Home > Jak przewidzieć hity zakupowe w dropshippingu przy użyciu arkusza kalkulacyjnego Excel?

Jak przewidzieć hity zakupowe w dropshippingu przy użyciu arkusza kalkulacyjnego Excel?

2025-04-28
Product 1

Suszarka do włosów 7-w-1-1350

$133.7
Product 1

słuchawki AirPods 3

$7.53
Product 1

Jordan 4 Retro (40 kolorów)

$34.25
Product 1

kasabianka(40 style)-1074

$25.89
Product 1

Prada Casual Sneakers (22 kolorów)

$38.08
Product 1

Seria New Balance 9060

$38.36
Product 1

Dior Seria B30 (styl 20)

$45.21
Product 1

2024 Nowy Jordan 4 (12 kolorów)

$38.36
Product 1

Dior b22-b23

$45.21
Product 1

OG Balenciaga speed-1047

$44.93
Product 1

AMIRI MA-1

$71.23
Product 1

Dunk Low (30 kolorów)

$19.18
Product 1

Koszulka z jeansowymi łzami -0930

$9.32
Product 1

Zegarki Rolex (3 jakości 14 stylów)

$52.05
Product 1

Torby modne GOYARD

$9.45
Product 1

Balenciaga Triples (7 style) -0515

$82.19
Product 1

Pasy LV (styl 36)

$11.64
Product 1

AMIRI kapelusz-0662

$13.56
Product 1

Louis Vuitton torba modowa

$47.95
Product 1

Worek kubełkowy LV

$54.66

Analiza danych w Excelu wraz z wtyczkami do uczenia maszynowego Google Sheets może stać się kluczowym narzędziem w przewidywaniu trendów zakupowych. Poniżej przedstawiamy proces krok po kroku.

1. Gromadzenie danych źródłowych

W Excelu wkomponuj następujące źródła danych:

  • Dane historyczne sprzedaży
  • Social media APIs
  • Narzędzia jak Google Trends 
=IMPORTDATA("https://trends.google.com/trends/api/widgetdata/multiline?req="&ENCODEURL("..."))

2. Wykorzystanie wtyczek Google Sheets do analizy

Po zaimportowaniu danych do Google Sheets:

  1. Zainstaluj dodatek Exploratory
  2. Użyj Machine Learning Add-on
  3. Zastosuj formułę =FORECAST.ETS

Przykładowy zautomatyzowany arkusz może przewidywać trendy z dokładnością nawet 78-85% przy użyciu algorytmów LASSO.

3. Strategia liczbowego audytu produktów

Kryterium Formuła Excel Cel optymalizacyjny
Wskaźnik wzmianek SM =SUMA(COUNTIF(dane,"*#hasztag*"))     5%/tydzień
Tempo wzrostu wyszukiwań =LINEST(Google_Trends_data) Nachylenie     15°

4. Automatyzacja raportowania

Po przygotowaniu modelu:

  1. Skonfiguruj Apps Script do wysyłki cotygodniowych raportów
  2. Zintegruj arkusze z narzędziami BI (Power BI/Data Studio)

Przykładowy skrypt automatyzujący:

// Apps Script
function generateReport() {
  const predictions = SpreadsheetApp.getActiveSheet()
    .getRange("H2:I10").getDisplayValues();
  GmailApp.sendEmail("[email protected]", 
    "Prognozy hitu - " + new Date(), 
    HTMLtable(predictions));
}