Для прогнозирования спроса на товары можно использовать различные алгоритмы, например:

• Анализ исторических данных. 1 Применение данных о продажах за прошлые сезоны помогает выявить закономерности спроса, сезонные пики и спады. 1 Это позволяет создать прогноз на основе имеющихся данных и планировать продажи в будущем. 1
• Трендовый анализ. 1 Для понимания изменения интереса к конкретным товарам можно использовать трендовый анализ. 1 Платформы, такие как Google Trends, помогают увидеть, какие категории товаров становятся популярнее в разные периоды года. 1
• Использование маркетплейсовых данных и аналитики. 1 Крупные маркетплейсы предлагают своим продавцам аналитические данные, включая статистику по продажам, конверсиям и возвратам. 1 Это помогает точно оценить сезонные изменения в каждой категории товаров. 1
• Машинное обучение и Big Data. 1 При больших объёмах данных машинное обучение позволяет создавать прогнозы спроса с учётом многих факторов. 1 Это может быть погода, праздничные дни или экономическая ситуация. 1
• Опросы и анализ социальных сетей. 1 Мнения покупателей в социальных сетях и опросы позволяют понять, какие товары будут популярны в следующем сезоне. 1 Это полезный способ получить данные о предпочтениях целевой аудитории. 1

Для прогнозирования спроса компании могут использовать как собственные разработки, так и сторонние инструменты и платформы для анализа данных и прогнозирования покупок. 2