Нейросети для прогнозирования продаж: чтобы и хватало и не залеживалось
Получите бесплатную консультацию:
В условиях высокой конкуренции и быстро меняющегося рынка селлерам важно не только развивать свои предложения и улучшать клиентский сервис, но и предугадывать спрос на товары. Только понимание того, сколько продукции готовы приобрести ваши покупатели, поможет грамотно управлять закупками и не допускать лишних затрат и упущенной выгоды.
Если товар залеживается на складе, он превращается в пассив, а дополнительные расходы на хранение, особенно на складах маркетплейсов, могут сильно ударить по бюджету. В конечном счете это может привести к вынужденной распродаже продукции по сниженной цене с снизить вашу прибыль.
С другой стороны, если товара слишком мало, селлер упускает выгоду. Недостаток ассортимента не только снижает прибыль, но и ограничивает возможности для масштабирования бизнеса.
Чтобы спрогнозировать продажи, можно обратиться за помощью к специалистам, агентствам или платным сервисам аналитики. Но с развитием нейросетей для маркетплейсов у селлеров появилась возможность делать прогнозы и самостоятельно. Искусственный интеллект для маркетплейсов помогает экономить время и деньги, создавать прогнозы спроса без необходимости глубоких знаний в аналитике.
В статье рассказываем, как использовать нейросети для самостоятельного прогноза продаж: чтобы и хватало и не залеживалось.
Если товар залеживается на складе, он превращается в пассив, а дополнительные расходы на хранение, особенно на складах маркетплейсов, могут сильно ударить по бюджету. В конечном счете это может привести к вынужденной распродаже продукции по сниженной цене с снизить вашу прибыль.
С другой стороны, если товара слишком мало, селлер упускает выгоду. Недостаток ассортимента не только снижает прибыль, но и ограничивает возможности для масштабирования бизнеса.
Чтобы спрогнозировать продажи, можно обратиться за помощью к специалистам, агентствам или платным сервисам аналитики. Но с развитием нейросетей для маркетплейсов у селлеров появилась возможность делать прогнозы и самостоятельно. Искусственный интеллект для маркетплейсов помогает экономить время и деньги, создавать прогнозы спроса без необходимости глубоких знаний в аналитике.
В статье рассказываем, как использовать нейросети для самостоятельного прогноза продаж: чтобы и хватало и не залеживалось.
Как нейросети помогают делать прогнозы
Для этого сначала разберемся, что это.
Нейросети — это мощные алгоритмы, которые могут анализировать и интерпретировать огромные объемы данных. А любой прогноз основывается именно на анализе массивов уже существующей информации. То есть, чтобы спронозировать продажи на маркетплейсе, можно просто загрузить в нейросеть необходимые данные.
Сам процесс прогнозирования можно разделить на два ключевых этапа: сбор данных и их анализ. Нейросети в основном облегчают второй этап, хотя они также могут помочь в сборе статистической информации. Однако, эту информацию стоит проверять вручную для большей точности. Рассмотрим подробнее, какие именно функции нейросети могут выполнять, чтобы помочь с анализом и прогнозом продаж.
1. Анализ уже существующих продаж
Нейросети для маркетплейсов могут анализировать данные о продажах за предыдущие периоды — то есть выявлять ключевые факторы, которые влияют на рост или спад. Они могут учитывать сезонность, праздники, изменения в потребительском поведении или изменения в ценах конкурентов. Это помогает построить прогноз на будущее и дает возможность предпринимателям адаптироваться и своевременно принимать решения. Например, нейросеть может проанализировать ваши данные продаж за последние 6 месяцев и выявить, какие товары наиболее популярны в определенные периоды.
Пример: нейросеть для маркетплейса может определить, что продажи спортивной одежды стабильно растут весной, а спад происходит в середине осени. Это поможет вам правильно планировать закупки на следующий год.
2. Оценка спроса и сезонности
ИИ для маркетплейсов может также выявлять закономерности в сезонном спросе и предсказывать, в какие месяцы или сезоны тот или иной товар будет пользоваться повышенным спросом. Это помогает правильно рассчитать объемы закупок и подготовиться к «высокому сезону». Нейросети анализируют исторические данные о продажах и прогнозируют возможные изменения в будущем.
Пример: В нейросеть можно загрузить данные о спросе на зимнюю обувь за предыдущие годы и получить прогноз на следующий сезон.
3. Мониторинг конкурентов
Нейросети способны собирать и анализировать данные о конкурентах — их ценах, акциях, отзывах и маркетинговых стратегиях. Это позволяет вам оставаться в курсе действий конкурентов и адаптировать свои собственные предложения в зависимости от их успехов или неудач.
Пример: Нейросеть анализирует конкурентов, продающих похожие товары, и определяет, что на определенный период конкуренты активно используют скидки. Это может побудить вас пересмотреть свои цены или предложить особые условия, чтобы удержать аудиторию.
4. Прогнозирование на основе внешних факторов
Нейросети также могут учитывать такие внешние факторы, как экономические тенденции или мировые события, которые могут влиять на спрос. Например, в случае природных катастроф или экономических спадов, ИИ может предсказать снижение спроса и помочь скорректировать объемы закупок.
Пример: Нейросеть анализирует данные о погоде и экономике и прогнозирует, что в зимний сезон будет высокий спрос на обогреватели и теплую одежду. Это поможет вам заранее закупить нужное количество товара и не упустить прибыль.
Для этого сначала разберемся, что это.
Нейросети — это мощные алгоритмы, которые могут анализировать и интерпретировать огромные объемы данных. А любой прогноз основывается именно на анализе массивов уже существующей информации. То есть, чтобы спронозировать продажи на маркетплейсе, можно просто загрузить в нейросеть необходимые данные.
Сам процесс прогнозирования можно разделить на два ключевых этапа: сбор данных и их анализ. Нейросети в основном облегчают второй этап, хотя они также могут помочь в сборе статистической информации. Однако, эту информацию стоит проверять вручную для большей точности. Рассмотрим подробнее, какие именно функции нейросети могут выполнять, чтобы помочь с анализом и прогнозом продаж.
1. Анализ уже существующих продаж
Нейросети для маркетплейсов могут анализировать данные о продажах за предыдущие периоды — то есть выявлять ключевые факторы, которые влияют на рост или спад. Они могут учитывать сезонность, праздники, изменения в потребительском поведении или изменения в ценах конкурентов. Это помогает построить прогноз на будущее и дает возможность предпринимателям адаптироваться и своевременно принимать решения. Например, нейросеть может проанализировать ваши данные продаж за последние 6 месяцев и выявить, какие товары наиболее популярны в определенные периоды.
Пример: нейросеть для маркетплейса может определить, что продажи спортивной одежды стабильно растут весной, а спад происходит в середине осени. Это поможет вам правильно планировать закупки на следующий год.
2. Оценка спроса и сезонности
ИИ для маркетплейсов может также выявлять закономерности в сезонном спросе и предсказывать, в какие месяцы или сезоны тот или иной товар будет пользоваться повышенным спросом. Это помогает правильно рассчитать объемы закупок и подготовиться к «высокому сезону». Нейросети анализируют исторические данные о продажах и прогнозируют возможные изменения в будущем.
Пример: В нейросеть можно загрузить данные о спросе на зимнюю обувь за предыдущие годы и получить прогноз на следующий сезон.
3. Мониторинг конкурентов
Нейросети способны собирать и анализировать данные о конкурентах — их ценах, акциях, отзывах и маркетинговых стратегиях. Это позволяет вам оставаться в курсе действий конкурентов и адаптировать свои собственные предложения в зависимости от их успехов или неудач.
Пример: Нейросеть анализирует конкурентов, продающих похожие товары, и определяет, что на определенный период конкуренты активно используют скидки. Это может побудить вас пересмотреть свои цены или предложить особые условия, чтобы удержать аудиторию.
4. Прогнозирование на основе внешних факторов
Нейросети также могут учитывать такие внешние факторы, как экономические тенденции или мировые события, которые могут влиять на спрос. Например, в случае природных катастроф или экономических спадов, ИИ может предсказать снижение спроса и помочь скорректировать объемы закупок.
Пример: Нейросеть анализирует данные о погоде и экономике и прогнозирует, что в зимний сезон будет высокий спрос на обогреватели и теплую одежду. Это поможет вам заранее закупить нужное количество товара и не упустить прибыль.
Несмотря на свои возможности, нейросети для маркетплейсов не всегда способны предоставить абсолютно точные данные. Информация может быть неполной или неактуальной — ее придется проверять вручную.
Какие нейросети использовать для прогноза
Сейчас в открытом доступе можно найти десятки нейросетей для решения различных задач. Мы рассмотрим три нейросети, которые лучше всего подойдут для прогнозирования продаж.
1. ChatGPT (OpenAI)
ChatGPT — это мощная нейросеть для обработки текстов, анализа данных и генерации прогнозов на основе введенной информации. В контексте прогнозирования продаж на маркетплейсах, ChatGPT может обрабатывать и анализировать данные о ваших продажах, помогать выявлять тренды и предсказывать изменения спроса в зависимости от введенных данных. Есть бесплатная версия.
Что может делать:
2. YaGPT (Яндекс GPT)
Яндекс GPT — это нейросеть, разработанная для обработки и генерации текстов, а также анализа данных на русском языке. Эта нейросеть отлично подходит для работы с данными в российском контексте и может быть полезной при прогнозировании спроса на маркетплейсах, таких как Wildberries или Ozon.
Что может делать:
3. Moneyplace
Moneyplace — это платформа для мониторинга и анализа данных на российских маркетплейсах. Она предоставляет точные и актуальные данные по продажам, ценам, рейтингам и отзывам. Благодаря интеграции с нейросетями, Moneyplace может помочь прогнозировать объемы продаж на основе собранных данных, а также отслеживать активность конкурентов.
Что может делать:
Эти нейросети помогут вам быстрее и точнее анализировать данные и составлять прогнозы, что позволит более эффективно управлять вашим бизнесом на маркетплейсах.
Сейчас в открытом доступе можно найти десятки нейросетей для решения различных задач. Мы рассмотрим три нейросети, которые лучше всего подойдут для прогнозирования продаж.
1. ChatGPT (OpenAI)
ChatGPT — это мощная нейросеть для обработки текстов, анализа данных и генерации прогнозов на основе введенной информации. В контексте прогнозирования продаж на маркетплейсах, ChatGPT может обрабатывать и анализировать данные о ваших продажах, помогать выявлять тренды и предсказывать изменения спроса в зависимости от введенных данных. Есть бесплатная версия.
Что может делать:
- Анализировать данные по продажам.
- Генерировать прогнозы на основе текущей информации.
- Искать релевантные исследования или статистику для более точного анализа.
2. YaGPT (Яндекс GPT)
Яндекс GPT — это нейросеть, разработанная для обработки и генерации текстов, а также анализа данных на русском языке. Эта нейросеть отлично подходит для работы с данными в российском контексте и может быть полезной при прогнозировании спроса на маркетплейсах, таких как Wildberries или Ozon.
Что может делать:
- Анализировать данные о сезонности продаж и предлагать прогнозы.
- Обрабатывать данные о ценах и спросе на российском рынке.
- Давать ссылки на актуальные исследования или статьи для более глубокого анализа.
3. Moneyplace
Moneyplace — это платформа для мониторинга и анализа данных на российских маркетплейсах. Она предоставляет точные и актуальные данные по продажам, ценам, рейтингам и отзывам. Благодаря интеграции с нейросетями, Moneyplace может помочь прогнозировать объемы продаж на основе собранных данных, а также отслеживать активность конкурентов.
Что может делать:
- Прогнозировать спрос на основе данных о продажах, ценах и сезонных колебаниях.
- Анализировать позиции конкурентов и предлагать стратегии для улучшения своих позиций.
- Собирать данные об отзывах и рейтингах товаров для оптимизации предложений.
Эти нейросети помогут вам быстрее и точнее анализировать данные и составлять прогнозы, что позволит более эффективно управлять вашим бизнесом на маркетплейсах.
Делаем прогноз для продаж с помощью нейросетей: пошаговая инструкция
Чтобы нейросети могли помочь вам в прогнозировании продаж, придется выполнить ряд шагов самостоятельно. Нейросети отлично обрабатывают данные, но без правильной подготовки и ввода необходимой информации они не смогут предоставить точный результат. Поэтому разберем по шагам, как составлять прогноз с помощью нейросетей.
Шаг 1: Соберите данные о ваших продажах
Первый этап — собрать все доступные данные о продажах за предыдущие периоды. Чем больше данных у вас будет, тем точнее получится прогноз.
Найдите следующую информацию:
Эти данные можно сохранить в один файл и затем выгрузить все в нейросеть. Если она не может обработать сразу весь массив информации, можно загружать данные порционно.
Шаг 2: Соберите данные о конкурентах
Теперь нужно собрать информацию о ваших конкурентах. Нейросети могут быстро помочь с анализом их цен, выручки и стратегий. Сначала определите ключевых конкурентов и соберите информацию по следующим параметрам:
Шаг 3: Определите важные метрики для анализа
Перед тем как делать прогноз, важно решить, какие метрики для вас ключевые. Например:
Эти сведения пригодятся для составления более точного прогноза. Например, если продаете сезонную продукцию и вам нужно узнать сезонный спрос.
Шаг 4: Настройте параметры нейросети
После сбора данных нужно правильно ввести их в нейросеть. Например:
Запросите у нейросети проанализировать все сведения и на их основе прогнозировать продажи на нужный вам период: на следующий месяц, квартал и т.д.
Лайфхак: попросите также нейросеть, чтобы она пояснила свой ответ — так вы будете понимать, почему именно такой прогноз она дала. И если увидите сомнительные моменты, сможете именно их проверить в первую очередь.
Шаг 5: Регулярно обновляйте данные
Прогнозы могут меняться по мере поступления новых данных. Регулярное обновление помогает держать прогнозы актуальными и адаптироваться к изменяющимся условиям рынка.
Чтобы нейросети могли помочь вам в прогнозировании продаж, придется выполнить ряд шагов самостоятельно. Нейросети отлично обрабатывают данные, но без правильной подготовки и ввода необходимой информации они не смогут предоставить точный результат. Поэтому разберем по шагам, как составлять прогноз с помощью нейросетей.
Шаг 1: Соберите данные о ваших продажах
Первый этап — собрать все доступные данные о продажах за предыдущие периоды. Чем больше данных у вас будет, тем точнее получится прогноз.
Найдите следующую информацию:
- Данные по продажам: сколько продукции вы продавали ежемесячно за последние месяцы или годы.
- Цены: как менялись ваши цены на продукцию.
- Сезонные колебания: как продажи менялись в зависимости от времени года.
- Акции и скидки: периоды акций и их влияние на продажи.
- Возвраты: процент возвратов по каждому товару.
- Рекламные кампании: сколько средств потрачено на рекламу и как это повлияло на объем продаж.
- Статистику по спросу за прошлые годы: поищите доступные исследования, в которых есть информация о том, как ваш товар продавался в прошлые годы.
Эти данные можно сохранить в один файл и затем выгрузить все в нейросеть. Если она не может обработать сразу весь массив информации, можно загружать данные порционно.
Шаг 2: Соберите данные о конкурентах
Теперь нужно собрать информацию о ваших конкурентах. Нейросети могут быстро помочь с анализом их цен, выручки и стратегий. Сначала определите ключевых конкурентов и соберите информацию по следующим параметрам:
- Цены конкурентов: динамика изменений цен, участие в акциях.
- Выручка и объем продаж: инструменты для оценки объема продаж у конкурентов.
- Отзывы и рейтинги: обратная связь от покупателей конкурентов.
- Контент: анализ их карточек товаров (тексты, фото).
Шаг 3: Определите важные метрики для анализа
Перед тем как делать прогноз, важно решить, какие метрики для вас ключевые. Например:
- Сезонность: если ваш товар подвержен сезонным колебаниям.
- Ценовая эластичность: как изменение цены влияет на объем продаж.
- Влияние рекламы: как рекламные кампании влияют на конверсии и продажи. Чем точнее будут метрики, тем более точным будет прогноз.
Эти сведения пригодятся для составления более точного прогноза. Например, если продаете сезонную продукцию и вам нужно узнать сезонный спрос.
Шаг 4: Настройте параметры нейросети
После сбора данных нужно правильно ввести их в нейросеть. Например:
- Укажите период для анализа (например, последние два года).
- Задайте целевые показатели (объем продаж, цены и рекламные кампании).
- Добавьте дополнительные данные: например, об экономической ситуации.
Запросите у нейросети проанализировать все сведения и на их основе прогнозировать продажи на нужный вам период: на следующий месяц, квартал и т.д.
Лайфхак: попросите также нейросеть, чтобы она пояснила свой ответ — так вы будете понимать, почему именно такой прогноз она дала. И если увидите сомнительные моменты, сможете именно их проверить в первую очередь.
Шаг 5: Регулярно обновляйте данные
Прогнозы могут меняться по мере поступления новых данных. Регулярное обновление помогает держать прогнозы актуальными и адаптироваться к изменяющимся условиям рынка.
Погрешности прогнозов
Важно помнить, что даже самые продвинутые нейросети могут допускать ошибки. Чтобы избежать проблем, лучше закупать на 20-30% меньше товара, чем прогнозирует нейросеть, чтобы избежать затоваривания и связанных с этим затрат.
Пример: если нейросеть прогнозирует продажу 1000 единиц товара, лучше закупать около 700-800 единиц, оставляя часть в резерве на случай ошибок в прогнозе.
Важно помнить, что даже самые продвинутые нейросети могут допускать ошибки. Чтобы избежать проблем, лучше закупать на 20-30% меньше товара, чем прогнозирует нейросеть, чтобы избежать затоваривания и связанных с этим затрат.
Пример: если нейросеть прогнозирует продажу 1000 единиц товара, лучше закупать около 700-800 единиц, оставляя часть в резерве на случай ошибок в прогнозе.
Прогнозирование продаж — важнейший элемент успеха на маркетплейсах. Оно позволяет избежать затоваривания и упущенной выгоды, помогает правильно спланировать закупки.
При использовании нейросетей для прогнозирования важно учитывать, что они могут давать погрешности. Чтобы прогноз был точным, селлер должен самостоятельно собрать и подготовить данные, а затем корректировать результат нейросети. Такой подход особенно полезен для тех, кто не готов к значительным финансовым вложениям в платные аналитические сервисы, но хочет улучшить свои прогнозы и продажи.
При использовании нейросетей для прогнозирования важно учитывать, что они могут давать погрешности. Чтобы прогноз был точным, селлер должен самостоятельно собрать и подготовить данные, а затем корректировать результат нейросети. Такой подход особенно полезен для тех, кто не готов к значительным финансовым вложениям в платные аналитические сервисы, но хочет улучшить свои прогнозы и продажи.