Какие методы анализа данных используются для прогнозирования рынка товаров?

Для прогнозирования рынка товаров используются различные методы анализа данных, среди них:

• Анализ исторических данных. 1 С помощью анализа данных за предыдущие периоды можно выявить закономерности и циклы, которые повторяются с течением времени. 1 Например, сезонные колебания спроса на определённые товары позволяют заранее подготовиться к пикам продаж. 1
• PEST-анализ. 1 Позволяет прогнозировать тренды, исходя из политических, экономических, социальных и технологических факторов. 1 Этот метод даёт возможность учитывать макроэкономические изменения, которые могут влиять на рынок. 1
• SWOT-анализ. 1 Помогает определить сильные и слабые стороны компании, а также внешние возможности и угрозы. 1
• Конкурентный анализ. 1 Изучение действий конкурентов — ещё один важный метод прогнозирования. 1 Анализируя их маркетинговые кампании, продуктовые новинки и поведение на рынке, можно предугадать направление их развития. 1
• Трендовый анализ социальных сетей. 1 Социальные сети являются важным источником данных о новых трендах. 1 С помощью анализа обсуждений, хештегов и популярных тем можно выявить, что волнует аудиторию. 1
• Метод экспертных оценок. 2 Используется при выводе нового продукта на рынок или запуска стартапа, когда статистика за предыдущие периоды отсутствует. 2
• Рыночное тестирование. 2 Метод заключается в продаже новых или улучшенных потребительских товаров в репрезентативных регионах для выяснения реакции потребителей. 2 Полученные данные проецируются на весь рынок. 2
• Анализ годовых графиков. 2 Используется при наличии данных по продажам за несколько лет. 2 Годовые графики разбивают по месяцам и сравнивают получившиеся ежегодные графики в разрезе пиков и падений. 2

Выбор метода прогнозирования зависит от специфики бизнеса, наличия данных и цели, которую ставит перед собой компания. 3