Прогнозирование спроса методом скользящей средней: Простая математика точных закупок

Каждый селлер на маркетплейсе сталкивается с одной непростой дилеммой: сколько товара закупать, чтобы не остаться с неликвидом, но и не заморозить лишние деньги на складе? Слишком мало — теряете продажи и рейтинг, слишком много — сжигаете оборотный капитал. Решить эту задачу помогает прогнозирование спроса, и один из самых простых и практичных инструментов для этого — метод скользящей средней.

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

Что такое скользящая средняя

Скользящая средняя — это метод анализа временных рядов, при котором текущий спрос прогнозируется на основе усредненных значений спроса за последние N периодов.

Простыми словами: вы берете продажи за последние несколько недель или месяцев, считаете среднее, и это среднее становится вашим прогнозом на следующий период.

Преимущества метода:

• простота расчета, не нужны сложные алгоритмы;
• подходит для товаров с стабильной сезонностью;
• помогает сгладить случайные всплески и провалы продаж.

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

Почему это важно для селлера

На маркетплейсах вроде Wildberries рискованные закупки напрямую влияют на финансовый результат. Рассмотрим типичные проблемы:

1. Недостаток товара:

• Продажи падают, рейтинг карточки снижается.
• Потеря прибыли и клиентов, которые покупают у конкурентов.

2. Излишки на складе:

• Деньги заморожены в товаре.
• Рост расходов на хранение и риски устаревания.

Прогнозирование спроса методом скользящей средней позволяет точно балансировать закупки, снижая эти риски.

Как рассчитать скользящую среднюю

1. Определяем период для расчета

Выбираем, за сколько последних периодов будем усреднять продажи. Обычно используют:

• N = 4–8 недель для оперативного контроля;
• N = 3–6 месяцев для стратегического планирования.

Чем больше период, тем сглаженнее прогноз, но меньше реакция на изменения спроса.

2. Считаем среднее значение

Формула простая:

Скользящая средняя = (Продажи за N периодов) / N

Пример:

Продажи товара за последние 4 недели: 120, 150, 130, 140 единиц.

Скользящая средняя: (120 + 150 + 130 + 140) / 4 = 540 / 4 = 135 единиц.

Значит, на следующую неделю разумно заказать около 135 единиц.

3. Адаптируем прогноз

• Если сезон пиковой активности, добавляем корректирующий коэффициент, например 1,2.
• Если ожидается падение спроса, применяем коэффициент ниже 1.

Пример: сезонная корректировка +20%: 135 × 1,2 = 162 единицы.

Расширенные варианты скользящей средней

1. Простая скользящая средняя (SMA)

• Каждому периоду присваивается одинаковый вес.
• Подходит для стабильного спроса.

2. Взвешенная скользящая средняя (WMA)

• Более свежим периодам присваивается больший вес.
• Удобно, если спрос меняется быстро, например перед праздниками.

3. Экспоненциальная скользящая средняя (EMA)

• Еще больше внимания новым данным.
• Минимизирует задержку реакции на изменение спроса.

Для большинства селлеров SMA достаточно, особенно на старте.

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

Практический пример для Wildberries

Представим категорию “кухонные аксессуары”. Продажи за последние 6 недель:

• Неделя 1: 80 шт.
• Неделя 2: 95 шт.
• Неделя 3: 90 шт.
• Неделя 4: 100 шт.
• Неделя 5: 110 шт.
• Неделя 6: 105 шт.

Берем последние 4 недели для прогноза: 100 + 110 + 105 + 90 = 405

Скользящая средняя: 405 / 4 = 101,25 ≈ 101 шт.

Если ожидается праздничный рост спроса +15%, заказываем: 101 × 1,15 ≈ 116 шт.

Таким образом мы оптимизируем закупку, снижая риск дефицита и замораживания денег.

Плюсы метода

• Простота — не нужны сложные системы прогнозирования.
• Быстрая адаптация к изменениям спроса.
• Помогает снизить складские издержки и повысить оборачиваемость.

Минусы и ограничения

• Не учитывает внезапные тренды или акции конкурентов.
• Сезонные товары требуют корректировки.
• Сильные аномалии могут искажать прогноз — важно фильтровать выбросы.

Советы по использованию на практике

1. Выбирайте правильный период — короткий период реагирует быстрее, длинный сглаживает шум.
2. Используйте корректирующие коэффициенты для сезонных колебаний.
3. Комбинируйте с другими методами прогнозирования, например регрессионным анализом или экспертными оценками.
4. Обновляйте прогноз каждую неделю — продажи и остатки меняются постоянно.
5. Следите за отклонениями — если фактические продажи сильно отличаются от прогноза, анализируйте причины.

Вывод

Метод скользящей средней — это доступный, наглядный и эффективный инструмент прогнозирования спроса. Он позволяет селлерам на Wildberries и других маркетплейсах:

• точнее планировать закупки;
• снижать излишки и дефицит;
• оптимизировать оборотный капитал;
• увеличивать прибыль за счет более точного управления товарными остатками.

Помните: правильная математика закупок — это не магия, а дисциплина и системность. Начав с простых скользящих средних, вы создаете базу для более сложного прогнозирования и финансового контроля, что делает ваш бизнес устойчивым и масштабируемым.

Финансовый принцип селлера: каждый рубль, который не завис в неликвиде, работает на рост и прибыль бизнеса.

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