Prognozowanie popytu w sklepie internetowym polega na szacowaniu, ile sztuk danego produktu klienci kupią w określonym czasie. Na tej podstawie decydujesz, ile towaru zamówić, co uzupełnić wcześniej i kiedy zaplanować promocję. Na początek wystarczy historia sprzedaży z ostatnich miesięcy, arkusz kalkulacyjny i prosta metoda, np. średnia tygodniowa. Prognoza nie usuwa ryzyka braków ani nadmiaru zapasów. Pozwala jednak świadomie nim zarządzać, jeśli regularnie porównujesz ją z rzeczywistą sprzedażą.
Prognozowanie popytu – co to jest i dlaczego ma znaczenie w e-commerce?
Prognozowanie popytu to szacowanie, które produkty, w jakiej liczbie i w jakim okresie znajdą nabywców. Wynikiem jest konkretna liczba sztuk przypisana do produktu i przedziału czasu, np. 40 par butów w maju.
Prognozowanie popytu w e-commerce nie służy wyłącznie do przewidywania przychodów. Przede wszystkim przekłada się na decyzje operacyjne, które właściciel sklepu podejmuje co tydzień. Dobrze przygotowana prognoza wspiera między innymi:
- zatowarowanie, czyli ustalenie, ile sztuk zamówić i kiedy,
- planowanie budżetu zakupowego na najbliższe miesiące,
- przygotowanie do sezonu, np. wcześniejsze zamówienie towaru na Black Friday,
- ustalanie priorytetów asortymentowych, czyli wybór produktów do uzupełnienia w pierwszej kolejności,
- planowanie promocji i współpracy z dostawcami,
- ograniczanie ryzyka, że produkty będą długo zalegać w magazynie.
Przewidywanie popytu zawsze obarczone jest błędem, ponieważ na zachowanie klientów wpływa wiele czynników naraz. Prognoza nie gwarantuje wyniku, ale zawęża pole niepewności. Jej trafność sprawdzasz, porównując zakładane liczby z faktyczną sprzedażą i korygując kolejne szacunki.
Dlaczego warto prognozować popyt w sklepie internetowym?
Prognozowanie popytu pozwala zamawiać towar na podstawie danych, a nie intuicji. Największe korzyści z prognozowania popytu widać na dwóch przeciwnych sytuacjach, które zna większość sprzedawców.
Pierwsza sytuacja to produkt, który szybko się sprzedaje, ale akurat brakuje go na stanie. Klient trafia na kartę produktu z informacją o niedostępności. Może poczekać, wybrać zamiennik albo kupić w innym sklepie. W tym przypadku prognoza pomaga wcześniej zauważyć rosnące zainteresowanie i złożyć zamówienie z wyprzedzeniem.
Druga sytuacja to towar kupiony w zbyt dużej ilości. Zajmuje miejsce w magazynie, a sprzedawca w końcu obniża cenę, żeby go upłynnić. Tutaj prognoza pomaga ograniczyć wielkość zamówienia albo wcześniej zaplanować promocję.
Przyczyny obu problemów są inne, dlatego inne będą też działania naprawcze. Wspólny jest wpływ na płynność finansową sklepu. Towar, który długo się nie sprzedaje, wiąże kapitał potrzebny na zakup produktów rotujących szybciej. Generuje też koszty przechowywania. Brak popularnego produktu oznacza z kolei utraconą sprzedaż albo konieczność przekonania klienta do alternatywnej oferty.
Najważniejsze zalety prognozowania popytu to:
- mniej sytuacji, w których bestseller jest niedostępny,
- mniejsze ryzyko nadmiernych zapasów,
- lepsze wykorzystanie budżetu zakupowego,
- spokojniejsze przygotowanie do sezonów i promocji.
Plusy prognozowania popytu rosną razem ze sklepem. Im więcej produktów i dostawców, tym trudniej zarządzać zapasami bez danych.
Jakie dane są potrzebne do prognozowania popytu?
Podstawą jest historia sprzedaży na poziomie produktu lub wariantu, np. rozmiaru czy koloru. Najlepiej, gdy dla każdej transakcji znasz datę, liczbę sztuk, cenę, udzielony rabat i dostępność towaru. Takie dane do prognozowania popytu wyeksportujesz z panelu sklepu, nawet bez zaawansowanych narzędzi analitycznych.
Prognozę uzupełniają informacje dodatkowe:
- czas dostawy od dostawcy,
- liczba i przyczyny zwrotów,
- ruch na stronie produktu,
- przeprowadzone kampanie marketingowe,
- planowane promocje i wydarzenia sprzedażowe.
Sama liczba zamówień nie zawsze mówi prawdę o popycie. Wysoka sprzedaż w danym tygodniu mogła wynikać z jednorazowej promocji. Niski wynik mógł być efektem braku towaru, a nie spadku zainteresowania. Każdą liczbę ze sprzedaży interpretuj w kontekście zdarzeń, które wpływały na zachowanie klientów. Prosta kolumna z adnotacjami, np. „promocja -20%” albo „brak na stanie od środy”, znacznie ułatwia późniejszą analizę.
Osobnym przypadkiem są nowe produkty, które nie mają jeszcze własnej historii. Dla nich punktem wyjścia są wyniki podobnych produktów, dane rynkowe lub założenia oparte na doświadczeniu zespołu.
Jakie są metody prognozowania popytu?
Metody prognozowania popytu dzielą się na dwie główne grupy: ilościowe i jakościowe. Metody ilościowe opierają się na liczbach, np. historii sprzedaży, trendzie i sezonowości. Metody jakościowe wykorzystują wiedzę ekspertów, informacje od dostawców, badania rynku i ocenę nadchodzących zmian.
W praktyce sklepy często łączą oba podejścia. Analiza i prognozowanie popytu na podstawie danych dają punkt wyjścia. Wiedza o planowanej kampanii czy nowym konkurencie pozwala ten wynik skorygować.
| Kryterium | Metody ilościowe | Metody jakościowe |
| Podstawa prognozy | Historia sprzedaży, trend, sezonowość | Wiedza zespołu, dane od dostawców, badania rynku |
| Wymagane dane | Kilka miesięcy porównywalnej sprzedaży | Opisane założenia i dane o produktach analogicznych |
| Najlepsze zastosowanie | Produkty ze stabilną, regularną sprzedażą | Nowości, pierwsze sezony, start sklepu |
| Główne ryzyko | Przeniesienie zakłóceń z przeszłości na przyszłość | Subiektywna ocena i nadmierny optymizm |
Nie ma jednej metody, która sprawdzi się w każdym sklepie. Wybór zależy od rodzaju produktu, długości jego historii i stabilności sprzedaży.
Metody ilościowe prognozowania – średnia i trend sprzedaży
Najprostszą z metod ilościowych prognozowania popytu jest średnia sprzedaż z porównywalnych okresów. Przykład możesz odtworzyć w arkuszu kalkulacyjnym. Produkt sprzedawał się w czterech ostatnich tygodniach w liczbie 18, 22, 20 i 24 sztuk. Średnia wynosi 21 sztuk na tydzień.
Taki wynik to punkt odniesienia, a nie gwarantowana wielkość przyszłego popytu. Średnia nie uwzględnia automatycznie promocji, trendu wzrostowego ani sezonowości. Pomija też braki magazynowe. Jeśli produkt był niedostępny przez część analizowanego okresu, wynik zaniży rzeczywiste zainteresowanie klientów.
Skalę problemu z sezonowością dobrze widać w danych z czwartego kwartału.
”Sezonowość w e-commerce bywa dużo silniejsza, niż podpowiada intuicja. Sklepy z zabawkami i grami robią w czwartym kwartale aż 44% rocznego obrotu. Prawie połowę kalendarzy adwentowych klienci kupują już w listopadzie, a nie w grudniu. Kto zamawia taki towar na podstawie średniej z całego roku, przegapia szczyt sezonu albo zostaje z zapasem na kolejny rok. W raporcie »Jak Polacy kupują w Q4?« pokazujemy takie wzorce dla 20 branż i najpopularniejszych kategorii produktów. Pobierz raport i sprawdź, kiedy naprawdę zaczyna się sezon w Twojej branży, zanim złożysz ostatnie zamówienia przed świętami.
Klasyczne metody prognozowania popytu rozróżniają zwykłą średnią i średnią ruchomą. Zwykła średnia obejmuje cały wybrany okres. Średnia ruchoma liczy wynik tylko z najnowszego okna czasowego, które przesuwa się z każdym kolejnym tygodniem. W przykładzie średnia ruchoma z trzech ostatnich tygodni wynosi 22 sztuki (22, 20 i 24). Lepiej odzwierciedla więc bieżącą tendencję wzrostową.
Prosta średnia dobrze sprawdza się przy stabilnych produktach. Przy dużych wahaniach, częstych promocjach lub krótkiej historii warto ją uzupełnić analizą trendu albo bardziej zaawansowanym modelem. Taki model uwzględni więcej zmiennych, ale wymaga lepszych danych i kontroli wyników.
Prognozowanie jakościowe – gdy brakuje danych historycznych
Metody jakościowe prognozowania popytu stosujesz wtedy, gdy produkt nie ma historii pozwalającej na obliczenia. Dotyczy to nowego asortymentu, produktów sezonowych sprzedawanych po raz pierwszy i sklepów, które dopiero startują.
W takich przypadkach szacunek możesz oprzeć na:
- wynikach podobnych produktów z własnej oferty,
- danych i obserwacjach dostawcy,
- badaniu rynku i trendach w wyszukiwaniach,
- obserwacji oferty konkurencji,
- wiedzy i doświadczeniu zespołu.
Zapisz założenia każdego szacunku i oceń poziom niepewności. Dzięki temu po kilku tygodniach sprawdzisz, które założenie się nie potwierdziło. Dobry wynik podobnego produktu nie oznacza, że nowy wariant osiągnie identyczny rezultat. Znaczenie mają cena, jakość, marka, widoczność oferty i moment wprowadzenia na rynek.
Prognozowanie popytu z wykorzystaniem AI i uczenia maszynowego
AI w prognozowaniu popytu analizuje znacznie więcej danych i zależności niż prosta średnia. Modele predykcyjne, czyli algorytmy uczące się na danych historycznych, mogą jednocześnie uwzględniać sezonowość, trendy i wpływ wielu czynników. Takie zależności trudno ocenić ręcznie, zwłaszcza przy setkach produktów.
Zakres możliwości zależy jednak od konkretnego narzędzia, jakości danych i sposobu wdrożenia. Sztuczna inteligencja nie zawsze prognozuje popyt dokładniej niż prostsze metody. Przy prostym asortymencie i stabilnej sprzedaży nieskomplikowana metoda może w zupełności wystarczyć.
Automatyzacja przynosi największą wartość, gdy sklep ma:
- dużą liczbę produktów lub wariantów,
- zmienny, sezonowy popyt,
- ograniczony czas zespołu na ręczne analizy,
- uporządkowane dane sprzedażowe z dłuższego okresu.
Wyniki prognoz AI sprawdzaj tak samo jak prognozy z arkusza. Dokumentuj założenia i oceniaj, czy rekomendacje rzeczywiście poprawiają decyzje zakupowe. Żadne narzędzie nie działa w pełni bez nadzoru ani nie eliminuje ryzyka błędów. Dobrze dobrane rozwiązanie może jednak przejąć żmudne obliczenia i zostawić Ci czas na decyzje. Przykładem takiego narzędzia dla sklepów Shoper jest aplikacja Dature e-com AI.
Dature e-com AI – prognozowanie popytu i analiza zapasów w sklepie Shoper
Wyliczanie możliwej sprzedaż oraz planowanie zapasów brzmi poważnie i rzeczywiście może się wydawać niemożliwe… Ale wcale nie musi być takie straszne! Możesz liczyć na pomoc wspomnianej już AI. Musisz tylko zrobić jedną podstawową rzecz: otworzyć Shoper App Store i zainstalować aplikację Dature e-com.
To w pełni zautomatyzowane rozwiązanie do prognozowania sprzedaży i analizy zapasów oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. Zaawansowane algorytmy analizy statystycznej danych pozwalają na wychwytywanie sezonowości, trendów oraz wpływu nietypowych zachowań rynku. Generują w ten sposób trafne prognozy popytu dla produktów na przyszłe okresy.
Dature e-com w łatwy i intuicyjny sposób prezentuje prognozy na tle historycznej sprzedaży, w rozbiciu na poszczególne produkty oraz grupy asortymentowe. Obliczenia dostępne są w formie wykresów i tabel. Można je także łatwo wyeksportować do Excela.
Inteligentna aplikacja wszystko robi tak naprawdę za Ciebie. Jej działanie obejmuje 3 proste kroki:
- cykliczne przeliczanie danych ze sklepu,
- generowanie prognoz popytu i analiz zapasów,
- udostępnianie wyników w intuicyjnym interfejsie oraz Excelu.
Wygenerowane prognozy popytu wykorzystywane są w aplikacji do analizy okresu sprzedaży, na jaki wystarczy obecny zapas magazynowy. Dzięki temu możesz lepiej i precyzyjniej zaplanować kolejne zamówienia od swoich dostawców. Takim sposobem zmniejszasz ryzyko braku produktów lub przetowarowania. Nie zaopatrujesz magazynu „na wyczucie” i nie tracisz niepotrzebnie pieniędzy.
Całe rozwiązanie wykorzystuje chmurę Microsoft Azure, nie musisz więc instalować żadnego dodatkowego oprogramowania. Do pracy wystarczy dostęp do przeglądarki internetowej. Logowanie do systemu Dature e-com oraz przetwarzanie danych systemu jest prowadzone na infrastrukturze Microsoft Azure, co zapewnia Ci pełne bezpieczeństwo.
Aplikacja Dature jest dostępna już teraz w formie plug and play! Nie czekaj i skutecznie zoptymalizuj zapasy swojego sklepu na platformie Shoper z pomocą sztucznej inteligencji. Wypróbuj Dature przez 14 dni za darmo.
A co ze sprzedażą? Poznaj swojego osobistego analityka AI
Prognozowanie popytu i zarządzanie zapasami (np. z pomocą Dature e-com AI) pozwala zoptymalizować magazyn i zakupy. Ale co w sytuacji, gdy towar już jest na półkach i chcesz zmaksymalizować zyski z jego sprzedaży?
Tutaj z pomocą przychodzi robo_Folks – wbudowany w panel Shoper analityk oparty na sztucznej inteligencji. Zamiast zasypywać Cię trudnymi do zinterpretowania wykresami, robo_Folks podpowiada konkretne działania biznesowe. Podpowie Ci m.in. które produkty warto połączyć w zestawy, gdzie zrezygnować z rabatowania (bo produkt i tak świetnie się sprzedaje) i jak przygotować ofertę pod konkretne okazje. Zobacz, jak to działa w praktyce:
Jak zacząć prognozowanie popytu w swoim sklepie?
Nie musisz od razu wdrażać zaawansowanego modelu. Wystarczy zacząć od kilku produktów i prostej metody, a potem stopniowo rozwijać proces.
Nie każdy produkt wymaga prognozy z tą samą częstotliwością. Szybko rotujące i ryzykowne pozycje przeglądaj częściej niż stabilne produkty z niskim obrotem. Bestseller przed sezonem warto sprawdzać co tydzień, a akcesoria o równej sprzedaży raz w miesiącu.
Prognozowanie popytu to powtarzalny proces, który łączy dane, analizę i decyzje biznesowe. Jego wartość rośnie z każdym cyklem porównania prognozy z wynikiem. Jeśli po pierwszych testach chcesz sprawdzić możliwości automatyzacji, rozważ Dature e-com AI. To jedna z opcji, a nie warunek rozpoczęcia prognozowania.
Prognozowanie popytu w sklepie internetowym – najczęstsze pytania
Na szacowaniu, ile sztuk danego produktu klienci kupią w określonym czasie. Prognoza pomaga ustalić wielkość i termin zamówień u dostawców.
Pomaga ograniczać braki popularnych produktów i nadmiar zapasów. Dzięki temu sklep lepiej wykorzystuje kapitał i budżet zakupowy.
Podstawą jest historia sprzedaży produktów lub wariantów z datą, liczbą sztuk, ceną, rabatem i dostępnością. Przydatne są też dane o czasie dostaw, zwrotach, ruchu na stronie i promocjach.
Nie ma jednej wartości dla wszystkich produktów. Przy stabilnej sprzedaży punktem wyjścia mogą być ostatnie miesiące. Aby uchwycić sezonowość, potrzebujesz danych z co najmniej jednego pełnego sezonu.
Oprzyj się na wynikach podobnych produktów, danych od dostawcy, badaniu rynku i wiedzy zespołu. Zapisz założenia i weryfikuj je po pierwszych tygodniach sprzedaży.
Modele AI uczą się na historii sprzedaży, więc krótka lub niekompletna historia obniża pewność wyników. Jakość danych jest równie ważna jak ich ilość.
Tradycyjne metody, np. średnia, opierają się na kilku prostych obliczeniach. AI analizuje więcej danych i zależności naraz, ale nie zawsze daje dokładniejszy wynik.
Aplikacja przygotowuje prognozy dla produktów i ich grup, wykrywając sezonowość oraz trendy. Dla każdego produktu samodzielnie dobiera metodę prognozowania.
Tak. Aplikacja pokazuje, na jak długo wystarczy obecny zapas przy prognozowanej sprzedaży. Ułatwia to planowanie zamówień u dostawców.
Przewodnik z przykładami z polskich sklepów. Odkryj checklistę kroków, które od razu przełożą się na wzrost sprzedaży.
Pobieram bezpłatnie