редакции
Гадание по Google Trends как способ планирования поставок
Резкие изменения потребительского спроса в первой половине прошлого года вынудили аналитиков и координаторов поставок совершенствовать свой инструментарий: для более точных прогнозов нужны были новые техники моделирования спроса. Успешной оказалась стратегия обращения к данным, источником которых были сами потребители и точки продаж.
Так, группа исследователей из Европы и Индии применила данные поисковых запросов Google Trends для прогнозирования ажиотажного спроса на определенные товарные группы в масштабах страны. Отчет об исследовании опубликован в Европейском журнале операционных исследований.
Для примера были взяты 4 группы товаров: продовольствие, электроника, одежда и автомобили. В нормальных условиях спрос на них достаточно стабилен и не характеризуется какими-либо сложными моделями, и его легко прогнозировать. В условиях пандемии покупательское поведение кардинально меняется, в некоторых товарных категориях начинаются «панические покупки» и создание запасов дома.
Исследователи вывели формулу расчета повышенного спроса на товары, в которой учитывается число случаев заболевания в стране, а также введение ограничений на государственном уровне (локдаунов). Расчет производится на основании числа поисковых запросов Google Trends по соответствующим тематикам. Результаты показали, что при ведении локдауна понижается спрос на автомобили и одежду, а на продукты питания и электронику — повышается. При этом чем раньше вводятся ограничения от начала эпидемии, тем выше будет спрос. Результаты расчетов подтвердились сообщениями СМИ на протяжении года в четырех рассматриваемых странах — Индии, США, Великобритании и Сингапуре. При этом расчет на основе Google Trends дает гораздо более ранний прогноз, нежели данные о продажах, анализ товарных запасов или инвентаризация. Руководитель направления международной торговли и потребительских товаров аналитической компании SAS Дэн Митчел заявил, что их компания также начала использовать данные Google Trends в своих моделях, наряду с информацией о числе случаев заражения и государственных ограничениях. Об этом сообщает Supply Chain Dive. Наряду с Google Trends в компании SAS используют обобщенные данные сотовых операторов об изменении географии передвижения абонентов с течением времени на той или иной территории — и выявляют корреляцию с изменениями спроса и уровня товарных запасов на местном уровне. Викаш Гойал, вице-президент по продуктовой стратегии Oracle, также отмечает, что некоторые компании стремятся использовать данные, максимально приближенные к точкам продаж, например, данные просмотров карточек товаров маркетплейса Amazon и обобщенные данные компаний, проводящих исследования рынков. Несмотря на сдержанный оптимизм по поводу близкого окончания пандемии, аналитики уверены, что новые методики им пригодятся в будущем. Компании поняли, что им нужно больше данных о рынке, во взаимосвязи с другими рыночными данными, и чаще стали прислушиваться к спросу в непосредственной близости к точкам продаж, считает Гойал. При правильном подходе все эти данные помогают улучшить точность и своевременность прогноза колебаний потребительского спроса.
