Новости отрасли

Во время пандемии аналитики научились прогнозировать потребительский спрос при помощи данных о поисковых запросах в глобальной сети и на крупных маркетплейсах.

Резкие изменения потребительского спроса в первой половине прошлого года вынудили аналитиков и координаторов поставок совершенствовать свой инструментарий: для более точных прогнозов нужны были новые техники моделирования спроса. Успешной оказалась стратегия обращения к данным, источником которых были сами потребители и точки продаж.

Так, группа исследователей из Европы и Индии применили данные поисковых запросов Google Trends для прогнозирования ажиотажного спроса на определенные товарные группы в масштабах страны. Отчет об исследовании опубликован в Европейском журнале операционных исследований.

Для примера были взяты 4 группы товаров: продовольствие, электроника, одежда и автомобили. В нормальных условиях спрос на них достаточно стабилен и не характеризуется какими-либо сложными моделями, и его легко прогнозировать. В условиях пандемии покупательское поведение кардинально меняется, в некоторых товарных категориях начинаются «панические покупки» и создание запасов дома.

Исследователи вывели формулу расчета повышенного спроса на товары, в которой учитывается число случаев заболевания в стране, а также введение ограничений на государственном уровне (локдаунов). Расчет производится на основании числа поисковых запросов Google Trends по соответствующим тематикам.

Результаты показали, что при ведении локдауна понижается спрос на автомобили и одежду, а на продукты питания и электронику – повышается. При этом чем раньше вводятся ограничения от начала эпидемии, тем выше будет спрос. Результаты расчетов подтвердились сообщениями СМИ на протяжении года в четырех рассматриваемых странах – Индии, США, Великобритании и Сингапуре.

При этом расчет на основе Google Trends дает гораздо более ранний прогноз, нежели данные о продажах, анализ товарных запасов или инвентаризация.

Руководитель направления международной торговли и потребительских товаров аналитической компании SAS Дэн Митчел заявил, что их компания также начала использовать данные Google Trends в своих моделях, наряду с информацией о числе случаев заражения и государственных ограничениях. Об этом сообщает Supply Chain Dive.

Наряду с Google Trends в компании SAS используют обобщенные данные сотовых операторов об изменении географии передвижения абонентов с течением времени на той или иной территории – и выявляют корреляцию с изменениями спроса и уровня товарных запасов на местном уровне.

Викаш Гойал, вице-президент по продуктовой стратегии Oracle, также отмечает, что некоторые компании стремятся использовать данные, максимально приближенные к точкам продаж, например, данные просмотров карточек товаров маркетплейса Amazon и обобщенные данные компаний, проводящих исследования рынков.

Несмотря на сдержанный оптимизм по поводу близкого окончания пандемии, аналитики уверены, что новые методики им пригодятся в будущем.

Компании поняли, что им нужно больше данных о рынке, во взаимосвязи с другими рыночными данными, и чаще стали прислушиваться к спросу в непосредственной близости к точкам продаж, считает Гойал.

При правильном подходе все эти данные помогают улучшить точность и своевременность прогноза колебаний потребительского спроса.