アナリティクスと体系的判断の融合：
新製品の需要予測のためのステップ別ガイド

内容

新製品の需要は予測が最も難しいテーマの1つです。新製品の需要に関する不確実性は、より成熟した既存製品の需要を予測する場合とは比較にならないほど大きくなります。
こうした不確実性に加え、履歴データが一切存在しないことから、従来の時系列手法では、信頼に足る予測結果が得られません。しかし、体系的なプロセスの中で、過去に発売した類似製品の履歴データと特定領域の専門知識とを組み合わせて活用することで、それは新製品の需要を予測するための効果的なアプローチとなりえます。

ほとんどの企業は毎年、数多くの新製品を発売しており、その数は自社の製品ポートフォリオの10～15%を占めるのが一般的であることを考えれば、過去に発売した類似製品のデータを用いて新製品の需要予測を行うことは理に適っています。

類似性にもとづく手法により、ある新製品の需要を予測する上で過去に販売されたどの製品が役に立つかを判定できます。
この場合、新製品の需要予測は、類似予測手法を用いて導き出した類似製品のプロファイにもとづいて行われます。
新製品の発売後は、販売実績データを使用して予測の調整を行っていきます。

この資料では、いわゆる「進化的製品」の需要予測について、以下の手法を活用した最新のイノベーションを取り上げます。

• データマイニング
• セグメンテーションとクラスタリング
• 統計予測
• 特定領域の専門知識
• 非構造化データ