📈 Как автоматизировать прогнозирование продаж новых товаров?

Одна из самых сложных задач для ритейла и производителей — прогнозировать спрос на товары, которые ещё никогда не продавались.

У таких SKU нет истории продаж, а значит традиционные методы прогнозирования оказываются малоэффективными. В результате компании либо закупают слишком много продукции, увеличивая издержки, либо недооценивают спрос и теряют продажи. Как решить эту проблему?

Современные алгоритмы машинного обучения позволяют прогнозировать продажи новых товаров, даже если по ним отсутствуют исторические данные. Для этого модель анализирует характеристики уже существующих товаров и находит среди них наиболее похожие.

При построении прогноза могут учитываться:

• категория и характеристики товара; • бренд и ценовой сегмент; • сезонность; • влияние акций и промо; • поведение аналогичных товаров после запуска.

По мере накопления первых продаж модель автоматически переобучается, постепенно заменяя прогноз, основанный на аналогах, прогнозом на основе реального спроса. Такой подход позволяет:

✔️ снизить риск дефицита и избыточных запасов; ✔️ быстрее выводить новинки на рынок; ✔️ повысить качество планирования закупок и производства; ✔️ сократить объём ручных корректировок при запуске новых SKU.

Автоматизация прогнозирования особенно актуальна для компаний, которые регулярно обновляют ассортимент или работают с большим количеством новых товаров. В таких условиях машинное обучение становится не просто инструментом аналитики, а важной частью процесса принятия решений.

Подробнее о том, как работает прогнозирование продаж новых товаров и какие методы используются на практике, читайте в нашей статье.

📣 Подписывайтесь на наш канал в Дзене — публикуем аналитику и прикладные материалы по ИИ.