Несколько погожих выходных дней апреля создали благоприятную погоду продаж товаров из «шашлычного набора».
Как, по данным аналитического ресурса checkindex.ru, изменились средний чек и число покупок таких категорий.Сравнение за первую половину 2021 и 2020 гг. (1-15 апреля 2021/2020):
- шашлык (готовый набор либо порция мяса) – средний чек покупки 304 руб, на 15% выше, чем в прошлом году. Число покупок – выросло на 57%.
- шампуры в комплекте – средний чек покупки 254 руб, на 5% выше, чем в прошлом году. Число покупок – выросло на 35%.
- мангал – средний чек покупки 977 руб, на 48% выше, чем в прошлом году. Число покупок – выросло на 86%.
- древесный уголь – средний чек покупки 228 руб, на 11% ниже, чем в прошлом году. Число покупок – выросло на 12%.
- розжиг – средний чек покупки 195 руб, на 43% выше, чем в прошлом году. Число покупок – выросло на 13%.
Эксперты ЧекИндекса отмечают: учитывая базу прошлого года, когда продажи шашлычного набора за первую половину апреля были на треть ниже уровня 2019 года, можно говорить о восстановлении потребительского спроса в данном сегменте к привычным показателям.
В апреле текущего года наиболее заметный рост числа покупок данных товаров наблюдался в период вторых выходных апреля (10-11 апреля), когда в столицу и центральные регионы страны пришли теплые дни. Рост продаж, по сравнению с выходными предыдущей недели, составлял 30-40%.
На третьи выходные апреля (17-18 апреля) шашлыков и сопутствующих товаров было куплено на 22% меньше, чем за субботу-воскресенье 10-11 апреля. Во многом, на ситуацию повлиял запас аналогичных покупок прошлой недели.При публикации и упоминании материалов ссылка на Чек Индекс обязательна.
Чек Индекс (checkindex.ru) – аналитический ресурс «Платформы ОФД», обрабатывающей ежедневно свыше 44 млн чеков с более миллиона онлайн-касс в России. Проект показывает изменение реальных трат россиян на отдельные товары, категории, отрасли розничной торговли и сферы услуг. На портале checkindex.ru регулярно публикуются исследования об изменении потребительского поведения, основанные на агрегированных обезличенных данных ОФД.
