Какие методы аналитики помогают прогнозировать спрос на сезонную одежду?

Некоторые методы аналитики, которые помогают прогнозировать спрос на сезонную одежду:

• Анализ исторических данных. napoleonit.ru dzen.ru Изучение прошлых сезонов позволяет выявить, как менялся спрос на товары в определённое время года. dzen.ru Если определённый товар пользовался спросом в прошлые годы, велика вероятность, что он будет востребован и в будущем сезоне. dzen.ru
• Использование коэффициентов сезонности. dzen.ru Это числовые значения, которые показывают, как меняется спрос в зависимости от времени года. dzen.ru Вычислив сезонные коэффициенты, можно скорректировать прогнозы. dzen.ru
• Анализ конкурентов. dzen.ru Отслеживание действий конкурентов может предоставить полезные данные о сезонных тенденциях. dzen.ru Если крупные игроки увеличивают свои запасы на конкретные товары, это может быть сигналом о предстоящем росте спроса. dzen.ru
• Использование моделей временных рядов. dzen.ru Аналитические методы временных рядов, такие как метод экспоненциального сглаживания и модель ARIMA, помогают более точно прогнозировать спрос, учитывая сезонные колебания и тренды. dzen.ru
• Применение искусственного интеллекта (ИИ). napoleonit.ru ИИ способен обрабатывать большие объёмы данных, выявляя скрытые закономерности, которые могут остаться незамеченными при традиционных методах анализа. napoleonit.ru Например, алгоритмы ИИ могут сопоставлять исторические данные о продажах с погодными условиями, экономическими показателями и активностью в социальных сетях, чтобы предсказывать сезонные пики спроса. napoleonit.ru