В июне россиянки купили почти на треть меньше свадебных платьев, чем в прошлом году. Почему?
8 июля 2021 отмечается День семьи, любви и верности (День памяти святых Петра и Февронии). В периоды, близкие к этой дате, проходит множество свадебных мероприятий.
Чек Индекс выяснил, как накануне Дня семьи, любви и верности развивался потребительский спрос на традиционные свадебные товары.
Как изменились средний чек и число покупок, в сравнении за июнь 2021 и 2020 гг.:
- свадебное платье – средний чек покупки 27 115 руб., на 10% выше, чем в июне прошлого года. Число покупок в июне – ниже прошлогоднего уровня на 30%, но выше майского уровня на 10%.
- свадебный букет – средний чек покупки 2 114 руб., на 20% выше, чем в прошлом году. Число покупок в июне – ниже прошлогоднего уровня на 23%, но выше уровня мая на 8%.
- обручальное кольцо – средний чек покупки 7 732 руб., на 17% выше, чем в прошлом году. Число покупок в июне – ниже прошлогоднего уровня на 7%, но выше уровня мая на 2%.
- шампанское – средний чек покупки 375 руб., на 5% выше, чем в прошлом году. Число покупок в июне – ниже прошлогоднего уровня на 2% и ниже уровня мая на 2%.
Эксперты Чек Индекса объясняют снижение числа покупок в сравнении «год к году» высокой базой июня 2020 г.. Тогда на этот месяц пришелся пик заключения брачных союзов, поскольку тому предшествовал почти трехмесячный период ограничений, что вынудило многих перенести проведение свадебных мероприятий на лето.
Сейчас другая ситуация, резких изменений «свадебной активности» месяц к месяцу не наблюдается. Тем не менее, на июнь и июль традиционно приходится высокий сезон продаж свадебных товаров.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.
