Сезонные акции в магазинах: как спрогнозировать промо без пустых полок

Промоакция на сезонный товар в разгар сезона — сильный ход: можно резко поднять оборот и переманить покупателей у конкурентов. Но точно спрогнозировать объем таких продаж сложно: при нехватке товара магазины остаются с пустыми полками и теряют маржу, а при избытке приходится списывать остатки или продавать их в убыток.

Резкие переходы между сезонами делают прогноз продаж особенно ненадежным, а если на этот период накладывается еще и промоакция, задача усложняется в разы. Разбираем, почему так происходит и как прогнозировать акции в сезонных категориях, чтобы полки с квасом или мороженым не пустели в разгар спроса.

Почему сезонность мешает планировать акции в магазинах

Сезонность — это колебания спроса, которые повторяются с определенной периодичностью: раз в месяц, квартал или год, и обычно предсказуемы, поскольку связаны со временем года, праздниками или крупными событиями. На графике продаж такие колебания видны как периодические подъемы и спады, совпадающие с сезонными переходами.

С обычным, регулярным спросом большинство компаний справляется без труда: колебания достаточно предсказуемы, чтобы вовремя на них среагировать. Сложности начинаются с акциями: горизонт планирования промо обычно растягивается от нескольких недель до нескольких месяцев, и за это время сезон успевает смениться. В результате в магазинах возникает дефицит товара в начале сезона или избыток остатков в его конце.

Если посмотреть на динамику продаж сезонных категорий по месяцам, обычно видны три фазы: резкий рост в начале сезона, стабилизация продаж на пике и постепенный спад при выходе из сезона. Для летних напитков и мороженого пик обычно приходится на середину лета, и продажи в этот период могут быть в несколько раз выше, чем в начале сезона, а к его окончанию падают в такой же пропорции.

Если посмотреть на динамику продаж сезонных категорий по месяцам, обычно видны три фазы: резкий рост в начале сезона (для летних напитков и мороженого — апрель и май), стабилизация на пике (июнь, июль, август) и постепенный спад при выходе из сезона (сентябрь). Продажи в июне в среднем в 2,5 раза выше, чем в апреле, а к сентябрю относительно июля падают примерно вдвое.

Похожая картина наблюдается и для товаров с зимним пиковым сезоном, например для цитрусовых: продажи активно растут в октябре, а затем в ноябре и декабре стабилизируются.

Продажи активно растут в октябре, затем в ноябре — декабре стабилизируются.

Такая разница в уровне спроса, наложенная на длинный горизонт планирования промоакций, легко искажает прогноз: магазин рискует остаться без товара в разгар спроса или с излишками остатков, когда сезон уже закончился.

Как учитывать сезонность при прогнозировании акций

Есть два базовых подхода к прогнозу эффекта акции.

Первый: опираться на эффект похожих акций в том же периоде в прошлом. Подход работает достаточно точно, если переходы между сезонами в прошлом были похожи на текущий. В примере с товаром выше, если использовать только исторические эффекты сезонных акций, прогнозируемый прирост составил бы 4,1 раза, а итоговый прогноз, соответственно, 148 единиц.

Второй: сначала спрогнозировать уровень текущих регулярных продаж с учетом перехода между сезонами, опираясь на годовой профиль продаж сети, а уже затем наложить на него эффект акции. Такой подход позволяет не зависеть от точности оценки самого эффекта промо и ориентироваться на общую сезонную динамику. В нашем примере продажи в середине июня относительно конца апреля были выше в 1,3 раза, то есть нормированный уровень регулярных продаж составил бы 47 единиц; умножив его на прирост в 3,4 раза, получили бы прогноз в 160 единиц.

По отдельности оба подхода не дают нужной точности: в обоих случаях часть маржи теряется на остатках, закупленных заранее по цене, рассчитанной под обычный уровень продаж.

Оптимальный вариант — комбинировать подходы:

• Определить уровень текущих регулярных продаж.
• Оценить амплитуду сезонного перехода между периодом расчета и периодом акции.
• Рассчитать коэффициент, который нивелирует разницу в регулярных продажах между этими периодами.
• Собрать данные об акциях в аналогичный период прошлых лет и определить их средневзвешенный эффект.
• Наложить эффект акции на нормированный уровень регулярных продаж.

В примере с товаром нормированный уровень регулярных продаж в 47 единиц, умноженный на прирост в 4,1 раза, дал бы прогноз в 193 единицы: всего на 5% выше фактических продаж, что для сезонной акции можно считать отличным результатом.

Автоматизация прогноза сезонных акций для сетей и поставщиков

Комбинированный подход требует держать в поле зрения сразу несколько переменных: историю продаж за несколько лет, эффекты прошлых акций и сезонные коэффициенты для каждой категории и точки продаж, а вручную пересчитывать все это под каждую новую акцию тяжело даже для одной товарной категории. Системы прогнозирования спроса берут эту работу на себя: определяют сезонные товары и точки продаж автоматически, на основе истории продаж, и рассчитывают коэффициенты перехода между сезонами без ручной настройки под каждую акцию.

Такие инструменты также учитывают дополнительные факторы, которые сложно посчитать вручную: каннибализацию спроса между похожими товарами в одной акции и восстановление дефицита, возникшего в прошлых акциях. Это заметно повышает точность прогноза и снижает как списания избыточного товара, так и потери от дефицита на полке.

Роль такого интеграционного хаба, который собирает историю продаж и данные о прошлых акциях в единую базу для расчета прогноза, в комплексе продуктов Системных Технологий играет ST Чикаго.

Частые вопросы

Что такое сезонность спроса в ритейле?

Периодические колебания спроса, которые повторяются с определенной частотой, обычно связаны со временем года, праздниками или крупными событиями и хорошо видны на графике продаж как чередование подъемов и спадов.

Почему план акции, рассчитанный за месяц вперед, часто оказывается неточным?

Потому что за горизонт планирования акции, который может составлять от нескольких недель до нескольких месяцев, сезон успевает смениться, а разница в уровне спроса между началом и пиком сезона может быть кратной.

Можно ли спрогнозировать эффект акции только по данным о похожих акциях в прошлом?

Можно, но точность будет ниже, чем при комбинированном подходе: без учета текущего перехода между сезонами часть маржи все равно теряется на остатках, закупленных под другой уровень регулярных продаж.