For the complete documentation index, see llms.txt. This page is also available as Markdown.

План-факт продаж и прогнозы

🗓 План-факт продаж

Функционал раздела «План‑факт продаж» позволяет::

  • сравнивать текущие показатели продаж с прошлыми периодами;

  • устанавливать плановые значения по ключевым метрикам;

  • отслеживать выполнение плана в режиме реального времени.

Сравнение с прошедшим выбранным полным календарным месяцем (Вариант А)

Сравнение с аналогичным периодом прошлого месяца (Вариант В).

Расшифровка основных показателей
  • Сумма заказов, РУБ – сумма заказов за вычетом отмен и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом;

  • Выкуп руб – сумма выкупленных заказов и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом;

  • Доход руб – сумма к выплате, т.е. сумма выкупа за вычетом всех удержаний (затрат) маркетплейса и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом;

  • Удержаний всего, РУБ – сумма затрат удержанных маркетплейсом и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом;

  • Хранение, РУБ – сумма хранения и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом;

  • Логистика, РУБ – сумма логистики и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом;

  • Эквайринг, РУБ – сумма эквайринга и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом;

  • Продвижение, РУБ – сумма продвижения и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом;

  • Комиссия МП, РУБ – сумма комиссии и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом;

  • Прочие затраты, РУБ – сумма прочих затрат и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом.

Все подсказки по значению используемых терминов и обозначений всегда можно увидеть под значком <?>

Термин «План» в Модуле SARP используется в двух подходах анализа. Первый вариант – в качестве обозначения планового показателя продаж и иных KPI (выкупы, доход, чистая прибыль и др.) и задается самим Пользователем покабинетно или в целом по бизнесу. Второй вариант - в целях сравнительного анализа основных показателей, достигнутых селлером на текущую дату (заказы, выкупы, доход), по сравнению с фактическими показателями предыдущих периодов.

Суть функционала «Установка плана»

В разделе появилась возможность задать план продаж на месяц по трём показателям:

  • сумма заказов (руб.);

  • сумма выкупов (руб.);

  • доход (руб.).

После установки плана система позволяет отслеживать, насколько текущие результаты соответствуют целевым значениям.

Анализ выполнения плана

В правой части интерфейса отображаются:

  • выполнение плана на текущую дату (в %): например, «24,12 %» означает, что на текущую дату выполнено 24,12 % от плана в 150 000 руб.;

  • сумма, оставшаяся до выполнения плана (в руб.): например, «113 813 руб.» — столько нужно продать для достижения цели, если отображается с минусом значит на столько перевыполнили план.

Переключение между показателями

Для анализа разных метрик используйте переключатель вверху графика:

  • «Заказы» — график и статистика адаптируются под этот показатель;

  • «Выкупы» — данные обновляются автоматически;

  • «Доход» — отображается соответствующая динамика.

Практические примеры использования

  • Контроль динамики: отслеживайте приближение текущих продаж к плану.

  • Принятие решений: при отставании от плана (например, 24 % вместо 30 %) проанализируйте причины (снижение спроса, логистические задержки) и скорректируйте стратегию.

  • Планирование ресурсов: оптимизируйте запасы, акции и рекламные кампании, зная остаток до плана.

  • Сравнение с прошлым периодом: оценивайте, улучшились ли результаты относительно аналогичного периода прошлого года.

Важные нюансы

  • План можно корректировать в любой момент — изменения сразу отобразятся на графике.

  • Данные обновляются автоматически по мере поступления новых продаж.

  • Функционал работает для выбранного маркетплейса и кабинета (настройка через фильтры).

Вывод

Новый функционал позволяет:

  • сравнивать текущие продажи с прошлыми периодами;

  • ставить конкретные цели по ключевым метрикам;

  • отслеживать выполнение плана в реальном времени;

  • оперативно реагировать на отклонения.

Используйте эти возможности для эффективного управления продажами!

📈 Тренд-прогноз

Тренд-прогноз позволяет просчитать и визуализировать ожидаемые(прогнозируемые) значения ключевых показателей до конца текущего месяца. Прогнозные данные отображаются на графиках заказов, выкупов и дохода в виде пунктирной линии, продлённой от последней доступной точки (последней даты текущего месяца).

Прогноз строится по двум сценариям:

  1. По тренду за предыдущий месяц — Используются данные полного предыдущего месяца.

  2. По тренду за текущий месяц — Используются данные с начала текущего месяца до текущей даты. — Рассчитывается на основе фактической динамики показателей в текущем периоде. — Прогноз по данным текущего месяца активируется с 7-го числа текущего месяца, так как до этой даты, как правило, недостаточно статистически значимых данных для достоверного расчёта тренда. — До 7-го числа данный вариант недоступен и не отображается.

Для целей расчета тренда применяется известный алгоритм линейной регрессии с минимизацией среднеквадратичных отклонений - статистический метод, используемый для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.

Алгоритм

Ключевая идея линейной регрессии — найти такую линейную функцию y=ax+b (оптимальную линию, проходящую через точки данных), которая минимизирует расстояние между предсказанными значениями и фактическими данными. При этом «расстояние» обычно измеряется как сумма квадратов отклонений, что делает метод чувствительным к выбросам в данных.

Допущения линейной регрессии:

  • Линейность — взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными должна быть линейной: изменение зависимой переменной пропорционально изменению независимых переменных.

  • Независимость — наблюдения должны быть независимыми друг от друга: значение одного наблюдения не влияет на значение другого.

Некоторые показатели, которые рассчитываются в результате линейной регрессии:

  • Линейный коэффициент корреляции — показывает тесноту связи между факторами. Чем ближе абсолютное значение к единице, тем сильнее линейная связь между факторами.

  • Коэффициент детерминации — характеризует долю дисперсии результативного признака, объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака.

Прим: В случае значений указанных коэффициентов ниже пороговых значений тренд-прогноз считается недостаточно достоверным и не визуализируется для пользователя.

Правила отображения:

• Прогнозные линии отображаются пунктиром разного цвета (синий цвет — фактические данные по предыдущему месяцу, зеленый пунктир — тренд-прогноз по предыдущему месяцу, оранжевый пунктир — по текущему месяцу).

  • На графике предусмотрена подпись легенды:

    • «Прогноз (по предыдущему месяцу)»

    • «Прогноз (по текущему месяцу)» — при наличии (после 7-го числа).

  • Прогноз экстраполируется до последнего дня текущего месяца, включительно.

  • При наведении на точку прогноза отображается всплывающая подсказка с датой и ожидаемым значением.

Пример интерпретации:

На 10-е число декабря система строит два прогноза:

  • Первый — на основе динамики показателей за ноябрь (исторический тренд)

  • Второй — на основе фактических данных с 1 по 10 декабря (актуальный тренд)

  • Анализ двух трендов позволяет оценить, опережает ли на текущий момент бизнес-процесс прошлые темпы или отстаёт и насколько это отклонение существенно.

Примечание:

Реализованный в данном модуле тренд-прогноз носит упрощенный и рекомендательный характер и не учитывает многие дополнительные факторы (участие в акциях и распродажах типа «черной пятницы», динамику затрат на рекламу, сезонность, эластичность спроса, нулевые остатки, попадание карточек «в архив» и т.д.). Рекомендуется использовать его как простой и наглядный инструмент для оперативного планирования и корректировки стратегии продаж и ценообразования.

Инструкция по разделу «Аномалии»

1. Назначение раздела

Раздел «Аномалии» предназначен для анализа динамики продаж с возможностью сравнения показателей текущего месяца с предыдущим периодом (глубиной в три месяца).

Функционал модуля «Аномалии» помогает в автоматическом режиме выявлять:

  • дни с аномально низкими продажами;

  • дни с аномально высокими продажами.

Это позволяет селлеру:

  • анализировать причины всплесков/провалов;

  • оперативно реагировать на отклонения.

2. Алгоритм работы

  1. По данным предыдущего периода (продолжительностью 1 месяц, например, январь 2026 г.) рассчитывается средняя скорость продаж в день.

  2. Сравниваются продажи за каждый день текущего месяца (например, февраль 2026 г.) с усреднённым показателем предыдущего месяца.

  3. Выделяются и визуализируются цветом (по «принципу светофора») дни по трём критериям:

    🔶 Красныйаномально низкие продажи (в 2 раза ниже средней скорости продаж предыдущего периода). 🔶 Зелёныйаномально высокие продажи (в 2 раза выше средней скорости продаж предыдущего периода). 🔶 Жёлтыйсредние значения (динамика сопоставима с предыдущим месяцем, без существенных отклонений).

  4. Фактические данные предыдущего периода отображаются синей линией для визуального сравнения.

3. Элементы интерфейса (на примере графика)

График «Выявление аномалий»:

  • Ось X (горизонтальная) — дни месяца.

  • Ось Y (вертикальная) — объём продаж в рублях.

  • Цветовые маркеры:

    • 🔶 Красный — аномально низкие продажи.

    • 🔶 Зелёный — аномально высокие продажи.

    • 🔶 Жёлтый — средние значения продаж.

    • Синяя линия — фактические данные предыдущего периода.

Сводные показатели (справа от графика):

  • Высокие показатели:

    • количество дней высоких продаж;

    • сумма продаж за эти дни;

    • процент от общего показателя продаж на текущую дату.

  • Низкие показатели:

    • количество дней низких продаж;

    • сумма продаж за эти дни;

    • процент от общего показателя продаж на текущую дату.

  • Процент от общей суммы — доля продаж за «пиковые» и «провальные» дни в общем объёме продаж на текущую дату.

4. Как интерпретировать данные (пример)

    • Зелёные зоны (высокие продажи):

      • Количество дней: 5.

      • Общая сумма продаж: 2 047 049 руб..

      • Доля от общей суммы текущего периода: 28,68%.

      • Эти дни отмечены зелёной зоной на графике. Это периоды всплеска продаж, значительно превышающие средние значения января.

    • Красные зоны (низкие продажи относительно января 2026 г.):

      • Количество дней: 1.

      • Общая сумма продаж: 59 590 руб..

      • Доля от общей суммы текущего периода: 0,83%.

      • Этот день отмечен красной зоной на графике. Это период, когда продажи резко упали по сравнению с январём.

    3. Средние значения:

    • Жёлтая зона показывает дни, где динамика продаж сопоставима с январём 2026 г. Это основная часть графика, где нет существенных отклонений.

5. Практические кейсы для использования

  • Анализ акций и скидок: проверить, были ли акции/скидки в дни высоких продаж.

  • Оценка сезонности: выделить аномальные дни в праздники/выходные для планирования запасов и акций.

  • Контроль остатков: в «красные» дни проверить остатки и скорректировать ценовую стратегию/логистику.

  • Мониторинг конкурентов: сопоставить аномалии с активностью конкурентов (скидки, новые позиции).

  • Оптимизация поставок: планировать запасы перед днями с традиционно высокими продажами.

  • Анализ внешних факторов: учитывать праздники, выходные, погоду.

6. Как использовать раздел для принятия решений

  • Для «красных» зон (низкие продажи):

    • проанализировать остатки товара;

    • проверить активность конкурентов;

    • оценить изменения в ценовой политике;

    • рассмотреть участие в акциях/промокампаниях.

  • Для «зелёных» зон (высокие продажи):

    • выяснить причины всплеска (акции, скидки, сезонный спрос);

    • оценить окупаемость затрат (реклама, логистика);

    • запланировать увеличение запасов на аналогичные периоды.

  • Для «жёлтых» зон (средние значения):

    • продолжить текущую стратегию (динамика близка к среднему показателю предыдущего месяца).

7. Дополнительные возможности

Сравнить аномалии по метрикам:

  • По заказам — анализ количества сделок.

  • По выкупам — оценка конверсии и реального спроса.

  • По доходам — анализ финансовых результатов.

8. Рекомендации

  • Проверять раздел минимум раз в неделю.

  • Комбинировать с другими отчётами (например, АВС‑анализом).

  • Сохранять выводы по периодам для выявления трендов.

  • Использовать фильтры (маркетплейс, кабинет) для детализации.

Вывод

Раздел «Аномалии» — инструмент для:

  • быстрого выявления проблемных и успешных дней;

  • принятия обоснованных решений по управлению продажами, остатками и маркетингом.

Используйте его для повышения эффективности бизнеса на маркетплейсе!

Буст-прогноз

1. Что такое «Буст-прогноз»?

«Буст-прогноз» — это инструмент прогнозирования изменений в продажах (заказах, выкупах, доходах) в зависимости от корректировки средней цены товара (скидки/наценки). Он показывает, как могут измениться показатели, если вы измените ценовую политику (например, дадите скидку 15%).

2. В чём отличие от «Тренд-прогноза»?

  • Тренд-прогноз — рассчитывает скорость продаж по текущему и предыдущему периодам, рисуя две пунктирные линии (по предыдущему и текущему периоду). Это базовый прогноз без учёта изменений цены.

  • Буст-прогноз — строится на основе тренд-прогноза, но учитывает влияние изменения цены (скидок/наценок). Если цена не меняется, буст-прогноз совпадает с тренд-прогнозом. Если цена меняется — прогноз корректируется.

3. Как работает буст-прогноз на графике?

На графике представлены:

  • Синяя линия — фактические данные предыдущего периода.

  • Оранжевая линия — фактические данные текущего периода.

  • Пунктирные линии — прогноз (тренд и буст).

  • Точка «Прогноз HukcsterMind» — дополнительный прогноз, рассчитанный с помощью ИИ (находится между значениями тренд- и буст-прогноза).

4. Как использовать буст-прогноз для принятия решений?

  1. Выберите период анализа (предыдущий и текущий) в интерфейсе.

  2. Определите показатель для анализа (заказы, выкупы, доходы) — они отображаются в правой части интерфейса.

  3. Задайте изменение цены (скидка/наценка) через кнопку «Установить скидку/наценку». Система рассчитает, как это повлияет на продажи.

  4. Проанализируйте график и числовые данные:

    • Сравните фактические данные с прогнозом.

    • Оцените, как изменение цены влияет на заказы, выкупы и доходы.

    • Используйте точку «Прогноз HukcsterMind» как дополнительный ориентир.

5. Ограничения буст-прогноза

  • Максимальная скидка/наценка — 20%. При превышении этого порога прогноз не рассчитывается, так как результаты становятся слишком неопределёнными.

  • Начало месяца — в первые 10 дней данные для прогнозирования ограничены, прогнозы могут быть менее точными.

  • Чувствительность спроса — при небольших изменениях цены количество заказов может не измениться.

6. Как интерпретировать числовые данные?

В правой части интерфейса представлены данные по трём показателям (заказы, выкупы, доходы):

  • Факт за предыдущий период — реальные продажи за прошлый период.

  • Факт на текущую дату — текущие продажи.

  • Буст-прогноз по предыдущему периоду — прогноз на основе прошлых данных с учётом изменения цены.

  • Буст-прогноз по текущему периоду — прогноз на основе текущих данных с учётом изменения цены.

7. Пример использования

Допустим, вы хотите узнать, как изменится доход, если снизить цену на 10%:

  1. Выберите период анализа.

  2. Выберите показатель «Доходы».

  3. Установите скидку 10% через соответствующую кнопку.

  4. Проанализируйте график и числовые данные — система покажет, как изменится доход при таком сценарии.

8. Важные нюансы

  • Буст-прогноз учитывает эластичность спроса — зависимость количества заказов от изменения цены.

  • При повышении цены количество заказов может уменьшиться, но средняя цена продажи вырастет (и наоборот).

  • Прогнозы являются ориентиром, а не гарантированным результатом — учитывайте другие факторы, влияющие на продажи.

Вывод: буст-прогноз помогает оценить влияние изменения цены на ключевые показатели продаж, позволяя принимать более обоснованные решения по ценообразованию.

Контакты поддержки