Cum prognozați cererea și stocurile într-un magazin online mic: formule simple, sezonalitate, date pentru modele și situațiile în care AI are cu adevărat sens.
Despre noi
Unui magazin online mic, pentru prognoza cererii și a stocurilor, de obicei îi ajung istoricul vânzărilor, coeficienții sezonieri și formulele simple: vânzările medii, termenul de aprovizionare, stocul de siguranță. Modelele AI devin utile atunci când sortimentul are multe poziții, sezonalitatea este vizibilă și s-a acumulat un istoric curat. Mai întâi este nevoie de ordine în evidență, automatizarea vine la al doilea pas.
Prognoza răspunde la două întrebări practice: cât produs se va vinde într-o perioadă și când și cât să comandați. A doua depinde de termenul de aprovizionare, de lotul minim și de banii disponibili.
Vânzările arată cât s-a cumpărat. Cererea arată cât s-a dorit să se cumpere. Când produsul nu a fost în stoc, vânzările sunt zero, iar după astfel de date modelul va considera cererea scăzută. Marcați zilele fără stoc și țineți cont de ele la calculul mediei.
Prognoza se poate face pe produs, pe categorie sau pe brand. Pentru pozițiile cu vânzări rare, prognoza pe un singur articol nu este de încredere. Atunci se prognozează categoria, iar rezultatul se împarte între poziții după ponderea lor.
Unui magazin mic îi ajung câteva metode care pot fi ținute într-un tabel.
| Metoda | Esența | Când se potrivește |
|---|---|---|
| Vânzările medii și stocul de siguranță | Vânzarea medie pe zi, înmulțită cu termenul de aprovizionare, plus o rezervă pentru fluctuații | Produse stabile, cu cerere regulată |
| Coeficienții sezonieri | Comparația cu aceeași perioadă a anului trecut | Produse cu sezonalitate pronunțată |
| Calendarul promoțiilor | Evidența separată a newsletterelor, a campaniilor de reduceri și a reclamelor care modifică cererea | Magazine cu promoții regulate |
| Grupe după importanță | Pozițiile cu cele mai mari încasări se verifică mai des și se aprovizionează mai atent | Sortiment larg și timp limitat pentru evidență |
Punctul de reaprovizionare este egal cu vânzarea medie pe zi înmulțită cu termenul de aprovizionare în zile, plus stocul de siguranță. Când stocul atinge acest punct, este momentul să plasați comanda. Stocul de siguranță este cu atât mai mare cu cât cererea este mai puțin stabilă și aprovizionarea durează mai mult.
De exemplu, un produs se vinde în medie câte 4 bucăți pe zi, aprovizionarea durează 10 zile, iar stocul de siguranță este de 12 bucăți. Punctul de reaprovizionare este 4 înmulțit cu 10 plus 12, adică 52 de bucăți. De îndată ce stocul scade până la acest nivel, trebuie să comandați. Este un exemplu convențional cu numere rotunjite, care arată doar logica. Într-un magazin real numerele se verifică după datele de vânzări și se revizuiesc atunci când se schimbă sezonul, furnizorul sau promoția. Dacă aprovizionarea întârzie uneori, stocul de siguranță se mărește.
Sezonalitatea este de mai multe tipuri: anuală (anotimpurile, sărbătorile), săptămânală (zilele lucrătoare și weekendul) și legată de evenimente (reduceri, publicitate, newslettere). Pentru fiecare tip este util să aveți un coeficient separat sau un marcaj în calendar. Comparați perioada curentă cu aceeași perioadă a anului trecut. Pentru un magazin nou, orientați-vă după categorie și după tiparele generale ale pieței.
Vârfurile unice nu trebuie să intre în calcul ca normă. O comandă mare en-gros sau agitația provocată de o reclamă este mai bine să fie marcate ca eveniment și excluse din media obișnuită.
Dacă datele sunt ținute în mai multe locuri, adunați-le într-unul singur. Codurile diferite pentru aceeași poziție, returnările înregistrate ca vânzări și corecturile manuale ale stocurilor strică cel mai des prognoza.
Modelele de prognoză a seriilor de timp, inclusiv metodele de învățare automată, iau în calcul simultan sezonalitatea, prețurile, promoțiile și alți factori. Ele sunt potrivite în următoarele condiții:
Pentru produsele noi nu există istoric. Atunci se folosesc analogi din aceeași categorie, un lot de probă mic și o revizuire rapidă după primele vânzări. Unele sisteme de evidență și servicii pentru magazine au deja un modul de prognoză, așa că verificați dacă există în sistemul dumneavoastră înainte de a cumpăra unul separat. Alegeți un instrument care explică prognoza și permite corectarea ei manuală.
Prognoza este necesară pentru deciziile despre bani, de aceea corelați-o cu posibilitățile afacerii. Stocurile excesive îngheață banii, ocupă depozitul și riscă să rămână nevândute. Stocurile insuficiente lasă cumpărătorii fără produs. Prioritate au pozițiile cu cerere stabilă și marjă bună; pentru produsele incerte comandați loturi mai mici, dar mai des, dacă permit condițiile furnizorului.
De prognoză sunt legate publicitatea și site-ul. Promoțiile și campaniile publicitare planificate cresc cererea, așa că corelați-le din timp cu achizițiile. În reclamele pentru produse dezactivați pozițiile care nu sunt în stoc, altfel bugetul se cheltuie pe clicuri fără vânzări. Pe site afișați disponibilitatea actuală și data estimată a livrării, ca clientul să înțeleagă la ce să se aștepte.
Adesea ajung metodele simple și o evidență îngrijită. Modelele AI au sens atunci când pozițiile sunt multe, sezonalitatea este pronunțată și s-a acumulat un istoric lung.
Depinde de produs. Ca să vedeți sezonalitatea, este nevoie de un istoric care acoperă un ciclu sezonier complet. Pentru produsele cu rotație rapidă sunt utile și perioadele mai scurte. Cu cât sunt mai puține date, cu atât tratați mai prudent rezultatul modelului.
Orientați-vă după produse similare din aceeași categorie, comandați un lot de probă mic și revizuiți stocul după primele săptămâni de vânzări.
În dropshipping produsul este păstrat la furnizor, de aceea riscul principal constă în nepotrivirea datelor despre disponibilitate. Sincronizați stocurile cu furnizorul și arătați clienților disponibilitatea actuală. Prognoza cererii ajută la convenirea volumelor cu furnizorul.
Comparați prognoza cu vânzările reale: abaterea medie pe produse, ponderea zilelor fără stoc, surplusurile și stocul nelichid. Îmbunătățirea acestor indicatori este mai importantă decât exactitatea unei prognoze anume.
Prognoza cererii într-un magazin online începe cu ordinea în evidență; algoritmii vin la al doilea pas. Unui magazin mic îi ajung vânzările medii, coeficienții sezonieri și stocul de siguranță; modelele AI merită încercate pe o parte a sortimentului cu istoric lung. Comparați săptămânal prognoza cu realitatea și ajustați regulile. Începeți cu o singură grupă de produse și extindeți setul atunci când prognoza coincide cu realitatea. Rezultatul depinde de nișă și de stabilitatea aprovizionării, de aceea orientați-vă după propriile date. LightSEO este o agenție digitală din Mukachevo (Ucraina) care din 2015 lucrează cu magazine online și cu publicitatea, așa că vă poate ajuta cu lansarea magazinului online și cu publicitatea Google Ads, unde contează disponibilitatea actuală a produselor.
