Регрессионный анализ продаж: Какие факторы реально влияют на ваш оборот?

Каждый селлер на маркетплейсе сталкивается с вопросом: почему один товар продается лучше, а другой отстает, даже если цена и карточка кажутся одинаковыми? Ответы на этот вопрос скрываются в данных о продажах, и ключевым инструментом для их анализа является регрессионный анализ.

Этот метод позволяет понять, какие факторы действительно влияют на объем продаж, а какие — лишь кажутся важными. Иными словами, вы перестаете угадывать и начинаете принимать решения на основе цифр и статистики.

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

Что такое регрессионный анализ

Регрессионный анализ — это метод статистики, который помогает определить влияние одной или нескольких переменных (факторов) на результат (целевую переменную). В нашем случае целевая переменная — продажи, а факторы — всё, что может на них влиять: цена, рейтинг, отзывы, рекламные кампании, сезонность и т.д.

Простой пример

Вы замечаете, что продажи растут одновременно с количеством отзывов и бюджетом на рекламу. Регрессионный анализ поможет выяснить:

• какой фактор сильнее влияет на продажи;
• есть ли скрытые зависимости;
• сколько дополнительных единиц товара вы получите при увеличении бюджета на рекламу на 10%.

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 успех зависит от множества переменных. Без системного анализа вы рискуете:

• тратить деньги на бесполезную рекламу;
• переплачивать за товары, которые не повышают оборот;
• неверно планировать запасы и закупки;
• принимать решения на основе субъективного ощущения, а не данных.

Регрессионный анализ превращает хаотичные данные в управляемые показатели, позволяя видеть финансовые последствия своих действий.

Основные факторы, которые анализируют селлеры

При построении модели регрессии для Wildberries или других маркетплейсов обычно используют следующие переменные:

1. Цена товара

• Как изменение цены влияет на продажи.
• Позволяет понять ценовую эластичность спроса.

2. Количество отзывов и рейтинг

• Психологический фактор доверия.
• Иногда небольшое увеличение рейтинга дает значительный рост конверсии.

3. Рекламный бюджет и промо-акции

• Влияние трафика на продажи.
• Определяет эффективность ROI или ROAS.

4. Сезонность и тренды

• Пиковые периоды (праздники, акции, сезон).
• Локальные всплески спроса на определенные категории.

5. Складская доступность

• Проблема дефицита сразу отражается на продажах.
• Длительные отсутствия товара снижают рейтинг и оборот.

6. Конкурентная среда

• Количество аналогичных предложений и активность конкурентов.
• Ценовые изменения конкурентов сильно влияют на ваш оборот.

Как строится регрессионная модель

1. Сбор данных

Для начала собираются данные по продажам и потенциальным факторам:

• продажи по дням/неделям/месяцам;
• цена, скидки, акции;
• рейтинг и количество отзывов;
• рекламные расходы;
• наличие товара на складе.

Чем больше данных, тем точнее модель.

2. Выбор типа регрессии

• Линейная регрессия — если эффект факторов примерно линейный (например, рост бюджета на рекламу прямо пропорционален росту продаж).
• Множественная регрессия — если нужно учитывать одновременно несколько факторов.
• Логистическая регрессия — для анализа вероятности покупки (например, вероятность того, что товар попадет в топ).

3. Построение модели

Простой пример линейной регрессии:

Продажи = a × Цена + b × Рейтинг + c × Рекламный бюджет + d

Здесь a, b, c — коэффициенты, показывающие силу влияния каждого фактора.

• Если ‘a’ отрицателен, повышение цены снижает продажи.
• Если ‘b’ положителен, рост рейтинга увеличивает продажи.
• ‘c’ показывает, насколько эффективно рекламные расходы конвертируются в продажи.

4. Интерпретация результатов

• Коэффициент детерминации R² — показывает, сколько процентов вариации продаж объясняется выбранными факторами.
• p-value — позволяет определить, какие факторы статистически значимы.
• Прогнозирование — с помощью модели можно предсказывать продажи при изменении условий (цены, рекламы, рейтинга).

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

Практический пример для селлера

Представим, что у вас есть товар «термокружка». Сбор данных за 8 недель дал:

• средняя цена 1200 руб.;
• средний рейтинг 4,5;
• рекламный бюджет 5000 руб./неделя;
• продажи колебались от 80 до 120 единиц в неделю.

Построив множественную линейную регрессию, вы получили:

• коэффициент цены = -0,08 → каждые 100 руб. повышения цены снижают продажи на 8 единиц;
• коэффициент рейтинга = +15 → повышение рейтинга на 0,1 увеличивает продажи на 15 единиц;
• коэффициент рекламы = +0,02 → каждые 1000 руб. рекламного бюджета дают +20 единиц продаж.

Вывод: в данном случае больше смысла вкладывать в повышение рейтинга и отзывы, чем в рост рекламного бюджета или снижение цены.

Советы по использованию регрессии на маркетплейсах

1. Не полагайтесь на один фактор — продажи всегда многомерны.
2. Регулярно обновляйте данные — рынок меняется каждую неделю.
3. Сегментируйте товары — разные категории имеют разные зависимости.
4. Используйте модель для прогнозирования — планируйте закупки и бюджет на рекламу.
5. Проверяйте аномалии — резкие всплески или провалы могут исказить модель.

Вывод

Регрессионный анализ продаж — это инструмент финансовой аналитики, который превращает хаос данных в управляемую стратегию.

С его помощью селлер:

• понимает какие факторы реально влияют на оборот;
• оптимизирует цену, рекламу и работу с отзывами;
• прогнозирует продажи и закупки на основе объективных данных;
• снижает риски заморозки оборотного капитала.

В конечном счете, данные вместо догадок позволяют селлеру принимать решения, которые повышают прибыль и эффективность бизнеса.

Финансовый принцип селлера: управляемые данные — это свободные деньги.

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