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需要予測は、在庫管理や生産管理の現場だけでなく、マーケティングの現場でも活用されています。本記事では、マーケティングに需要予測を活用するメリットや、需要予測の手法について解説します。
もとは在庫数や生産数の管理、業績管理などの目的でおこなわれる需要予測ですが、昨今ではマーケティングの分野でも活用されています。需要予測がマーケティングの現場で注目を集める背景には、消費者のニーズの多様化や、マーケティングの属人化といった課題があります。
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インターネットやSNSが発達することで、消費者は気軽にかつ能動的に情報を手に入れられるようになりました。その結果、消費者の求めるものが一元的ではなくなり、ニーズの多様化につながりました。加えて、現代社会では流行が移り変わりるサイクルも非常に短くなっています。多様なニーズと、急速に変化していくトレンド。これらに企業側が追いつくには、従来のマーケティング手法だけでは難しくなっているのです。
ニーズに合致したプロモーションを展開し、より高度なマーケティング戦略を立てるために、消費者の需要を正確に把握できる需要予測の手法が求められています。
昨今のマーケティング業界で課題となっているのが、マーケティングの属人化です。
マーケティング業務は、MA（マーケティングオートメーション）と呼ばれるツールの運用に始まり、戦略の立案、あらゆる媒体への広告の出稿、メルマガやDMの配信、さらにはユーザー増加を狙ったイベントの開催とその集客など多岐に渡ります。そして、これらの業務はマーケターの力量に依存してしまいがちです。
各マーケターの経験則や直感頼りのマーケティングをおこなうと、データや数字ではなく、マーケターの感覚主体となってしまうおそれがあります。現状に則した正確なマーケティングが実施できなくなるのはもちろん、「担当者しかわからない」といったブラックボックス化によって社内が混乱に陥る場合もあり、問題視されているのです。
そこで、マーケターに依存した感覚主体のマーケティングではなく、データや数字をメインに戦略を立てるための方法として、需要予測が導入されています。
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需要予測は、過去の販売データや自社で収集した情報に加え、天候や市場状況など複数の要因も取り入れたうえで、どれほどの需要があるのかを予測するものです。そのため、市場でのニーズや顧客ニーズを正確に把握できます。
需要予測で、あらゆるニーズを数字で把握することによって、適切な流通管理ができ、最適なプロモーション戦略を設計できるようになります。
商品やサービスの価格設定をおこなう際も、需要予測を活用すれば、データに基づいた適切な設定が可能です。
需要予測は、曜日・時間・月・季節などの、変則的な要因も加味して算出されます。過去のデータを分析することで、「この商品は夏に売れ行きがいい」「この時間帯はあまり売れていない」などの情報を、感覚値ではなく数値で把握できます。
そのため、需要の高いタイミングでは販売価格を上昇させる、売れ行きが下がるタイミングでセールを実施するといった、戦略的な価格設定が可能となります。
需要予測は、データを第一にして予測・分析をおこなう手法です。マーケティングに需要予測を取り入れることで、担当者の経験や勘頼りのマーケティングから脱却し、属人性を排除したプロモーション戦略を立てることができます。
また、データに基づく正確かつ納得感のある戦略を立てることで、失敗がしにくくなるのに加え、社内での合意や決裁も通りやすくなることが期待できます。
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需要予測をおこなう際に、主に使われる4つの手法をご紹介します。
移動平均法は、直近3ヶ月間など特定期間内の過去データを平均化して、需要を算出する方法です。特徴として、季節性やトレンドなどの影響をあまり加味せず、平滑化して予測するという点が挙げられます。そのため、中長期的な需要傾向をみる際に用いられることが多いです。
指数平滑法は、時系列に沿った過去の実績値のうち、最新のデータに着目して需要を予測する方式です。過去の実績を反映しつつも、より直近の実績に重きをおいて数字を予測します。このことから、最新の実績を重視した在庫管理が求められる、飲食や小売業界で活用されることが多いです。
回帰分析法は、変数間の因果関係を分析し、各要因と結果に基づいて需要予測をおこなう方法です。売上や需要といった「結果」に対して、時間・曜日・顧客数・商品単価といった異なる「要因」が、それぞれどの程度の影響を及ぼしているかを調べる際に用いられます。
加重移動平均法は、分析をおこなう各期間のデータ内で、特定の期間や要因を重視して予測をおこなう方法です。
加重移動平均法は、移動平均法をベースとした手法です。移動平均法は、季節性やトレンドなどの一時的な変動要因の影響を緩和し、中長期間の需要を算出します。これに対し加重移動平均法では、一時的な変動要因の影響を緩和せず計算します。なおかつ、最新のデータにウエイトをおいて計算することで、直近の市場動向やトレンドを重視した需要予測が可能となります。
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需要予測のすべてはデータに基づいており、データが命です。データの量と質が予測の精度を大きく左右するため、需要予測をおこなう際は、分析に適したデータを選定する必要があります。極端な例ではありますが、平日の売上を分析したいのに、土日祝日のデータを用意しても意味がないことはおわかりいただけると思います。
マーケティングに活用できる高精度な予測をおこなうには、分析の目的に合わせた適切なデータを、分析が可能となる十分な量で確保することが求められます。
需要予測は、数字に基づいた説得力のある分析手法ではあるものの、あくまで「予測」です。未来を確実に言い当てる力はなく、結果が保証されているものでもないことは理解しておく必要があります。
大切なのは、予測値を算出したあとに、実測値との差分を必ず確認することです。予測と実測にどの程度の差が出たのか、なぜその差が発生したのかを再度分析することで、予測のさらなる精度の向上も見込めます。
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ここまでさまざまな需要予測の手法を紹介してきましたが、やはり人間が手作業で予測をおこなう以上、精度に限界があるのは事実です。
そのため、マーケティングに活かすための高精度な需要予測をおこなう際は、AIが搭載された需要予測ツールの活用をおすすめします。
需要予測ツールは、需要予測の作業を自動化するツールです。人間が手作業でおこなう予測と比較して、大幅に高い精度での予測が可能です。さらにAIを搭載したツールであれば、天候・地域・市場動向などの膨大なデータを取り込み、複数の要因を加味した複雑な予測が実施できます。
また、正確な需要予測をおこなうには、目的に合った予測手法を選ぶことが重要です。その点、AIツールであれば、目的に適した手法を自動で選択してくれます。さらにツールによっては、複数の手法を組み合わせ、分析したい内容に最適な手法を自動で構築することも可能です。
誰でも高精度な需要予測ができるAIツールを活用することで、自ずとマーケティングの質が高まり、戦略の幅も広がることでしょう。
マーケティング力を向上させ、戦略性の高いプロモーションを実施するには、高精度な需要予測が重要です。移り変わりの激しい消費者のニーズや市場の動向を迅速に追い、戦略性を高めるためにも、そして、マーケティングの属人化防止のためにも、需要予測を取り入れて活用することをおすすめします。
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