Прогнозирование спроса: все методы, модели и факторы анализа для бизнеса

В августе 2025 года российские дилерские центры столкнулись с неожиданной проблемой — на складах скопились сотни нереализованных грузовиков.

Всего год назад спрос был таким высоким, что дистрибьюторы закупали технику авансом, уверенные, что продажи будут расти бесконечно. Но рынок резко остыл, и машины распродавали со скидками до 28%. На четверть дешевле изначальной цены.

Такие истории случаются не потому, что кто-то ошибся в маркетинге или не угадал момент. Стоило просто заглянуть на шаг вперед.

Аналитика спроса — это не роскошь, а способ избежать убытков и управлять прибылью осознанно. И чем точнее бизнес умеет предугадывать поведение клиентов, тем меньше будет сюрпризов в отчетах.

Что такое прогнозирование спроса

Это умение заранее понимать, что люди захотят купить и когда именно.

Речь не о гадании, а о расчетах: мы смотрим, как вел себя рынок раньше, какие события повлияли на интерес покупателей, и на этой основе оцениваем, что произойдет дальше.

Например, если вы видите, что каждый март резко растут запросы на велосипеды, а в июле падают, это уже подсказка: можно планировать закупки и рекламу с учетом этого цикла. Или наоборот. Если продажи кофе стабильно растут независимо от сезона, значит, на этот товар можно делать ставку в любое время года.

Главное отличие от обычного анализа в том, что анализ объясняет прошлое — почему так вышло, а оценка спроса помогает действовать наперед — что будет, если мы изменим цену, запустим акцию или выйдем в новый регион.

Это инструмент планирования, который помогает бизнесу не просто реагировать на рынок, а управлять им.

Зачем это бизнесу: цели и выгоды

• Планирование производства и закупок

Зная, сколько товара реально купят, можно избежать излишков на складе или дефицита в пиковый сезон.

• Управление ценами

Когда виден тренд на снижение или рост интереса, можно гибко корректировать цены, сохраняя прибыль.

• Оптимизация бюджета

Понимание будущего спроса на товары помогает распределять рекламные расходы и запасы с максимальной отдачей.

• Логистика и поставки

Точный прогноз позволяет заранее готовить склады и транспорт под нужные объемы.

• Финансовая устойчивость

 Меньше кассовых разрывов, больше предсказуемости и уверенности в будущем.

Факторы, влияющие на повышение или понижение спроса

Точный прогноз невозможен без понимания того, что именно заставляет людей покупать или откладывать покупку. Спрос никогда не меняется сам по себе. На него влияет множество факторов: от цены и качества обслуживания до погоды, экономической ситуации и активности конкурентов.

Условно их можно разделить на две группы:

• внутренние — то, что контролирует сам бизнес,
• внешние — то, что происходит вокруг компании и влияет на рынок.

Ни один прогноз не будет точным, если рассматривать ситуацию однобоко.

Внутренние факторы

Все, что связано с продуктом и самим бизнесом — элементы, на которые компания может влиять напрямую.

Все, что связано с продуктом и самим бизнесом — элементы, на которые компания может влиять напрямую.

Внешние факторы

То, что бизнес не контролирует, но обязан учитывать. 

Как изучить и оценить спрос на товар и услуги

Прежде чем выбирать методику прогноза, нужно разобраться, что происходит вокруг продукта здесь и сейчас. Что люди покупают, о чем спрашивают, что хвалят, а что критикуют. Эти наблюдения формируют базу, на которой строится любое грамотное решение о том, как действовать дальше.

Анализ продаж и ABC/XYZ-анализ

Когда вы смотрите не просто на общие цифры, а на динамику по месяцам, сезонам, категориям и отдельным метрикам, начинают проявляться закономерности: что берут, что пылится на полках. Здесь используют два дополняющих друг друга инструмента, которые вместе дают стратегическую картину.

ABC-анализ — метод, который показывает, какие позиции приносят основную часть выручки.

• A-товары дают 70–80% оборота.
• B-товары — еще 15–20%.
• C-товары — все остальное: много по количеству, мало по деньгам.

Например, интернет-магазин электроники увидел в ABC-отчете, что всего 5 моделей беспроводных наушников приносят ему 75% выручки в категории. Хотя товаров в ассортименте — больше сотни. Значит, именно эти модели стоит держать в наличии, показывать в рекламе и чаще завозить на склад.

XYZ-анализ показывает не прибыльность, а предсказуемость продаж, т.е. насколько стабильно покупают товар.

• X-товары — спрос почти без колебаний.
• Y-товары — сезонность или умеренные скачки.
• Z-товары — хаотичная динамика: сегодня много, завтра почти ноль.

Те же наушники в магазине могут вести себя по-разному по стабильности продаж. Если популярная базовая модель одинаково продается каждый месяц — это X. Спортивную модель чаще покупают к отпускному сезону — Y. Трендовая лимитированная серия, которую раскупают только после выхода блогерских обзоров, — Z.

Совмещая оба метода, легко увидеть не только самые прибыльные позиции, но и понять, насколько предсказуемо они продаются. Например, товары AX — это база ассортимента: они приносят основную выручку и продаются стабильно. А позиции CZ, наоборот, и денег дают мало, и ведут себя хаотично. Их стоит закупать осторожно и поменьше.

Анализ поисковых запросов и соцсетей

Как узнать, какой товар пользуется спросом, без сложной аналитики? Заглянуть в интернет. Поисковики дают цифры интереса, соцсети — эмоции и контекст. Вместе это мощный инструмент, который помогает увидеть, что волнует покупателей, прежде чем они зайдут на маркетплейс или в магазин.

Поисковые запросы (Яндекс Вордстат, Google Trends и др.)

Когда пользователи массово начинают спрашивать «купить садовую технику недорого» или «лучший увлажнитель воздуха», это прямой сигнал: тема растет. Скачки интереса можно заметить задолго до того, как товар начнут активно разбирать в магазинах.

Допустим, компания, продающая обогреватели, заметила рост запросов «инфракрасный обогреватель» уже в августе. Хотя холодов еще не было, это подсказало им увеличить закупки заранее. В итоге к началу сезона они оказались в выигрыше, пока конкуренты искали остатки на складах.

Соцсети (ВКонтакте,Yappy, Wibes и др.)

Показывают не только интерес, но и настроение аудитории. Там можно увидеть, какие модели обсуждают, что хвалят в обзорах, какие фичи набирают хайп.

Например, бренд, продающий кухонную технику, заметил всплеск роликов с рецептами «без масла» и обсуждения аэрогрилей. Соцсети подсказали растущий тренд. Бизнес выделил больше бюджета на рекламу, расширил модельный ряд — и попал точно в волну спроса, когда тот начал расти.

Анализ конкурентов и отзывов

Помогает понять, куда движется рынок и чего ждут покупатели.

• Конкуренты

Их ассортимент, цены, акции — все это влияет на ваш спрос. Например, снижение цены у крупного игрока может временно забрать часть клиентов у малого бизнеса.

• Отзывы покупателей

Показывают сильные и слабые стороны товаров, выявляют скрытые потребности. Например, негатив про некачественное обслуживание может снизить продажи даже популярного продукта.

Модели и методы прогнозирования спроса: от простых формул к сложным алгоритмам

Когда бизнес пытается понять, как проверить спрос на товар и спрогнозировать будущие продажи, он может идти разными путями — от простых экспертных оценок до современных алгоритмов машинного обучения. 

Качественные методы 

Помогают оценить будущие продажи, когда данных мало. Например, если продукт выходит на новый рынок. Это не про сложные модели, а про понимание людей, их поведения и ожиданий.

Сюда входят:

• экспертные оценки специалистов рынка;
• интервью с клиентами и фокус-группы;
• анализ схожих продуктов или категорий;
• внутренние гипотезы команды, проверенные на реальных инсайтах.

Когда это работает лучше всего:

• запуск нового товара;
• выход в новый регион;
• тестирование идеи до производства;
• когда предыдущая статистика есть, но прошлый опыт больше не отражает реальность.

Допустим, компания планирует выпустить умную лампу с новым форматом управления. Истории продаж нет, рынок непредсказуем. Команда собирает фокус-группы, спрашивает, что людям важно — яркость, дизайн, цена, возможность контролировать свет голосом. Затем сравнивает продукт с успешными аналогами на рынке. Эти данные помогают оценить потенциальный спрос на товары и понять, стоит ли запускать продажи в полном объеме или начать с небольшой партии.

Такие методики не дают точных цифр, но помогают увидеть, чего ждет аудитория и насколько идея жизнеспособна.

Количественные методы: анализ временных рядов 

Когда есть история продаж, на помощь приходят количественные методы — все статистические и математические подходы, которые используют числовые данные для прогнозирования. Они помогают выявлять закономерности, анализировать динамику и строить прогнозы на основе реальной статистики, а не на интуиции.

Анализ временных рядов — подмножество количественных методов. Временные ряды используют исторические данные для построения моделей вроде скользящего среднего, экспоненциального сглаживания, ARIMA и Хольта-Винтерса.

Например, сеть магазинов спорттоваров заметила, что продажи беговых дорожек резко растут в январе — люди начинают заниматься спортом после праздников. Анализ временных рядов подтвердил повторяемость этого пика три года подряд и показал, что рост начинается уже во второй половине декабря. Компания заранее увеличила закупки, подготовила промо и логистику. Планирование спроса помогло избежать дефицита и получить максимальную выручку в высокий сезон.

Каузальные (причинно-следственные) модели

Разновидность количественных методов, которые оценивают влияние конкретных факторов на спрос и позволяют понять, что именно вызывает изменения продаж. В отличие от простых корреляций, они помогают установить причинно-следственные связи: не просто «с этим связано», а «это приводит к этому».

Допустим, компания хочет оценить, как скидка влияет на продажи. Простая зависимость «скидка выросла — продажи выросли» может быть ложной: скидки часто дают в низкий сезон. Каузальная модель учитывает сезонность, маркетинговые активности и ассортиментные изменения. В итоге компания получает более точную оценку: например, скидка 10% приводит к росту продаж на 6%, независимо от остальных условий. 

Качественные и количественные методы дополняют друг друга. Первые помогают понять мотивы, контекст и скрытые потребности аудитории, вторые — измерить масштаб, динамику и фактические изменения. Вместе они дают более точную и реалистичную картину: качественные инсайты помогают сформулировать гипотезы, а количественные — проверить их на данных.

Современные подходы: машинное обучение и AI

Машинное обучение и искусственный интеллект набирают популярность, потому что способны анализировать огромные объемы данных и находить скрытые закономерности, которые сложно заметить классическими методами. Они особенно полезны, когда на продажи влияют десятки факторов одновременно — цена, реклама, сезонность, поведение покупателей, экономические показатели.

Интернет-магазин электроники может применять ML для прогнозирования спроса на популярные гаджеты. Модель учитывает прошлые продажи, рекламные кампании, сезонность и активность в соцсетях. Благодаря этому магазин заранее формирует запасы, избегает дефицита и не держит лишние товары на складе.

Нейросети — один из ключевых инструментов ML для прогнозирования спроса. 

Если хотите глубже разобраться, как работают нейросети и как применять их в реальных задачах, пройдите курс «Нейросети для работы». Это совместная программа karpov.courses и МФТИ, созданная при участии экспертов по LLM и внедрению ИИ в бизнес-процессы. Вы научитесь использовать AI-агентов без программирования, работать с промпт-инжинирингом, API и no-code платформами для автоматизации задач и оптимизации рабочих процессов.

Как построить систему прогнозирования спроса

Хороший прогноз — результат правильно организованного процесса. Когда бизнес понимает, какие данные нужны, какие методы подойдут лучше всего и какие инструменты облегчат работу, прогнозирование перестает быть магией и превращается в рабочий механизм. 

Этапы процесса прогнозирования

• Сбор и обработка данных

На этом шаге формируется база, на которой будет строиться весь прогноз. Собирают информацию о продажах, ценах, акциях, сезонности, маркетинговой активности и внешних факторах. Приводят в порядок: очищают, заполняют пропуски, устраняют дубликаты и приводят к единому формату.

• Анализ факторов

Далее определяют, что влияет на продажи: цена, реклама, конкуренты, погода, макроэкономика, региональные особенности. Это помогает понять, какую методику выбрать и какие переменные включить в модель.

• Прогнозирование регулярных продаж

Затем строится базовый прогноз — оценка ежедневного уровня продаж без учета разовых всплесков, акций, праздников или форс-мажоров. Чаще всего здесь используют временные ряды или другие количественные методы.

•  Корректировка 

Готовый базовый прогноз корректируют вручную или с помощью дополнительных моделей: учитывают предстоящие промо, сезонные пики, локальные события и планы бизнеса. Это делает анализ ближе к реальности.

Базовый прогноз регулярных продаж служит платформой для более точных и узких прогнозов. Например, по конкретным магазинам, SKU (единицам складского учета) или маркетинговым кампаниям.

Лайфхак

В этом видео вы узнаете, ускорить работу с данным с помощью искусственного интеллекта. Как использовать ИИ, чтобы писать SQL-запросы быстрее и без ошибок, строго под задачи бизнеса.

Инструменты и ПО

Python

Позволяет работать с большими объемами данных, строить модели временных рядов, регрессию, ML-алгоритмы. Библиотеки вроде pandas, scikit-learn и Prophet закрывают почти все задачи.

SQL и базы данных

Основа для хранения и извлечения данных. SQL нужен, чтобы быстро получать выборки, агрегировать историю продаж и подключать внешние источники.

BI-системы (Power BI, Tableau, DataLens)

Используются для визуализации данных и подготовки дашбордов, на основе которых бизнес принимает решения.

Набор инструментов зависит от размера бизнеса и сложности задач, но в большинстве компаний достаточно комбинации Python + SQL + BI-системы. А иногда — просто аналитики в Excel.

От чего зависит успех и точность прогноза продаж

Все начинается с качества данных: если история продаж неполная или неактуальная, никакая модель не спасет ситуацию. Важно и то, насколько правильно выбран метод: стабильным товарам подходит один подход, товарам с сильным влиянием цены или рекламы — другой. Большую роль играет и то, насколько полно учтены факторы: сезонность, акции, конкуренты, экономика.

Успешные компании делают прогнозирование регулярным процессом: аналитики строят модели, бизнес корректирует результаты, зная нюансы рынка. Именно такая совместная работа дает наибольшую точность и реальную пользу.

Заключение

Аналитика спроса помогает бизнесу работать спокойнее и увереннее. Когда компания понимает, какие данные собирать, какие модели прогнозирования применять и как учитывать влияние внешних факторов, ее решения становятся гораздо точнее.

Хороший прогноз сочетает в себе цифры, здравый смысл и знания о рынке. Он снижает риск неликвидов, помогает планировать закупки, держать оптимальные запасы и понимать, куда движется спрос. И неважно, использует ли бизнес простые методы или опирается на машинное обучение — главное, чтобы прогнозирование было системным, регулярным и встроенным в управленческие процессы.