Краткий план исследований и практических решений.
1) Подготовка данных
- Свести данные к одинаковой периодичности (день/неделя/месяц). Для месячных данных $m=12$.
- Очистить выбросы и учесть промо/выходные/праздники как отдельные метки.
2) Декомпозиция временных рядов (сезонность + тренд)
- Аддитивная: $Y_t=T_t+S_t+R_t$ или мультипликативная: $Y_t=T_t\times S_t\times R_t$.
- Методы: классическое скользящее среднее (CMA), STL, Hodrick–Prescott, Holt–Winters (экспон. сглаживание).
- Пример CMA: ${\text{CMA}}_t=\frac{1}{m}\sum _{i=-k}^k{Y}_{t+i}$ (для нечётного окна длина $m=2k+1$).
- Что даёт: выделение тренда $T_t$, сезонного индекса $S_t$, остатка $R_t$.
3) Автокорреляция и тесты сезонности
- ACF/PACF для выявления периодичности.
- Тесты значимости сезонности (напр., тесты на автокорреляцию или Kruskal–Wallis по месяцам).
- Если месячные: вычислить сезонный индекс: $S{I}_m=\frac{\text{среднее по месяцу}m}{\text{среднее за год}}$.
4) Модельный прогноз и проверка сезонности
- SARIMA / ETS / Prophet для учёта тренда и сезонности + интервалы неопределённости.
- Оценка качества: RMSE, MAPE по валидации.
5) Детекция структурных сдвигов
- Тесты на разрывы: Bai–Perron, Pettitt, CUSUM; поиск точек смены тренда.
- Регрессия с dummy-переменными или с кусочными (piecewise) трендами: $Y_t={\beta }_0+{\beta }_{1}t+{\beta }_2(t-T_0{)}_{+}+\dots$.
6) Сравнительный и сегментный анализ категорий
- Кластеризация категорий по поведению (k-means/DTW) чтобы выделить «сезонные», «ростовые», «ниша/стабильные».
- PCA для сокращения размерности и выявления общих факторов.
7) Кросс-аналитика и корзинные связи
- Cross-correlation между категориями (влияния одной категории на другую).
- Market-basket / association rules (Apriori) для кросс-продаж и комплементарностей.
8) Аномалии и промо-эффекты
- Оценить влияние акций: разность в $Y_t$ во время/вне промо (дифференцированный анализ).
- Разделить натуральную сезонность и искусственные всплески от маркетинга.
Практические маркетинговые решения (что делать по результатам)
1) Планирование ассортимента и закупок
- Для категорий с выраженной сезонностью — увеличить запасы заранее на пиковые месяцы, уменьшить в провальные; использовать сезонный индекс $S{I}_m$ для корректировки прогноза заказов.
- Для «ростовых» категорий — расширять линейку/бренды.
2) Тайминг промо и ценовой политики
- Переносить основные акции в предсезон для стимулирования ранних покупок; «поддерживающие» акции в спад для выравнивания спроса.
- Динамическое ценообразование: повышать цены в устойчивые пики, дисконтировать в низкий сезон для ускорения оборачиваемости.
3) Ассортимент и мерчендайзинг
- Ставить комплементарные товары рядом, если basket-analysis показывает высокую поддержку.
- Уменьшать/убирать SKUs с устойчивым падением продаж; тестировать новые продукты в ниши, где есть спрос.
4) Коммуникации и CRM
- Сегментировать клиентов по покупательским паттернам и запускать таргетированные кампании перед пиками.
- Лояльность: бонусы в межсезонье, купоны на доп. покупки в низкий сезон.
5) Операционная оптимизация
- Планирование персонала (штат) под прогнозы спроса.
- Договоры с поставщиками с учётом сезонных заказов для снижения стоимости хранения.
6) Тестирование и контроль
- A/B-тесты промо-тайминга и цен; оценивать uplift относительно контрольной группы.
- Внедрить KPI: сезонный индекс, рост по тренду, MAPE прогноза, доля промо-продаж.
Краткая схема рабочего процесса
1. Свести данные → 2. Очистить/маркировать промо и праздники → 3. Декомпозиция (STL/Holt‑Winters) → 4. Детекция structural breaks → 5. Кластеризация категорий → 6. Построение прогнозов и сценариев → 7. Внедрение маркет-плана + тестирование → 8. Мониторинг KPI.
Ключевые метрики для принятия решений
- Сезонный индекс $S{I}_m$, годовой тренд (рост в \%), MAPE прогноза, uplift от промо, доля категории в выручке.
Если нужно, могу предложить конкретную последовательность команд/пакетов (Python/R) и пример кода для декомпозиции и детекции разрывов.