Некоторые методы анализа данных, которые используются в интернет-торговле для прогнозирования спроса на товары:

• Анализ исторических данных. 23 Изучение продаж в прошлом помогает выявить закономерности спроса, сезонные пики и спады. 2
• Трендовый анализ. 2 Помогает понять изменение интереса к конкретным товарам. 2 Например, платформы Google Trends позволяют 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. 2
• Опросы и анализ социальных сетей. 2 Мнения покупателей в социальных сетях и опросы позволяют понять, какие товары будут популярны в следующем сезоне. 2
• Методы экспертных оценок. 4 Их в основном используют, когда исторических данных слишком мало, чтобы построить точный прогноз. 4

Наибольший эффект перечисленные методы обеспечивают при комплексном применении. 5