Продажи интернет-магазина редко бывают стабильными на протяжении всего года. На них влияет множество факторов: праздники, время отпусков, погода, циклы спроса в конкретной категории товаров, проведение акций и даже изменения экономической ситуации. Чтобы отличить случайные колебания от устойчивой сезонности, нужны корректные методы анализа и правильные данные.
Сезонность — это закономерное повторение спадов и подъемов продаж в одно и то же время года. Для ее измерения важно понимать, какие показатели стоит принимать во внимание, как долго наблюдать за ними, и почему простое сравнение выручки не дает реальной картины.
Сколько данных нужно для анализа?
Чтобы увидеть устойчивый сезонный паттерн (повторяющуюся схему поведения покупателей), необходимо иметь данные минимум за два полных года. Один цикл редко показывает реальное положение: всплеск или провал в одном сезоне может быть связан с разовой акцией, техническими ошибками, новыми конкурентами или колебаниями цен.
Оптимальным считается период в три-пять лет. За это время можно увидеть, действительно ли спрос повторяется одинаково в одно и то же время, а также выявить изменения, связанные с развитием рынка или ростом самого магазина. Если данных больше пяти лет, анализ становится еще точнее, потому что снижает влияние случайных факторов и позволяет сравнивать, как менялась потребительская активность до появления крупных трендов — например, повсеместного роста онлайн-покупок или изменения поведения клиентов после пандемии.
В каком виде должны быть данные?
Для корректного исследования сезонности необходимо собирать информацию в разрезе времени: по дням, неделям или месяцам, в зависимости от того, насколько точно требуется видеть колебания. Иногда ежедневные данные позволяют заметить влияние коротких событий, таких как праздничные выходные, а месячные — увидеть долгосрочные закономерности.
В таблицу или базу данных нужно включать не только выручку, но и количество заказов, средний чек (обычно его обозначают аббревиатурой AOV — от английского Average Order Value), число товаров в одном заказе и другую полезную информацию. Например, важно знать, когда проводились промо-акции, какие товары временно исчезали из ассортимента, какие рекламные кампании запускались и менялись ли цены.
Только при наличии такой контекстной информации можно понять, что является настоящей сезонностью, а что — результатом управляемых действий бизнеса.
Почему нельзя анализировать только выручку?
Многие предприниматели интуитивно начинают анализ продаж с выручки и делают ошибочные выводы. На самом деле выручка — это наиболее чувствительный и наименее объективный показатель для определения сезонности.
Первое, что искажает ее динамику, — инфляция. Если общие цены в экономике растут, увеличивается и выручка интернет-магазина, даже если покупателей становится меньше. Например, рост цен на 10% может создать иллюзию успеха, хотя фактически спрос мог снизиться.
Второй фактор — изменения собственных цен магазина. Если ритейлер корректирует стоимость товаров или переводит фокус на более дорогие категории, то выручка увеличивается, хотя количество заказов и количество покупателей остаются неизменными.
Третий фактор — ассортимент. Если клиенты стали чаще покупать комплектующие, предпочитают наборы отдельным позициям или более дорогостоящие товары эконом-сегменту, средний чек растет, а выручка становится больше. Но без оценки числа заказов нельзя понять, связано ли это с сезонным спросом или с изменениями в предложении магазина. Конечно, увеличение среднего чека, если оно не связано с увеличением цен на товары, отражает положительную динамику. Чтобы отличить, за счет чего вырос средний чек, в анализ можно добавить такие показатели, как: среднее количество товаров в заказе, средний процент наценки на товары в заказе.
Таким образом, выручка как таковая не может быть единственным ориентиром для оценки сезонных колебаний в продажах интернет-магазина, и для корректного вывода об активности клиентов нужно анализировать структуру продаж глубже.
Как правильно исследовать количество заказов и средний чек?
Чтобы увидеть настоящую сезонность, важно наблюдать за числом заказов и входящих заявок. Это показатели, которые непосредственно отражают интерес покупателей. Если в одно и то же время года количество заказов и обращений падает или растет регулярно, можно говорить о сезонном эффекте.
Однако количество заказов само по себе тоже может вводить в заблуждение. Например, если магазин проводит мощную акцию, часть продаж из будущих месяцев «переносится» в период скидок. В результате спрос позже падает, хотя это не имеет отношения к сезонности. Другой возможный вариант развития событий, когда один покупатель условно за один визит оформляет два заказа. Это может быть тогда, когда покупка одной вещи связана с оформлением гарантийного чека, либо сроки отправки разных товаров из одного заказа отличаются, тогда и кассовый чек может быть оформлен отдельно, либо, по другим причинам один заказ разбивается на несколько. Таким образом, определение сезонности требует как минимум нескольких важных условий:
- вы обладаете оцифрованными точными данными за 2 года и более,
- определяете и отслеживаете несколько характеризующих именно ваш бизнес показателей,
- учитываете влияние внесезонных факторов: скидки, активность конкурентов, изменение ассортимента, изменение спроса, связанное с другими причинами.
Как практически измерить сезонность
Первый этап — собрать данные минимум за два-три года. Затем нужно рассчитать показатели для каждого временного периода. Обычно применяют индекс сезонности. Это отношение показателя выбранного месяца или недели к среднему значению за год. Индекс выше ста процентов говорит о повышенном спросе, ниже — о снижении.
После вычисления индекса важно исключить влияние долгосрочного роста или падения бизнеса. Это делают при помощи скользящих средних, нормализации или сравнений между одноименными периодами в разные годы.
Следующий шаг — анализ цен, скидок и акций, изменениями ставки НДС и т.д. Если всплески совпадают с промо-кампаниями, это не сезонность, а управляемый маркетинг.
Повышение ставки НДС грядет, поэтому стоит заранее подумать, как это скажется на спросе. Об этом, мы скорее всего подготовим отдельную статью. Но если вкратце, то: зачастую спад активности наступает примерно через несколько недель после введения повышенного налога, а пик изменений спроса наблюдается в следующие 2-3 месяца и длиться до года.
Для глубокой аналитики используют математические модели: аддитивную или мультипликативную декомпозицию временных рядов, метод Хольта–Уинтерса (Holt-Winters), модели ARIMA или SARIMA, а также современный алгоритм Prophet, созданный для прогнозирования данных со сложной сезонностью. Эти инструменты помогают отделить тренд (долгосрочное изменение продаж), сезонную составляющую и случайные колебания.
Корректное измерение сезонных колебаний — это не просто сравнение выручки между месяцами. Чтобы понять реальное поведение покупателей, нужно анализировать количество заказов, средний чек, структуру покупок и изменения цен. Только комплексный подход позволяет увидеть, как на самом деле развивается интернет-магазин, где наблюдается настоящий сезонный эффект, а где на продажи влияют внешние факторы или маркетинговые активности.