Экспоненциальное сглаживание: Как учесть тренды и не переоценить будущие продажи

Каждый селлер на маркетплейсах сталкивается с непредсказуемыми колебаниями продаж. Периоды пиков и спадов, акции конкурентов, сезонность — все это делает прогнозирование сложным. Простое среднее за прошлые периоды часто не отражает реального тренда и может приводить к перезакупкам или недопоставкам.

Экспоненциальное сглаживание — метод, который позволяет аккуратно прогнозировать продажи, учитывая тренды и одновременно снижая влияние случайных колебаний.

Пока не забыли! Протестируйте наш бесплатный Telegram-бот для финансовой аналитики на Wildberries — WBPilot

Что такое экспоненциальное сглаживание

Экспоненциальное сглаживание — это метод вычисления прогноза продаж, который придает больший вес последним наблюдениям, чем более старым.

• Чем выше вес последних значений, тем быстрее модель реагирует на изменения.
• Чем меньше вес, тем сглаживание более «плавное» и менее подвержено случайным всплескам.

В отличие от простого скользящего среднего, экспоненциальное сглаживание быстро улавливает тренды, но не делает резких прогнозов на основе краткосрочных аномалий.

Оценка стоимости бизнеса	Финансовый анализ по МСФО	Финансовый анализ по РСБУ
Расчет NPV, IRR в Excel	Оценка акций и облигаций

Формула простого экспоненциального сглаживания

Простейшая формула:

F_t+1 = α × A_t + (1 − α) × F_t

Где:

• F_t+1 — прогноз на следующий период;
• A_t — фактические продажи текущего периода;
• F_t — прогноз текущего периода;
• α — коэффициент сглаживания (0 < α < 1).

Пример:

• Продажи за март = 1200 ед.
• Прогноз за март = 1100 ед.
• α = 0,3

Тогда прогноз на апрель:

F_апрель = 0,3 × 1200 + 0,7 × 1100 = 360 + 770 = 1130 ед.

Вы видите, что прогноз немного увеличился, но не перепрыгнул на 1200 сразу.

Выбор коэффициента сглаживания

Коэффициент α определяет чувствительность прогноза:

• α близко к 1 → прогноз быстро реагирует на новые данные, хорошо для быстро меняющихся ниш (трендовые товары, сезонные акции).
• α близко к 0 → прогноз медленно реагирует, подходит для стабильных категорий (базовые товары, регулярные закупки).

Оптимальное значение α часто выбирается методом проб и ошибок или на основе исторических данных, чтобы минимизировать ошибку прогноза.

Расширенные методы: тренд и сезонность

1. Двойное экспоненциальное сглаживание (Holt’s Method)

Используется, если данные имеют явный тренд:

— Прогноз учитывает уровень продаж и наклон тренда.

— Формулы добавляют второй компонент:

• L_t — уровень
• T_t — тренд

Преимущество: прогноз учитывает рост или спад продаж, что критично при планировании закупок и рекламных кампаний.

2. Тройное экспоненциальное сглаживание (Holt-Winters)

Используется для данных с трендом и сезонностью:

• Учитывает уровень, тренд и сезонный коэффициент.
• Позволяет прогнозировать с высокой точностью даже для ниш с четкими пиками и падениями, например, игрушки перед Новым годом или школьные товары в августе-сентябре.

Применение на маркетплейсах

1. Оптимизация закупок

Предсказание продаж с экспоненциальным сглаживанием помогает:

• определить точную точку пополнения склада;
• избежать заморозки оборотного капитала;
• планировать складские остатки под сезонные пики.

Пример: если прогноз на декабрь с учетом тренда = 1500 ед., а склад рассчитан на 1200, значит, нужно дополнительно закупить 300 ед., иначе можно недополучить прибыль.

2. Планирование рекламного бюджета

Экспоненциальное сглаживание позволяет видеть тренд продаж до начала пика и увеличивать бюджет на продвижение заранее, не дожидаясь фактических всплесков.

3. Управление ассортиментом

• С помощью метода легко определить, какие позиции растут в популярности, а какие теряют продажи.
• Можно принять решение о масштабировании или снятии товара с продажи без риска переплаты за неходовые позиции.

Первый открытый бесплатный Бот WBPilot, разработанный нами для селлера на WB: https://t.me/wbpilot_bot

Преимущества метода

1. Простота — базовая формула легко внедряется в Excel или BI-систему.
2. Чувствительность к тренду — последние продажи влияют сильнее, отражая динамику ниши.
3. Гибкость — коэффициент α подбирается под конкретный товар или категорию.
4. Снижение рисков — уменьшает вероятность переоценки или недооценки продаж.

Практические советы для селлеров

1. Используйте минимум 12 месяцев исторических данных, чтобы учесть сезонные колебания.
2. Экспериментируйте с α, начиная с 0,2–0,3 для стабильных товаров и 0,5–0,7 для быстро меняющихся категорий.
3. Комбинируйте с анализом сезонности — интегрируйте Seasonality Index с экспоненциальным сглаживанием для максимальной точности.
4. Регулярно обновляйте прогнозы, особенно после акций, изменений цен или трендов рынка.
5. Внедряйте в дашборды — визуальные графики прогнозов помогают принимать управленческие решения быстрее.

Вывод

Экспоненциальное сглаживание — это мост между историей и будущим. Оно позволяет:

• учитывать реальные тренды продаж;
• избегать резких ошибок при планировании закупок;
• управлять рекламой и бюджетами более точно;
• снижать финансовые риски на маркетплейсах.

Для успешного селлера это инструмент прогнозирования, который превращает хаотичные продажи в управляемый процесс.

Финансовое правило: тренд важнее среднего, а экспоненциальное сглаживание позволяет его учитывать без переоценки будущих продаж.

Протестируйте наш бесплатный Telegram-бот для финансовой аналитики на Wildberries. 

WB Pilot автоматизирует задачи продавца:

💰 Аналитика продаж WB — сквозная аналитика чистой прибыли по каждому артикулу, точно определяем сколько чистой прибыли в кармане

✏️ Массовое SEO — быстрое массовое редактирование всех карточек товаров магазина

🏷 Маркировка FBS — ускоряем маркировку поставки FBS

📦 Прогноз запасов — прогнозирование и контроль, чтобы не попасть в out of stock

✌️ Дубль КИЗ — дублирование КИЗ и отправка его на принтер в 1 клик

Оценка стоимости бизнеса	Финансовый анализ по МСФО	Финансовый анализ по РСБУ
Расчет NPV, IRR в Excel	Оценка акций и облигаций