, а возвращать их наверх — долго. 

Поэтому, чтобы точно определить сезон и подготовиться к нему, понадобятся данные аналитических систем — например, Анабар показывает данные о каждом товаре и категории на Озоне и Wildberries. Можно найти данные, но в меньшем количестве, и в личных кабинетах самих маркетплейсов. 

Например, Озон даёт в личном кабинете динамику заказов по категории, в которой работает селлер. Еще один источник данных о росте интереса людей к товарам — поисковики. В Wordstat и Google Adwords можно увидеть рост числа запросов в течение года. 

Как посчитать сезонность

В первом приближении можно просто посмотреть на график изменения числа заказов за год. Он может быть готовый — в аналитической системе, или его можно построить в Экселе. Если выгрузить данные графика в таблицу Эксель, можно узнать коэффициент сезонности. 

Например, возьмем данные о продажах зонтов на Wildberries:  


График сезонности заказов в категории «зонты» на Вайлдберриз

Мы выгрузили данные, по которым построен график, из Анабара в Эксель, и посчитали коэффициент сезонности по каждому месяцу по формуле расчета среднего значения.

На графике этот коэффициент выглядит так: 



На графике четко видно, что в апреле, августе и сентябре — пиковое значение коэффициента, в декабре и январе — минимальное. Такие же тенденции будут повторяться от сезона к сезону, на основе коэффициента можно прогнозировать поставки и продажи. 
  
Если объем продаж большой, а сезонность всё ещё не понятна, можно пойти глубже и использовать разные модели временных рядов — аддитивную, мультипликативную и другие. И по каждой рассчитать ошибку, чтобы выявить, какая из моделей будет точнее. Подробнее, как это сделать, и шаблон с формулами — в статье.  

Как использовать коэффициент сезонности

Коэффициент сезонности помогает спланировать поставки, выручку и загрузку операционного отдела на следующий год. На этот коэффициент нужно умножить выручку и объем поставок во время планирования.  

Например, мы планируем продажи на следующий год. Хотим продать 2400 единиц по 200 рублей. Можно взять данные по продажам за прошлый год и применить к месяцам коэффициент сезонности. Тогда в плане будет не равное число продаж каждый месяц, а столько, сколько позволит спрос. 

Исходя их этих расчётов можно планировать закупки, логистику и поставки на склад маркетплейса. Такой расчёт на основе данных конкурентов особенно важен, когда нужно вывести на рынок новый товар, которого еще не было в вашем ассортименте. 

Тимур Фахрутдинов, 
старший аналитик Анабара.

Для New Retail