Прогнозирование спроса на маркетплейсах с помощью сервисов аналитики

Маркетплейс — это платформа, соединяющая продавцов и покупателей различных товаров и услуг. К ним относятся Amazon, eBay, Wildberries, OZON, Яндекс. Маркет и пр. Для успешного функционирования маркетплейса необходимо прогнозировать спрос на предлагаемые продукты. Прогноз спроса — оценка будущего количества и характеристик покупок потенциальных клиентов на маркетплейсе. Он оптимизирует такие бизнес-процессы, как управление запасами, ценообразование, маркетинг, логистика и др.

Аналитические сервисы — специализированные программные решения, предоставляющие маркетплейсам доступ к большому объему данных, связанных с их деятельностью, и помогающие анализировать эти данные с помощью различных методов и инструментов. Они помогают маркетплейсам получать ценную информацию о пользователях, продуктах, конкурентах, трендах и др. Эта информация используется для создания точных и своевременных прогнозов спроса, которые в свою очередь оптимизируют бизнес-процессы и повышают эффективность и прибыльность маркетплейса.

Прогноз спроса на маркетплейсах — процесс оценки будущего количества и характеристик покупок потенциальных клиентов на маркетплейсе в определенный период времени и при определенных условиях. Прогноз спроса может быть краткосрочным (до одного месяца), среднесрочным (от одного до шести месяцев) или долгосрочным (более шести месяцев). Прогноз спроса может быть качественным (основанным на мнениях экспертов, опросах, фокус-группах и др.) или количественным (основанным на статистических данных, математических моделях, машинном обучении и др.).

Важность точного прогноза для эффективного управления ресурсами

Точный прогноз спроса имеет большое значение для эффективного управления ресурсами на маркетплейсах. Ресурсы могут включать товары, услуги, персонал, склады, транспорт, рекламу и пр. Если прогноз спроса слишком низкий, маркетплейс рискует потерять клиентов из-за нехватки продуктов, низкого качества обслуживания, длительных сроков доставки и т. д. Если прогноз спроса слишком высокий, маркетплейс рискует понести излишние расходы на избыточные запасы, неиспользуемые ресурсы, снижение цен. Поэтому для достижения оптимального баланса между спросом и предложением необходим точный прогноз, учитывающий различные факторы, влияющие на поведение покупателей.

Ключевые факторы, влияющие на спрос на маркетплейсах

Спрос на маркетплейсах зависит от многих факторов, которые могут быть внутренними или внешними.

Внутренние факторы — те, которые контролируются самим маркетплейсом, например, ассортимент продуктов, цены, качество, сервис, маркетинг, лояльность и др.

Внешние факторы — те, которые не контролируются маркетплейсом, но влияют на его деятельность, например, сезонность, погода, конкуренция, экономика, политика, социальные медиа, тренды и др.

Для учета всех этих факторов при прогнозировании спроса необходимо собирать и анализировать большие объемы данных, которые могут быть получены с помощью аналитических сервисов.

Аналитические сервисы — это программные решения, которые предоставляют маркетплейсам данные о их деятельности и помогают анализировать эти данные с помощью разных методик и инструментария. Работают множество аналитических сервисов, которые специализируются на разных направлениях прогнозирования спроса на маркетплейсах. Например:

mpstats

Этот сервис предоставляет маркетплейсам данные о трафике, конверсии, выручке, среднем чеке, повторных покупках и др. mpstats предлагает методики прогнозирования спроса, основанные на исторических данных, сезонности, трендах и др. mpstats оптимизирует запасы, ценообразование, маркетинг и др. маркетплейсов.

Stat4Market

Этот сервис предоставляет маркетплейсам данные о своих пользователях: демография, интересы, предпочтения, отзывы и др. Stat4Market предлагает методики сегментации и классификации пользователей, основанные на их поведении, потребностях, ценностях и др. Stat4Market увеличивает конверсию, лояльность, удержание и др. маркетплейсов.

LikeStats

Этот сервис предоставляет маркетплейсам данные о социальных медиа: популярность, вовлеченность, эмоции, мнения и др. LikeStats предлагает методики анализа и визуализации данных из социальных медиа, основанные на тексте, изображениях, видео и др. LikeStats адаптирует маркетинг, продукты, цены и др. маркетплейсов к текущим трендам и потребностям аудитории.

Выбор данных и параметров для анализа

Первый шаг в процессе прогнозирования спроса с использованием аналитических сервисов — это выбор данных и параметров для анализа. Данные возможно получить из разных источников, например, маркетплейс, социальные медиа, отзывы, отчеты, конкуренты и др. Параметры — это те характеристики, которые определяют спрос на продукты, например, цена, количество, качество, сезонность, тренды и др. Аналитические сервисы помогают маркетплейсам собирать и выбирать данные и параметры с помощью различных функций, например, импорт, экспорт, фильтрация, сортировка, группировка, агрегация и др.

Методы прогнозирования, предоставляемые сервисами

Второй шаг в процессе прогнозирования спроса с использованием аналитических сервисов — это применение методов прогнозирования, предоставляемых сервисами. Методы прогнозирования — это те алгоритмы, модели, формулы и др., которые используются для оценки будущего спроса на основе данных и параметров. Аналитические сервисы предлагают маркетплейсам различные методы прогнозирования, например, регрессия, экстраполяция, сглаживание, декомпозиция, ARIMA, машинное обучение и др.

Оценка точности прогнозов и их корректировка

Третий шаг в процессе прогнозирования спроса с использованием аналитических сервисов — это оценка точности прогнозов и их корректировка. Оценка точности прогнозов — это процесс сравнения прогнозных значений с реальными данными, которые были получены в тот же период времени. Корректировка прогнозов — это процесс улучшения прогнозных значений с учетом новых данных, изменения условий, ошибок и др. Аналитические сервисы помогают маркетплейсам оценивать и корректировать прогнозы с помощью различных метрик, например, средняя абсолютная ошибка, среднеквадратичная ошибка, коэффициент детерминации и др.

Кейс использования mpstats в оптимизации запасов

Один из примеров успешного прогнозирования спроса с использованием аналитического сервиса mpstats — это кейс оптимизации запасов на маркетплейсе одежды и обуви. Маркетплейс столкнулся с проблемой избыточных запасов некоторых продуктов, которые не пользовались спросом у покупателей, и нехватки запасов других продуктов, которые были в тренде. Для решения этой проблемы, маркетплейс использовал сервис mpstats, который предоставил ему данные о трафике, конверсии, выручке, среднем чеке, повторных покупках и др. по каждому продукту. Маркетплейс также использовал методы прогнозирования спроса, предоставляемые сервисом, такие как регрессия, экстраполяция, сглаживание и др. на основе исторических данных, сезонности, трендов и др. Маркетплейс смог получить точный прогноз спроса на каждый продукт на ближайшие месяцы и скорректировать свои запасы в соответствии с прогнозом. Это позволило маркетплейсу снизить свои расходы на хранение, транспортировку и утилизацию избыточных запасов, а также увеличить свои доходы от продажи востребованных продуктов.

Как Stat4Market помог увеличить конверсию на маркетплейсе

Другой пример успешного прогнозирования спроса с использованием аналитического сервиса Stat4Market — это кейс увеличения конверсии на маркетплейсе электроники и гаджетов. Маркетплейс столкнулся с проблемой низкой конверсии, то есть низкого процента посетителей, которые совершали покупки на платформе. Для решения этой проблемы, маркетплейс использовал сервис Stat4Market, который предоставил ему данные о своих пользователях, такие как демография, интересы, предпочтения, отзывы и др. Маркетплейс также использовал методы сегментации и классификации пользователей, предоставляемые сервисом, такие как кластеризация, деревья решений, нейронные сети и др. на основе их поведения, потребностей, ценностей и др. Маркетплейс смог разделить своих пользователей на разные группы с разными характеристиками и прогнозировать спрос на разные продукты для каждой группы. Это позволило маркетплейсу адаптировать свое предложение, цены, рекомендации и др. к каждой группе и увеличить свою конверсию.

LikeStats — опыт успешного адаптивного маркетинга на основе аналитики

Третий пример успешного прогнозирования спроса с использованием аналитического сервиса LikeStats — это кейс успешного адаптивного маркетинга на маркетплейсе косметики и парфюмерии. Маркетплейс столкнулся с проблемой низкой эффективности своих маркетинговых кампаний, которые не привлекали достаточно внимания и интереса у потенциальных клиентов. Для решения этой проблемы, маркетплейс использовал сервис LikeStats, который предоставил ему данные о социальных медиа, такие как популярность, вовлеченность, эмоции, мнения и др. по каждому продукту. Маркетплейс также использовал методы анализа и визуализации данных из социальных медиа, предоставляемые сервисом, такие как текст, изображения, видео, тональность, сентимент, аспекты и др. Маркетплейс смог получить точный прогноз спроса на каждый продукт на основе анализа лайков, комментариев, отзывов, хештегов, видео, изображений и др. Это позволило маркетплейсу адаптировать свои маркетинговые кампании к текущим трендам и потребностям аудитории и увеличить свою привлекательность и узнаваемость.

Увеличение эффективности бизнес-процессов

Использование аналитических сервисов для прогнозирования спроса на маркетплейсах имеет множество преимуществ для увеличения эффективности бизнес-процессов. Аналитические сервисы позволяют маркетплейсам:

1. Получать доступ к большому объему данных, связанных с их деятельностью, и анализировать их с помощью различных методов и инструментов.

2. Создавать точные и своевременные прогнозы спроса, которые учитывают различные факторы, влияющие на поведение покупателей.

3. Оптимизировать свои бизнес-процессы, такие как управление запасами, ценообразование, маркетинг, логистика и др., в соответствии с прогнозами спроса.

4. Повышать свою конкурентоспособность, прибыльность, удовлетворенность и лояльность клиентов.

Преодоление вызовов и сложностей при внедрении

Использование аналитических сервисов для прогнозирования спроса на маркетплейсах также имеет некоторые вызовы и сложности при внедрении. Аналитические сервисы требуют от маркетплейсов:

1. Инвестировать в технологии, инфраструктуру, оборудование, программное обеспечение и др., необходимые для сбора, хранения, обработки и передачи данных.

2. Обеспечить качество, безопасность, конфиденциальность и соответствие данных, а также защитить их от потери, повреждения, кражи, взлома и др.

3. Выбирать подходящие аналитические сервисы, методы прогнозирования, параметры анализа и др., в зависимости от своих целей, задач, ресурсов и др.

4. Оценивать и корректировать прогнозы спроса, учитывая новые данные, изменения условий, ошибки и др.

Перспективы развития аналитики спроса на маркетплейсах

Использование аналитических сервисов для прогнозирования спроса на маркетплейсах имеет большие перспективы развития в будущем. Аналитические сервисы будут:

1. Предоставлять маркетплейсам доступ к еще большему объему данных, источников данных, типов данных и др.

2. Предлагать маркетплейсам еще более продвинутые методы прогнозирования, основанные на искусственном интеллекте, машинном обучении, нейронных сетях и др.

3. Помогать маркетплейсам создавать еще более точные, своевременные, адаптивные и персонализированные прогнозы спроса, которые учитывают индивидуальные особенности каждого пользователя, продукта, ситуации и др.

4. Поддерживать маркетплейсов в постоянном улучшении и инновации своих бизнес-процессов, продуктов, сервисов и др. на основе аналитики спроса.

Прогнозирование спроса на маркетплейсах — это важная и сложная задача, которая требует сбора и анализа большого объема данных, учета различных факторов, влияющих на поведение покупателей, и применения различных методов и инструментов для оценки будущего спроса. Аналитические сервисы — это программные решения, которые предоставляют маркетплейсам доступ к данным, связанным с их деятельностью, и помогают анализировать эти данные с помощью различных методов и инструментов. Аналитические сервисы помогают маркетплейсам создавать точные и своевременные прогнозы спроса, которые в свою очередь помогают оптимизировать бизнес-процессы, такие как управление запасами, ценообразование, маркетинг, логистика и др. Аналитические сервисы имеют множество преимуществ для увеличения эффективности бизнес-процессов, но также имеют некоторые вызовы и сложности при внедрении. Аналитические сервисы имеют большие перспективы развития в будущем, так как они будут предоставлять маркетплейсам доступ к еще большему объему данных, предлагать еще более продвинутые методы прогнозирования, помогать маркетплейсам создавать еще более точные, своевременные, адаптивные и персонализированные прогнозы спроса.