Что российские мужчины получили в подарок в День защитника Отечества
2019 год показал, что женщины покупают подарки в последний момент — за день до праздника или непосредственно 23 февраля. Они не одиноки: такая же тенденция наблюдалась и перед 14 февраля, когда влюблённые делали покупки в последний день. По сравнению с неделей, предшествующей 23 февраля, продажи бритв вырастают на 42%, пены и геля для бритья — на 67,4%. Кстати, пена популярнее геля в 1,9 раза и дешевле в среднем на 47,2%.
Средняя цена на электробритву упала с 1 706 рублей на 38,6%, на бритву со сменными кассетами — на 8,6% до 395 рублей. Последнее связано выбором покупателей в пользу моделей с тремя, а не пятью лезвиями.
Продажи носков в этом году упали на 3%, а трусов — на 8,9%, так что кого-то ждет более оригинальный подарок, чем обычно. А вот продажи футболок, наоборот, выросли на 31,5%. 22 и 23 февраля спрос на них повышается в среднем на 40% по сравнению с предпраздничной неделей. Самые популярные принты — камуфляж и изображения супергероев.
Дороже всего “джентльменские наборы” для мужчин из носков, дезодоранта и геля для бритья обходились жителям Пермского края (1 372 рубля), Красноярского края (1 137 рублей), Тамбовской (999 рублей) и Амурской (788 рублей) областей. А жители Самарской (277 рублей), Омской (310 рублей), Ростовской (315 рублей) областей, Ставропольского края (307 рублей) и Башкортостана (313 рублей) могли потратить значительно меньшие суммы.
Еще один популярный подарок — крепкий алкоголь. В этом году продажи виски объемом 0,5 л выросли на 8,6%, а вот стоимость за бутылку снизилась на 20,4% с 588 рублей в 2019 году. С бутылками объемом 0,7 л ситуация обратная: их стали дарить реже на 48%, а их цена выросла на 29 % до 1159 рублей.
Продажи видеорегистраторов выросли на 13,5% по сравнению с прошлым годом, а средняя цена устройства снизилась с 3 145 рублей на 24%.
Методология исследования
Рассмотренный период:
- 1 февраля 2019 года — 23 февраля 2019 года;
- 1 февраля 2020 года — 23 февраля 2020 года.
Для анализа использовался классификатор собственной разработки на основе технологий машинного обучения. В результате выгрузки агрегированных и обезличенных данных были отобраны чеки, соответствующие условиям фильтрации. Для минимизации погрешности данные прошли дополнительную ручную проверку и верификацию специалистами OFD.ru.