Некоторые методы анализа данных, которые используются для прогнозирования популярности товаров:

• Анализ исторических данных. 2 Изучение продаж за прошлые сезоны помогает выявить закономерности спроса, сезонные пики и спады. 2
• Трендовый анализ. 2 Платформы, такие как Google Trends, помогают увидеть, какие категории товаров становятся популярнее в разные периоды года. 2
• Использование маркетплейсовых данных и аналитики. 2 Крупные маркетплейсы предлагают продавцам аналитические данные, включая статистику по продажам, конверсиям и возвратам. 2
• Машинное обучение и Big Data. 2 При больших объёмах данных машинное обучение позволяет создавать прогнозы спроса с учётом многих факторов, например погоды, праздничных дней или экономической ситуации. 2
• Опросы и анализ социальных сетей. 2 Мнения покупателей в социальных сетях и опросы позволяют понять, какие товары будут популярны в следующем сезоне. 2
• Регрессионный анализ. 4 Позволяет установить зависимости между уровнем спроса и различными факторами, например ценой товара или уровнем дохода потребителей. 4
• Модели временных рядов. 4 Анализируют данные по периодам (недели, месяцы, годы) для выявления сезонных колебаний, цикличных и трендовых составляющих. 4
• Метод экспертных оценок. 4 Использует мнение специалистов и экспертов отрасли, которые дают свои предположения о будущих изменениях спроса. 4

Выбор методов и инструментов для прогнозирования зависит от специфики бизнеса, доступных данных и объёма ресурсов, который компания готова вложить в аналитику. 4