| Атрибут | Предыдущая неделя (29.03.2026), % | Текущая неделя (05.04.2026), % | Изменение, % |
|---|---|---|---|
| Велосипедные шорты | 0.03 | 0.04 | 23.09 |
| Лен | 0.41 | 0.47 | 16.13 |
| Джинсовые шорты | 0.34 | 0.39 | 13.72 |
| В горошек | 0.06 | 0.07 | 13.67 |
| Английское кружево | 0.2 | 0.23 | 11.7 |
| Зеленый: Зеленый ультрамарин | 0.07 | 0.07 | 11.11 |
| Зебра | 0.05 | 0.06 | 10.87 |
| Пейсли | 0.12 | 0.14 | 10.74 |
| Клетка гингем | 0.11 | 0.12 | 10.67 |
| Майка | 0.96 | 1.06 | 10.46 |
| Атрибут | Предыдущая неделя (29.03.2026), % | Текущая неделя (05.04.2026), % | Изменение, % |
|---|---|---|---|
| Фиолетовый: Фиолетовая фуксия | 0.11 | 0.26 | 140.19 |
| Зеленый: Эдем | 0.15 | 0.26 | 77.48 |
| Полукомбинезон | 0.3 | 0.46 | 52.87 |
| Змеиный узор | 0.45 | 0.65 | 44.17 |
| Толстая вязка | 0.85 | 1.22 | 43.66 |
| Цветы на темном фоне | 0.29 | 0.42 | 42.16 |
| Зеленый: Оливково-желтый | 0.12 | 0.15 | 33.16 |
| Y2k | 0.55 | 0.72 | 31.06 |
| Узор с буквами | 0.26 | 0.33 | 29.65 |
| Прозрачная юбка | 1.46 | 1.88 | 28.91 |
Подробнее смотрите https://1digit.ru/blog/2026-04-07-weekly-dashboard/
Рынок штормит. Покупатель экономит. Каждая ошибка в ассортименте стоит дороже. Мы помогаем фэшн-брендам оптимизировать ассортимент, размерные сетки и товарные остатки на основе рыночных данных — задолго до производства.
Снижение рисков
Мы анализируем 350 визуальных характеристик одежды и прогнозируем спрос до начала производства — по эскизу или фотографии. Вы узнаете, какие силуэты, крой, цвета и фактуры будут расти в спросе через 6-12 месяцев, и не вкладываетесь в то, что не продастся.
Снижение рисков
Неправильная размерная сетка — одна из главных причин замороженных остатков. Мы строим оптимальные размерные кривые на основе реальных продаж на маркетплейсах и антропометрических данных Росстата. Результат — ускорение оборачиваемости до 10–20% и сокращение нераспроданных остатков до 15–25%.
Снижение рисков
Мы отслеживаем, как каждый фэшн-атрибут проходит путь от мировых показов через инфлюенсеров в соцсетях до массового рынка. 10 лет данных с подиумов, стрит-стайл, кино и сериалы — вы видите тренды раньше конкурентов и принимаете решения на основе данных, а не интуиции.
Снижение рисков
Мы находим комбинации атрибутов, на которые есть спрос, но мало предложения. 140 млн товаров на Wildberries, данные Lamoda и поисковые запросы покупателей — всё это сегментировано на 500+ тысяч ниш. Вы находите рыночные возможности, которые не видны в стандартной аналитике.
Снижение рисков
Мы сравниваем ваш ассортимент с рынком не по ценам, а по продуктовым характеристикам. Покажем, где ваше предложение не совпадает со спросом, какие позиции рискуют зависнуть и где есть потенциал для роста. Индивидуальный консалтинг под задачи вашего бренда.
Наши разборы карточек помогают понять, что нужно делать с карточкой, чтобы она продавала больше. Посмотрите примеры в нашем блоге
Оптовик решал пуховики какой длины закупать и в какой ценовой сегмент заходить, мы сделали прогноз спроса на ВБ по разным пуховикам
Производитель значков решал, какие аниме-герои перспективнее для печати на значках, и мы анализировали для него перспективы спроса на разных аниме-героев
Производитель одежды решал, какое термобелье шить: для какого пола/возраста, из какого материала, и др. характеристики. Мы сделали прогноз спроса по разным видам термобелья, и выбрали самые перспективные сегменты
Команда
Я занимаюсь дата-аналитикой в екоммерц уже 15 лет
