У природы нет плохой погоды для продаж. Как учитывать погоду при прогнозировании спроса
Юлия Порохненко, аналитик данных, Beltel Datanomics.
Погода задаёт настроение, а настроение – один из ключевых факторов, влияющих на покупку. Кроме того, погода создаёт потребности и желания, чем и пользуются умные ритейлеры. Идёт дождь или ожидается в ближайшие дни – стоит обратить внимание покупателей на зонты, тёплые пледы и чай. В прогнозе жара – самое время предложить покупателям защитные кремы, солнечные очки и всё необходимое для поездок на шашлыки.
Компания Weather Trends International, один из разработчиков решений погодного маркетинга, составила интересный список «The Profit of 1 Degree» или «Выгода одного градуса», согласно которому рост температуры на 1 градус летом приводит к росту продаж:
- клубники – на 4%;
- пива и прохладительных напитков — +1,2% и +2% в неделю соответственно;
- вентиляторов и кондиционеров — +10% и +24% в неделю соответственно;
- средств УФ-защиты и спортивных напитков — +11% и +3% в неделю соответственно.
Понижение температуры на 1 градус осенью приводит к росту продаж:
- апельсинового сока — +3% в неделю;
- детской одежды — +4.9% в неделю;
- переносных обогревателей — +15% в неделю.
Чтобы избежать дефицита товара на полках или перезатарки, ритейлеру необходимо учитывать прогноз погоды в автозаказе. Для этого, в первую очередь, нужно определить группы товаров, продажи которых зависят от изменения погоды. Это могут быть очевидные группы, например, вода и мороженое, и не самые очевидные, например, косметика.
Ниже представлены примеры того, как вырос спрос на некоторые группы товаров во время июньской жары 2021 года
В Санкт-Петербурге
В Нижнем Новгороде
Графики построены на базе проектных данных Datanomics.
Чтобы на полках всегда был необходимый покупателю товар и склад не был заставлен продуктами, которые не пользуются популярностью в ту или иную погоду, ритейлер должен знать, какие товары в его ассортименте зависят от погоды и своевременно учитывать это в заказе. В этом ему может помочь аналитика исторических данных продаж и истории прогнозов погоды.
Для того чтобы прогноз спроса на товар учитывал прогноз погоды, необходимо следующее:
- Данные о продажах как минимум за год – это позволит получить информацию о том, как продавались товары при разных погодных условиях;
- Подписка на сервис, которая предоставляет данные об истории и прогнозе погоды в регионах, в которых представлены магазины, например, Яндекс.Погода, Open Weather и другие. Важно помнить, что ни один сервис не даёт достоверного прогноза погоды больше, чем на 10 дней вперёд.
На базе этой информации аналитик сможет построить функцию зависимости продаж товара от погоды и использовать её для своевременной корректировки прогноза.
В сервисе прогнозирования спроса Datanomics Demand Forecast мы успешно применяем корректировку прогноза спроса на товар в соответствии с прогнозируемыми погодными условиями. Это позволяет нашим заказчикам минимизировать ручной труд и обеспечивать наличие товаров на полках в любую погоду.
Дополнительно:
Food-to-go в ритейле. Как автоматизировать заказ сырья для собственного производства (datanomics.ru)
Преимущества алгоритмов машинного обучения для прогнозирования спроса (datanomics.ru)
Почему важно поддерживать актуальность данных по акциям и остаткам (datanomics.ru)