Прогноз спроса на маркетплейсе: простые рабочие методы

Прогноз спроса — это оценка того, сколько штук товара купят за ближайший период. Селлеру он нужен в одном виде: ожидаемые продажи в день по каждому SKU на время поставки и запаса после неё. Для большинства товаров хватает четырёх простых методов — скользящего среднего, среднего по дням в наличии, сезонного коэффициента и роста к прошлому году.

Прогноз спроса звучит как тема для аналитиков с формулами, но на практике он решает главную задачу закупки — сколько и когда заказывать. Ниже каждый метод разобран на цифрах: как считать, когда он работает и где обманывает. Статья для продавцов маркетплейсов, владельцев интернет-магазинов и закупщиков.

Что такое прогноз спроса и зачем он нужен

Без прогноза закупка — это гадание: заказал мало — ушёл в out-of-stock, заказал много — заморозил деньги в неликвиде. Прогноз превращает «на глаз» в расчёт под точку дозаказа и объём партии.

Для закупки не нужен прогноз «на год вперёд по всей категории». Нужен горизонт, равный сроку поставки плюс запасу после неё: если партия едет 20 дней, а заказываете вы на 30 дней продаж, прогноз нужен на 50 дней. И считать его удобнее всего в штуках в день по каждому товару отдельно.

Если считаете в таблице, пошаговые формулы для скользящего среднего, тренда и сезонности — в статье прогноз продаж в Excel. Здесь — логика методов и выбор между ними.

Какие данные нужны

• Продажи по дням в штуках — не в рублях: цена меняется из-за акций, а заказываете вы штуки. На Wildberries часть заказов не выкупают, поэтому для закупки считайте по выкупам или учитывайте процент выкупа отдельно.
• Остаток по дням — чтобы знать, в какие дни товар вообще можно было купить.
• Отметки акций и других событий — распродажи, запуск рекламы, смена цены. Всплеск в акцию — не рост спроса.
• История за прошлый год — для сезонных товаров и метода «рост к прошлому году».

Метод 1. Скользящее среднее

База для большинства SKU. Берём продажи за последние N дней и считаем их среднее прогнозом на ближайший период.

Пример. За последние четыре недели товар продал 56, 63, 49 и 70 штук — всего 238. Прогноз: 238 ÷ 28 = 8,5 штуки в день. Неделя с 49 продажами и неделя с 70 сгладились, и прогноз не прыгает вслед за случайными колебаниями.

Когда подходит: спрос ровный, без явного сезона и тренда, товар не пропадал со склада. Чем короче окно, тем быстрее прогноз реагирует на изменения, но тем сильнее шумит; чем длиннее, тем устойчивее, но тем больше отстаёт.

Где обманывает: если в окне были дни без остатка, делить на календарные дни нельзя — это следующий метод.

Метод 2. Среднее по дням в наличии

Это то же скользящее среднее, но в знаменателе только дни, когда товар был на складе. Дни без остатка — это не нулевой спрос, а упущенные продажи.

Пример. За 30 дней продано 90 штук, но 12 дней товара не было. По календарю выходит 90 ÷ 30 = 3 штуки в день, по дням в наличии — 90 ÷ 18 = 5.

Если прогноз нужен на 50 дней, разница — 250 штук против 150: по календарной скорости вы недозакажете сотню и снова уйдёте в ноль. Подробно о том, как считать скорость по дням наличия, — в статье про скорость продаж.

Когда подходит: всегда, когда товар хотя бы раз заканчивался. Фактически это обязательная поправка ко всем остальным методам: сезонный коэффициент и рост к прошлому году тоже считают от скорости по дням наличия.

Где обманывает: если товара не было большую часть периода, дней для расчёта мало, и скорость держится на нескольких случайных днях. Тогда берите период длиннее — такой, где товар был в наличии.

Метод 3. Сезонный коэффициент

Если товар сезонный, среднее по прошлому месяцу обманет на входе в сезон. Накладывайте сезонный коэффициент — отношение продаж месяца к средним продажам в месяц за год.

Базовый уровень — продажи «без сезона». Его получают, разделив продажи текущего месяца на коэффициент этого же месяца.

Пример. В прошлом году товар продавался в среднем по 300 штук в месяц, в сентябре — 390, в ноябре — 540. Коэффициенты: сентябрь 390 ÷ 300 = 1,3, ноябрь 540 ÷ 300 = 1,8.

В этом сентябре продано 455 штук. Базовый уровень: 455 ÷ 1,3 = 350 штук в месяц. Прогноз на ноябрь: 350 × 1,8 = 630 штук, то есть 21 штука в день.

Для сравнения: по сентябрьской скорости — около 15 штук в день — вы заложили бы на ноябрь примерно 455 штук и недосчитались бы 175 к пику.

Когда подходит: товар с повторяющимся сезоном и историей хотя бы за год, лучше за два — тогда коэффициенты берут как среднее по годам. К пику заказывайте с упреждением: как вести обратный отсчёт от даты и учитывать загрузку складов, разобрано в статье про сезонность спроса.

Где обманывает: если в прошлом году товар в пик заканчивался, коэффициент пика занижен — сначала поправьте прошлогодние продажи на дни без остатка.

Метод 4. Рост к прошлому году

Метод берёт продажи того же периода прошлого года и умножает на темп роста, который товар показывает сейчас.

Пример. С июня по август этого года товар продал 1150 штук, за те же месяцы прошлого года — 1000. Темп роста: 1150 ÷ 1000 = 1,15, то есть плюс 15%. В прошлом ноябре продали 540 штук, прогноз на этот ноябрь: 540 × 1,15 = 621 штука, около 21 в день.

Сезонный коэффициент для того же товара дал 630 штук. Два метода разошлись меньше чем на 2% — значит, данные не противоречат друг другу. Полностью независимой такую проверку не назовёшь: оба метода опираются на прошлогодний ноябрь. Если бы расхождение было в разы, стоило бы искать причину в данных.

Когда подходит: сезонный или растущий товар, по которому есть история за прошлый год, а темп роста держится несколько месяцев подряд.

Где обманывает: прошлогодний период мог быть искажён акцией, дефицитом или разовым всплеском. И рост не бесконечен — новинка, которая удваивалась весной, к осени может выйти на плато.

Если истории за год нет: поправка на тренд

Когда прошлого года нет, а продажи устойчиво растут или падают несколько недель подряд, чистое среднее отстаёт. Сравните две последние половины периода. Пример: за последние 14 дней продано 126 штук (9 в день), за предыдущие 14 — 105 (7,5 в день). Среднее за 28 дней — 8,25, но при росте на 20% разумнее ориентироваться на свежие 9 штук в день, а не на середину периода.

Какой метод выбрать

• Ровный спрос, товар не пропадал — скользящее среднее.
• Товар хотя бы раз заканчивался — среднее по дням в наличии; эта поправка нужна всегда.
• Выраженный сезон и история за год — сезонный коэффициент, для проверки — рост к прошлому году.
• Устойчивый рост или падение — рост к прошлому году или поправка на тренд.
• Новинка без истории — статистического прогноза нет. Работает тестовая партия и быстрый пересчёт по первым неделям продаж, подробнее — в статье про ввод новинок без неликвида.
• Редкие продажи, штука-две в неделю — любой метод даёт большой разброс. Для таких товаров важнее не точный прогноз, а разумный страховой запас.

Чистые данные — основа любого прогноза

Любой метод бесполезен на грязных данных. Перед прогнозом убедитесь, что:

• скорость продаж посчитана по дням наличия;
• дни акций отмечены и не тянут прогноз вверх — разовый пик раздует прогноз и приведёт к перетарке;
• возвраты и отмены не смешаны с продажами;
• товар сравнивается сам с собой: если сменилась карточка, цена или поставщик, старая история может уже не описывать спрос.

Как проверить точность прогноза

Прогноз без проверки — только предположение. Самая понятная мера — ошибка в процентах от факта:

Пример: на неделю прогнозировали 8 штук в день, то есть 56, а продали 50. Ошибка — 6 ÷ 50 = 12%. Считайте её по нескольким неделям и сравнивайте методы между собой: оставляйте тот, который ошибается меньше на вашем товаре. Как сделать такую проверку в таблице, показано в статье про прогноз продаж в Excel.

От прогноза к поставке

Прогноз — не самоцель, а вход для расчёта. Прогноз в день умножают на срок поставки и добавляют страховой запас — получается точка дозаказа. А объём партии считают так:

Покрытие после поставки уже включает страховые дни, поэтому отдельно страховой запас сюда не добавляют.

Пример: прогноз 8 штук в день, поставка идёт 20 дней, страховой запас — 40 штук, то есть 5 дней, заказываете на 30 дней продаж после прихода партии. На складе 190 штук, в пути ничего. Точка дозаказа: 8 × 20 + 40 = 200 — остаток 190 уже ниже, пора заказывать. Объём: 8 × (20 + 30) − 190 = 400 − 190 = 210 штук.

Проверка: за 20 дней поставки уйдёт 160 штук, к приходу партии останется 30, вместе с новой — 240, ровно 30 дней продаж. Насколько хватит остатка прямо сейчас, показывают дни покрытия.

Как это считает Veloseller

Veloseller считает скорость продаж по дням в наличии — это метод 2 — и строит от неё дни покрытия, точку заказа и рекомендацию, сколько закупить. В списках и на «Обзоре» период расчёта выбираете вы (на «Обзоре» — 7, 30 или 90 дней): короткий быстрее ловит свежий спрос, длинный сглаживает случайности. В карточке товара скорость берётся за 30 дней. Товары, которые пора заказать, собираются в список «Закупить».

Сезонный коэффициент и рост к прошлому году сервис автоматически не применяет: поправку на сезон закладывайте сами, когда решаете, сколько везти к пику. Акции и другие события можно отметить на графике карточки товара, чтобы видеть, совпал ли перелом скорости с вашим действием.

Частые вопросы

Что такое прогноз спроса?

Это оценка того, сколько штук товара купят за будущий период. Для закупки его считают в штуках в день по каждому SKU на горизонт, равный сроку поставки плюс запасу после неё.

Какие есть методы прогнозирования спроса на маркетплейсе?

Для большинства товаров хватает четырёх: скользящее среднее, среднее по дням в наличии, сезонный коэффициент и рост к прошлому году. Главное условие для всех — чистые данные: скорость посчитана по дням наличия, а всплески из-за акций отмечены отдельно.

Как посчитать прогноз продаж методом скользящего среднего?

Берут продажи за последние N дней, например 28, и делят на N — полученная скорость в день и есть прогноз на ближайший период. Если товар в эти дни заканчивался, делят не на N, а на число дней в наличии: дни без остатка занижают прогноз.

Как учесть сезонность в прогнозе продаж?

Посчитайте коэффициент месяца — продажи месяца, делённые на средние продажи в месяц за год, — и умножьте на него базовый уровень продаж. Например, при базовом уровне 350 штук в месяц и коэффициенте ноября 1,8 прогноз на ноябрь — 630 штук.

Как учесть в прогнозе рост или падение продаж?

Если есть прошлый год, умножьте продажи того же периода на темп роста последних месяцев: при росте на 15% прошлогодние 540 штук превращаются в 621. Если истории нет, ориентируйтесь на продажи последних недель, а не на среднее за весь период.

Как спрогнозировать спрос на новый товар?

Истории нет, поэтому статистический прогноз не работает: завозят тестовую партию и пересчитывают скорость по первым неделям продаж. Решение о большой закупке принимают, когда появились продажи по дням в наличии.

Как перейти от прогноза спроса к объёму поставки?

Прогноз продаж в день умножают на срок поставки и добавляют страховой запас — так получается точка дозаказа. Объём партии — прогноз в день × (срок поставки + покрытие после поставки, куда уже входят страховые дни) минус остаток и товары в пути.

Итог

Для большинства товаров хватает скользящего среднего по дням в наличии, а для сезонных — поправки на сезонный коэффициент или рост к прошлому году. Методы полезно сверять между собой: сильное расхождение — повод искать ошибку в данных. Прогноз нужен не ради цифры, а чтобы заказывать вовремя и в нужном объёме: от него прямая дорога к точке дозаказа.

Источники: учебные методы прогнозирования спроса и управления запасами; расчёты примеров — Veloseller; сверено 25.09.2026.