今日の消費者はより要求が厳しく、より良い製品やエクスペリエンスを期待しています。満足できない場合は、他の場所を探すことがよくあります。の調査 世界中の 25,000 人の消費者 64% が企業が進化するニーズにより迅速に対応することを望んでいることを明らかにしました。
従来の「作って、売って、繰り返す」というアプローチでは、もはや顧客の期待には応えられません。企業は顧客が何を望んでいるのかを知る前に予測し、競合他社に先駆けてその要望に応えなければなりません。
しかし、企業は顧客が何を望んでいるのかをどのように正確に予測できるのでしょうか?読み続けて、顧客が意見を聞いて理解されていると感じられるようにするための 5 つの需要予測テクニックを探っていきます。
目次
需要予測とは何ですか?なぜ重要ですか?
知っておくべき3つの需要予測
予期せぬ事態を避けるための 5 つの需要予測テクニック
リアルタイムの需要予測はサプライチェーンに革命をもたらします
需要予測とは何ですか?なぜ重要ですか?
需要予測は気象学者に似ていますが、企業は晴れや雨を予測するのではなく、今後の期間に顧客がどれだけの製品を欲しがるかを予測します。言い換えれば、顧客の需要の予測は、企業の商品やサービスに対する将来の需要を決定する推定プロセスにすぎません。
このような予測は推測の結果ではありません。代わりに、企業は統計ツールや計量経済ツールなどの定量的手法と、市場調査や専門家の意見などの定性的手法を使用して、需要傾向を正確に予測します。これらの方法については、次のセクションでさらに詳しく説明します。
需要予測はサプライチェーン管理の重要な要素であり、企業はそれをさまざまな方法で実装することで多大な利益を得ることができます。
- 最適化 在庫管理: 将来の需要を正確に予測することで、企業は最適な在庫レベルを維持できます。これにより、売上の損失や顧客の迷惑につながる可能性のある在庫切れや、資本を圧迫して保管の問題を引き起こす不必要な過剰在庫を回避することができます。
- コストの削減: 企業は、将来の需要を正確に予測し、生産能力と労働力を拡大または縮小することで、リソースを効率的に割り当てることができます。これにより、リソース割り当ての無駄が削減され、コストが削減され、収益性が向上します。
- 顧客満足度の向上: 顧客の需要を理解するには、必要なときに、必要な場所で適切な製品を確実に入手できるようにすることで、顧客のニーズを満たすか、それを超えることが必要です。需要予測により、企業はサプライ チェーンを顧客の需要に合わせて調整することができ、その結果、顧客の満足と賢明なビジネス上の意思決定がもたらされます。
知っておくべき3つの需要予測
需要予測にはさまざまなツールやテクニックが必要です。ただし、これらに入る前に、まず需要分析の概念を理解することが重要です。簡単なツアーの準備はできましたか?需要予測の 3 つの主要なタイプを見てみましょう。
定性的予測
通常、定性的予測手法は、履歴データが利用できない場合、または企業が新製品を発売したり、新しい市場に参入したりする場合に使用されます。純粋な数学的データではなく、業界の専門家の知識と経験、利害関係者の意見、その他の主観的な要素に依存しています。
たとえば、スマートフォン会社が新しい電話モデルの発売を計画しているとします。フォーカス グループ、調査、インタビューなどの定性的な予測手法を使用して、消費者がどのような機能を好むか、いくらなら支払ってもよいか、企業が販売すると予想されるユニット数を理解する場合があります。定性的予測の欠点は?これは主観的なものであり、認知バイアスの影響を受ける可能性があります。
時系列の需要予測
時系列需要予測は、将来の顧客ニーズを予測する定量的な予測アプローチです。このデータベースの方法では、過去のデータを考慮して将来の需要を推定します。
これには、過去の販売データを評価して、パターン、成長傾向、または将来の需要に影響を与える可能性のある年間のさまざまな時期に関連する変化を特定することが含まれます。次のような統計的手法を使用します。 線形回帰 および 移動平均 これらの需要予測を構築します。
これらの手法のうち、線形回帰は、グラフ上の点のグループを通る最良の直線を描くようなものです。この線は、データの根本的な傾向を最も正確に推測するものであるため、将来のシナリオを予測するのに役立ちます。過去の売上線が上昇傾向にある場合、将来の売上も増加する可能性が高いことを示す有用な指標となります。
受動的需要予測
受動的需要予測は、過去の販売データを使用して将来の需要を予測するもう 1 つの定量的な方法です。ただし、時系列の需要予測とは異なり、受動的な需要予測はより単純化されていると考えられています。通常、これは、厳密に季節限定の売上がある企業、または着実に売上が増加している企業 (毎年同じ売上パターンが見られる企業) に最適です。
販売する小さな店を考えてみましょう クリスマスの飾り。時計仕掛けのように、毎年 100 月と 110 月に売上が急増しますが、残りの期間は売上が伸びません。この店舗は、昨年の 120 月と XNUMX 月の売上高を調べることで、受動的な需要予測を使用して、今年の売上高を把握することができます。単純化した例を使用すると、昨年 XNUMX 月に XNUMX 個のクリスマス ツリー オーナメントが販売され、ビジネスが順調に成長している場合、今年は約 XNUMX ～ XNUMX 個の販売が見込まれると考えられます。
予期せぬ事態を避けるための 5 つの需要予測テクニック
さまざまなタイプの需要予測の知識を備えたところで、上位 5 つの予測手法を詳しく調査し、その仕組みの核心を理解しましょう。
デルファイ法
Delphi メソッドは、専門家グループの集合的な知恵を活用する反復的な定性プロセスです。この反復的なアプローチは、製品やサービスの将来の需要に関する正確な予測を生成するために、さまざまな知識のある個人からの意見や推奨事項を洗練することを中心に展開されます。この反復プロセスの内訳は次のとおりです。
- 専門家の選択: 業界の専門家、市場アナリスト、さらには広範な市場知識を持つ組織内の経験豊富なメンバーを含む、ビジネス分野の多様な専門家グループを編成します。
- 質問する: ファシリテーターは、「今後 2 年間の製品需要に影響を与える要因は何ですか?」など、ビジネスの将来の需要に関連する質問を中心としたアンケートを専門家に提出します。
- 意見の収集: アンケートの回答は各専門家から独立して収集されるため、他の人の意見を妨げることなく自由に意見を表現できます。
- フィードバックの共有: ファシリテーターは、回答で伝えられた主要なアイデアや意見の概要をまとめてグループに再配布し、専門家が一般的な傾向や同僚の視点を検討できるようにします。
- 意見の再評価: この新しい情報を使用して、専門家は以前の回答を再評価し、他の参加者から得た洞察に基づいて修正を加えます。
- プロセスを繰り返す: 合意に達するために、専門家の予測が一致するまで、質問、フィードバックの共有、意見の修正というサイクルが繰り返されます。
市場調査
市場調査 対象となる消費者の好み、ニーズ、行動に関する貴重なデータを収集、分析、解釈する体系的なプロセスです。定性的な需要予測手法として、フォーカス グループのディスカッションや調査を利用して、消費者の好みを理解し、製品やサービスに対する将来の需要を予測します。
ブランドがおいしいチョコレートバーを販売するシナリオを考えてみましょう。彼らは、従来のミルクチョコレートバーの売上が着実に減少していることに気づいています。彼らはパニックに陥ることなく、最高の探偵スキルを駆使して定性的な市場調査を実施しました。
このブランドは、さまざまな年齢層、背景、地理的な場所のチョコレート愛好家とのバーチャル フォーカス グループ ディスカッションを企画しました。彼らはチョコレートの好みについて尋ねました – 彼らはミルクチョコレートが好きですか、それともダークチョコレートとホワイトチョコレートのどちらが好きですか?彼らはシングルオリジンのチョコレートを求めているのでしょうか？彼らはチョコレートバーにナッツ、フルーツ、または他の材料を加えることを好みますか?
また、ソーシャル メディア ページを通じてより多くの視聴者にオンライン アンケートを送信し、乗り換えの理由についてさらに詳細を収集しました。彼らは健康志向が強いのでしょうか？ビーガン？それともインスタグラムのトレンドを追っているだけなのでしょうか？
結果が出ると、消費者が乳製品を含まない代替品を探しているため、ビーガンチョコレートの需要が高まっていることがわかりました。また、顧客は創造性を求めており、エキサイティングな材料や予想外の風味プロファイルを求めていることもわかりました。
これらの洞察に基づいて、このブランドは海塩とキャラメルの刺激的なミックスを使用したビーガン対応のダーク チョコレート バーを発売しました。これは気まぐれに基づいたランダムな決定ではありません。それは戦略的で計算され、買い物客の好みに基づいて行われます。これらはすべて徹底した市場調査のおかげです。
素朴な予測モデル
ナイーブ予測モデルは、直近の期間の実需要を使用してその後の予測を決定する単純な定量的手法です。このモデルは、歴史はしばしば繰り返されるという原則に基づいて動作し、過去のデータが将来の需要を正確に予測できることを示しています。複雑な計算や詳細な統計的洞察を必要としないため、「ナイーブ」と呼ばれるのが適切です。
ビジネス オーナーが、環境に優しい再利用可能なウォーター ボトルを専門とする電子商取引ストアを運営しているとします。これらのボトルは環境に優しい性質のためかなりの人気を集めており、数か月にわたって安定した需要が見られます。
素朴な予測モデルを利用すると、店主は直近の月の売上 (例: 水のボトル 500 本) に基づいて次の月の需要を予測します。再利用可能なウォーターボトルの需要は季節の変化や市場動向の影響を受けずに比較的安定しているため、素朴なモデルの単純さにより翌月の予想売上が正確に予測されます。
確率モデル
確率モデルは、数式と統計的尺度に大きく依存する高度な統計予測ツールです。将来が不確実な場合に使用されます。 「確率的」という言葉は、出来事が起こる可能性を表す数学用語である「確率」という言葉に由来しています。
確率モデルでは、企業は過去の販売データと数式を使用して、将来の需要を予測します。それはどういう意味ですか？簡単に言えば、夏場の日よけ帽子の過去の売上を調べるようなものです。毎年 6 月、7 月、8 月に高い売上が発生する場合、確率モデルは、そのパターンに基づいて、今後数年間、これらの月に高い売上が発生することも予測します。
「ポアソン分布」と「ベイズ確率モデル」は、人気のある確率モデルです。
ポアソンモデル
ポアソン分布は雨を予測するものと考えてください。 10 日のうち 30 日は雨が降る可能性が高いことはわかっているかもしれませんが、それがどの日になるかを予測することはできません。それはランダムです。同様に、ポアソン分布は、企業が毎日何人の顧客が自社の店舗や Web サイトに立ち寄る可能性があるかを推定するのに役立ちます。
ポアソン分布を使用すると、ビジネス オーナーは毎日平均約 100 個の帽子が売れていることに気づくことができます。晴れた日にはこの数値が上がり、曇りの日には下がります。ポアソン モデルを通じて、ショップは次のことを知ることができます。
- たとえば曇りの日に帽子が 50 個売れる確率は、
- あるいは、晴れた日には 150 個の帽子を高く飛ばすこともできます。
ベイジアンモデル
ベイジアン確率モデルは、新しいデータが入ってくると予測を更新することを目的としています。衣料品ブランドが冬用のコートをオンラインで販売していると仮定しましょう。過去のデータ (以前の考え) に基づくと、9 月の冬物コートの売上は比較的低かったことが観察されています。したがって、ブランドは当初、このパターンが次の 9 月シーズンにも続くと予測する可能性があります。
しかし、現在の 9 月シーズンでは、月の半ばに売上が急激に急増しています (新たな証拠)。このデータは、最初の予測を更新するよう促します。考えられる理由の 1 つは、今年の気温の急激な低下または異常な早冬である可能性があります。
この新しいデータにより、ブランドはベイジアン モデルを使用して予測を調整し、現在およびおそらく次の 9 月シーズンにおける需要の増加を予測しています (事後確率)。 e コマース ビジネスは、それに応じて在庫を蓄え、予期せぬ需要に対応できるようにします。
機械学習モデル
機械学習モデルは、ディープラーニングとニューラル ネットワークを利用して、複雑な関係を識別します。これらの関係は、従来の統計ツールでは解明できないほど複雑で非線形であることがよくあります。印象的ですね。
これを、観察するパターンから絶えず学習するデジタル脳として視覚化します。ここでのパターンは消費者の購買習慣です。私たちの脳が繰り返しや観察を通じて記憶を強化するのと同じように、機械学習モデルも時間の経過とともに適応し、理解を洗練させます。
例として、女性向けの美容製品を販売するビジネスを考えてみましょう。彼らは次のようなツールを活用することができます アリババのAIソリューション。このプラットフォームは、市場需要をシミュレートおよび調査し、データ インテリジェンスと時系列予測アルゴリズムを使用してデータを前処理します。
機械学習モデルは、顧客の購入パターンを分析することで新たなトレンドを特定できます。たとえば、毎年夏になると日焼け止めの需要が急増することに気づくかもしれません。別の例として、モデルは、企業が著名なメイクアップ アーティストのインフルエンサーと新たなコラボレーションを開始するたびに、特別版の口紅が非常に人気があることを検出する可能性があります。
リアルタイムの需要予測はサプライチェーンに革命をもたらします
企業が市場調査や調査などの定性的手法を使用するか、機械学習モデルなどの高度な定量的手法（または両方の組み合わせ）を使用するかにかかわらず、需要予測が大幅に変化していることは明らかです。
定期的な予測からリアルタイムの予測への進化は、顧客の行動に関する瞬間的なデータの可用性の増加によって推進されています。この即時性は、企業がデータを収集して予測を立てるのに何週間も何ヶ月も待つ必要がなくなることを意味します。
迅速に調整できるため、より正確な意思決定が可能になります。これにより、企業は需要の変化により迅速に対応できるようになり、より効率的で即応性の高いサプライ チェーンの構築につながります。顧客とその行動を理解する方法に関する戦略とテクニックの詳細については、 ブログセンター!
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