Как анализировать историю продаж Wildberries и использовать данные для роста прибыли

Краткий ответ: история продаж Wildberries показывает, как менялся спрос на товар и помогает прогнозировать будущие продажи. Для планирования поставок недостаточно посмотреть только количество заказов за несколько дней. Нужно учитывать динамику продаж, остатки, сезонность, товары в пути и текущий прогноз спроса.

Что такое история продаж Wildberries

История продаж — это данные о том, как товар продавался за определенный период.

Она позволяет увидеть не только количество заказов, но и динамику спроса: растут продажи или снижаются, есть ли сезонные колебания, как меняется скорость реализации и насколько фактические продажи соответствуют прогнозу.

Например, если товар продавался по 10 единиц в день в начале месяца, а к его концу — уже по 20, простого среднего значения за весь период будет недостаточно для планирования следующей поставки.

Поэтому история продаж нужна не только для отчетности. Это один из источников данных для принятия решений о закупках, запасах и поставках.

Зачем анализировать историю продаж

История продаж помогает ответить на несколько практических вопросов:

сколько товара реально продается;

растет или снижается спрос;

когда потребуется следующая поставка;

какой запас потребуется на будущий период;

есть ли сезонные изменения;

какие товары продаются хуже ожидаемого;

как меняется спрос после изменения цены, рекламы или акции.

Чем длиннее период анализа, тем больше закономерностей можно увидеть. При этом данные за несколько лет не стоит механически усреднять: более старые периоды могут хуже отражать текущий спрос, если изменились цена, ассортимент, конкуренция или условия продвижения.

Какие показатели анализировать

Продажи по дням

Ежедневные продажи позволяют увидеть динамику спроса.

Например:

1-я неделя — 10 единиц в день;

2-я неделя — 12;

3-я неделя — 16;

4-я неделя — 19.

Такая динамика отличается от ситуации, когда товар весь месяц стабильно продавался по 14 единиц.

Для планирования следующей поставки важно понимать не только среднее значение, но и направление изменения спроса.

Количество заказов и проданных единиц

Количество заказов показывает активность покупателей, но для планирования запасов важно знать именно количество проданных единиц.

Если в одном заказе покупатель может приобрести несколько единиц товара, количество заказов и количество проданных товаров будут различаться.

Поэтому эти показатели лучше рассматривать вместе.

Выручка

Выручка показывает денежный результат продаж.

При этом рост выручки не обязательно означает рост количества проданных товаров. Например, продажи в штуках могут снизиться, а выручка вырасти из-за повышения цены.

Поэтому для управления запасами выручку нельзя использовать вместо показателей продаж в единицах.

Средние продажи в день

Один из базовых показателей для планирования запасов — среднее количество проданных единиц за день.

Формула:

Средние продажи в день = проданные единицы за период ÷ количество дней

Например, за 30 дней продано 900 единиц:

900 ÷ 30 = 30 единиц в день.

Этот показатель можно использовать для предварительной оценки дней запаса и потребности в следующей поставке.

Но для прогноза желательно учитывать не только среднее значение, но и динамику спроса и сезонность.

Остатки

Продажи необходимо анализировать вместе с остатками.

Если за неделю товар продался только 20 раз, это еще не означает низкий спрос. Возможно, большую часть недели на складе просто не было товара.

И наоборот, снижение продаж может быть связано не с падением интереса покупателей, а с недостаточным остатком.

Поэтому история продаж без информации о доступности товара может давать неполную картину.

Как анализировать динамику продаж

Не стоит смотреть только на абсолютное количество проданных единиц.

Полезно сравнивать несколько периодов:

Текущий период → предыдущий период → аналогичный период прошлого года.

Например, продажи выросли с 300 до 450 единиц в месяц.

Это рост на 50%, но причины могут быть разными:

увеличился спрос;

вырос рекламный трафик;

снизилась цена;

появилась акция;

уменьшилась конкуренция;

изменилось распределение товара.

Поэтому задача аналитики — не просто найти изменение показателя, а понять контекст этого изменения.

Как определить сезонность по истории продаж

История продаж помогает увидеть повторяющиеся сезонные изменения спроса.

Например:

школьные товары могут активнее продаваться перед началом учебного года;

зимняя одежда — в холодный сезон;

товары для сада — весной;

подарочные категории — перед определенными праздниками.

Для определения сезонности полезно сравнивать аналогичные периоды разных лет.

Если рост продаж повторяется примерно в одно и то же время, это может указывать на сезонный характер спроса.

При этом один всплеск еще не означает сезонность. Причиной могли быть акция, реклама, изменение цены или другой разовый фактор.

Сезонность и тренд — не одно и то же

Это важное различие при анализе истории продаж.

Сезонность — повторяющееся изменение спроса в определенный период.

Тренд — устойчивое изменение уровня продаж в течение времени.

Например, товар каждый год продается лучше осенью — это сезонность.

Если при этом продажи растут из года в год: 500, 700, 900 единиц за аналогичный период, — присутствует и восходящий тренд.

При планировании поставок нужно учитывать оба фактора.

Как найти товары, требующие внимания

История продаж помогает выявлять SKU, которые требуют дополнительного анализа.

Стоит проверить товар, если:

продажи заметно снизились;

продажи растут быстрее ожидаемого;

увеличилось количество дней без заказов;

остаток заканчивается раньше прогнозируемого срока;

продажи сильно отличаются от предыдущих периодов;

фактический спрос стабильно отклоняется от прогноза.

Важно не делать вывод о проблеме только по одному показателю.

Например, падение продаж может быть связано с уменьшением остатка. В таком случае проблема находится не в спросе, а в доступности товара.

Как использовать историю продаж для планирования поставок

Именно здесь аналитика продаж превращается в практический инструмент управления запасами.

Базовый расчет можно представить так:

Объем поставки = прогноз продаж на период + страховой запас − текущий остаток − товар в пути

История продаж используется для формирования прогноза.

Например, ожидаемые продажи на следующий период составляют 900 единиц. Страховой запас — 100 единиц. На складах уже есть 500 единиц, еще 200 находятся в пути.

Тогда:

900 + 100 − 500 − 200 = 300 единиц.

Ориентировочная потребность в новой поставке — 300 единиц.

Но прогноз продаж не обязательно должен быть равен простому среднему за предыдущий месяц. При его расчете нужно учитывать динамику спроса, сезонность и другие изменения.

Почему нельзя планировать поставки только по прошлым продажам

Прошлые продажи показывают, что произошло, но не гарантируют, что следующий период будет таким же.

Представим, что товар продавался:

январь — 300 единиц;

февраль — 350;

март — 450;

апрель — 520.

Если использовать только среднее значение, получится:

(300 + 350 + 450 + 520) ÷ 4 = 405 единиц.

Но продажи растут. Поэтому для следующего периода простое среднее может оказаться недостаточным.

В другой ситуации спрос может снижаться, и такой же расчет, наоборот, приведет к завышенной поставке.

Поэтому история продаж должна быть основой для прогноза, а не единственным показателем.

Как учитывать остатки и товар в пути

Допустим, по истории продаж прогнозируется потребность в 1 000 единицах на следующий период.

Но на складах уже есть 600 единиц, а еще 250 находятся в пути.

Если не учитывать эти 250 единиц, продавец может заказать лишний товар.

Поэтому при расчете поставок важно видеть общую картину:

прогноз спроса + необходимый резерв − текущие остатки − товар в пути.

Такой подход помогает снизить риск как дефицита, так и перезатаривания.

Почему ручной анализ становится сложным

При небольшом количестве SKU продавец может анализировать продажи в таблице.

Но при сотнях товаров приходится регулярно:

загружать новые данные;

пересчитывать средние продажи;

сравнивать периоды;

проверять остатки;

учитывать сезонность;

отслеживать изменения спроса;

пересчитывать будущие поставки.

Проблема не только во времени. При ручной работе легко использовать устаревшие данные или забыть один из факторов.

В результате один товар можно отправить слишком большим объемом, а другой — недопоставить.

Как «Мастер Поставки» использует историю продаж

«Мастер Поставки» использует историю продаж как один из источников данных для планирования поставок на Ozon и Wildberries.

При расчете можно учитывать:

текущие продажи;

историю продаж;

сезонность;

прогноз спроса;

текущие остатки;

товары в пути.

Для Wildberries также важны распределение запасов и продажи по регионам.

Таким образом, история продаж используется не отдельно от остальных показателей, а в связке с текущим состоянием запасов и прогнозом.

Например, если продажи товара растут, сервис учитывает эту динамику при планировании. Если спрос сезонно меняется, сезонность также участвует в расчете.

Это позволяет перейти от вопроса «сколько продали раньше?» к более полезному вопросу — «сколько товара потребуется дальше и когда его нужно пополнить?»

Как часто анализировать историю продаж

Периодичность зависит от категории и объема продаж.

Для активно продаваемых товаров изменения спроса имеет смысл отслеживать регулярно, поскольку несколько дней могут существенно изменить остаток.

Для товаров с небольшим количеством заказов полезнее смотреть более длинный период, чтобы не делать выводы на основании случайных колебаний.

При этом перед каждой новой поставкой данные стоит пересматривать: изменение продаж или остатков может изменить расчет.

Какие ошибки чаще всего допускают при анализе

Смотрят только на последние несколько дней

Краткий период может содержать случайный всплеск или падение. Для понимания закономерностей нужно сравнивать несколько периодов.

Игнорируют остатки

Низкие продажи при отсутствии товара не обязательно означают низкий спрос.

Не учитывают сезонность

Продажи в текущем месяце нельзя автоматически переносить на будущий период, если спрос зависит от сезона.

Используют только среднее значение

Средняя скорость продаж скрывает рост или снижение спроса.

Не учитывают товар в пути

Это может привести к завышенному объему следующей поставки.

Анализируют продажи отдельно от прогноза

История показывает прошлое. Для планирования поставок нужно дополнительно оценивать будущий спрос.

Главное

История продаж Wildberries — это не просто отчет о том, сколько товаров было продано. При правильном анализе она помогает увидеть динамику спроса, сезонность и изменения в ассортименте, а затем использовать эти данные для прогнозирования и планирования поставок.

Для расчета следующей поставки важно объединять историю продаж с текущими остатками, товаром в пути, сезонностью и прогнозом спроса.

Такой подход помогает своевременно пополнять востребованные товары, не накапливать лишние остатки и принимать решения на основе данных, а не только на основе продаж за последний месяц.

FAQ

Что такое история продаж на Wildberries?

Это данные о продажах товаров за выбранный период. История позволяет анализировать динамику спроса, сезонность, скорость продаж и изменения по отдельным SKU.

За какой период анализировать продажи Wildberries?

Универсального периода нет. Для текущего управления запасами полезны недавние данные, а для анализа сезонности и повторяющихся закономерностей — более длинная история и сравнение аналогичных периодов.

Как история продаж помогает рассчитать поставку?

Она используется для оценки будущего спроса. Затем прогноз сопоставляется с текущими остатками, товаром в пути и необходимым страховым запасом.

Нужно ли учитывать остатки при анализе продаж?

Да. Если товара не было в наличии, низкие продажи могут отражать не снижение спроса, а отсутствие возможности купить товар.

Как определить сезонность по истории продаж?

Нужно сравнить продажи за одинаковые периоды разных лет и найти повторяющиеся изменения спроса. При этом необходимо учитывать влияние рекламы, цены, акций и других факторов.

Почему средних продаж недостаточно для прогноза?

Среднее значение не показывает направление изменения спроса. При устойчивом росте или снижении продаж оно может завышать или занижать потребность в следующей поставке.

Можно ли автоматизировать анализ истории продаж?

Да. Сервисы аналитики и планирования поставок позволяют объединять историю продаж с текущими остатками, прогнозом, сезонностью и товаром в пути, чтобы быстрее рассчитывать потребность в пополнении.