6種類の需要予測＋予測のメリット・方法など

未来を予測することは可能ですか？ それは確かに、ほとんどの経済学者、株式トレーダー、気象学者、そしてもちろん占い師が生計を立てるために行っていることです. もちろん、知識の豊富な e コマース ビジネスもこの動きに参加しており、需要予測を通じて未来を予測しようとしています。 それでは、需要予測の種類、需要予測の手法、利点、例などを見てみましょう。

• 需要予測とは？
• 需要予測に影響を与える要因
• 6種類の需要予測
• 8つの需要予測方法
• 需要予測の利点
• 需要予測の開始方法
• e コマースの需要予測の例
• TFL が需要予測にどのように役立つか

需要予測とは？

需要予測は、サプライ チェーンの運用、利益率、キャッシュ フロー、設備投資、キャパシティ プランニングなどについて賢明な決定を下すために、顧客の需要を理解し予測するプロセスです。 需要予測は、企業が将来の期間の総売上高と収益を見積もるのに役立ちます。多くの場合、常にではありませんが、過去のデータを調べることによって行われます。

需要予測の方法論は、ほとんどすべての企業にとって、過剰生産と過少生産を回避するために重要です。 体系的かつ科学的な需要予測を行うには、アナリストは測定対象と時間の観点を決定し、需要予測のタイプと方法を選択してから、結果を収集、分析、解釈する必要があります。

需要予測に影響を与える要因

需要に大きな影響を与える要因は数多くあり、予測の前に考慮する必要があります。 以下は、予測と需要管理に影響を与える最も一般的な 5 つのインフルエンサーです。

季節性

季節が変われば、需要も変わります。 季節性の高いブランドや周期的なビジネスでは、売上が急増するピーク シーズンに続いて、売上が安定しているか非常に低いオフシーズンが続くことがあります。 季節性に基づく需要予測の例としては、特定の季節 (夏のボート用品)、休日 (ハロウィーンの衣装やお菓子)、またはイベント (結婚式の季節など) に使用される製品が含まれます。

コンペ

競争がシーンに出入りすると、需要が減少または急増する可能性があります。 たとえば、新しいプレーヤーが市場に参入し、パイのシェアを争うようになった場合、確立されたビジネスは苦しむ可能性があります。 一方、既存の競合他社が、製品、サービス、または PR の悪さのために衰退したり、地位を失い始めたりした場合、消費者が切り替えを行うにつれて、他のビジネスへの需要が高まります。

地理

顧客がどこに住んでいるか、どこから注文を製造、保管、履行するかは、在庫予測に大きな影響を与える可能性があります (送料は言うまでもありません)。 そのため、サプライ チェーンの地理的な場所を選択する際には、戦略的であることが重要です。 たとえば、水着を販売している場合、製品の大部分を最も注文の多いフロリダのような州に保管することをお勧めします。 そうすれば、遠く離れた場所に出荷する必要はありません。

経済

経済状況は、製品需要の予測に大きな影響を与える可能性があります。 たとえば、経済が不況や不況に陥り、働く人が減ると、高価な高級品の需要が減少する可能性が高く、低価格のジェネリック製品の需要が増加する可能性があります。

商品の種類

製品やサービスが異なれば、需要予測も大きく異なります。 たとえば、賞味期限が短い生鮮食品の需要を正確に予測する必要があります。そうしないと、大量の在庫が失われる可能性があります。 一方、毎月同じ時間に同じ顧客に出荷されるサブスクリプション ボックス サービスの需要は、多かれ少なかれ予測できます (顧客の維持と減少が比較的安定していると仮定します)。

6種類の需要予測

需要予測は、さまざまな方法で実行できます。 将来の販売について最も正確でバランスのとれた全体像を把握するには、これら 6 種類の需要予測のうち複数を実施することを検討することもできます。

1. 受動的な需要予測

受動的な需要予測では、統計手法や経済動向の分析は必要ありません。 過去の販売データを使用して将来の販売データを予測するだけです。 したがって、これにより受動的なデータ予測がかなり簡単になりますが、実際に役立つのは、取得する履歴データが多数あるビジネスに限られます。

パッシブ モデルは、今年の販売データが昨年の販売データと同様であると想定しているため、急速な売上成長ではなく、安定した売上を目指す企業のみが使用する必要があります。

2.アクティブな需要予測

アクティブな需要予測は、通常、新興企業や急速に成長している企業で使用されます。 積極的なアプローチでは、マーケティングや製品開発などの積極的な成長計画と、経済見通し、市場成長予測などを含む業界の一般的な競争環境が考慮されます。

3. 短期需要予測

短期的な需要予測では、日々の情報を得るために小さな時間枠を調べます (たとえば、ブラック フライデーのプロモーションの在庫計画を調べるために使用できます)。 また、ジャスト イン タイム (JIT) サプライ チェーンや頻繁に変更される製品ラインナップの管理にも役立ちます。 ただし、ほとんどの企業は、長期的な予測と組み合わせてのみ使用します。

4. 長期需要予測

長期的な需要予測は、1 年を超える期間にわたって実施されます。これは、季節性、年間パターン、および生産能力を特定して計画するのに役立ちます。 長期的な予測は青写真のようなものです。 将来をさらに予測することで、企業はブランドの成長軌道の形成、マーケティング計画の作成、資本投資と拡大戦略の計画などに集中して、将来の需要に備えることができます。

5. マクロおよびミクロの需要予測

マクロ レベルでの需要予測では、経済状況、競争、消費者動向など、商取引を混乱させる外的要因に注目します。 これらの力を理解することは、企業が製品やサービスの拡大の機会を特定し、今後の財務上の課題や原材料の不足などを予測するのに役立ちます。 あなたの会社が成長よりも安定性に関心があるとしても、サプライチェーンに影響を与える可能性のある問題に関しては、外部の市場の力に目を向けることで常に最新の情報を得ることができます。

ミクロレベルでの需要は依然として外部的なものですが、特定の業界や顧客セグメントの詳細に掘り下げます (たとえば、テキサス州オースティンのミレニアル世代の親の間で有機ピーナッツ バターの需要を予測するなど)。

6. 内需予測

ビジネスの成長を制限する要因は内部キャパシティです。 顧客の需要が今後 3 年間で 3 倍になると予測しているとします。 あなたのビジネスには、その需要を満たす能力がありますか? 内部予測により、将来の売上に影響を与える可能性のあるすべての業務のニーズが特定されます。 たとえば、人事では、需要予測は、物事を円滑に進め、将来の顧客の需要を満たすために、今後 3 年間で何人の雇用が必要になるかを特定するのに役立ちます。

8つの需要予測方法

ビジネスに使用する需要予測または e コマース需要予測のタイプ (複数可) の選択は、プロセスの一部にすぎません。 次に、予測の作成に使用する方法を決定します。 需要予測を達成するための 5 つの一般的な方法を次に示します。

1. 統計的方法

統計的手法を使用することは、信頼性が高く、多くの場合費用対効果の高い需要予測方法です。 統計法を採用するいくつかの方法は次のとおりです。

• 傾向予測。おそらく最も簡単な需要予測方法です。 簡単に言えば、過去を見て未来を予測します。 もちろん異常は必ず取り除いてください。 たとえば、製品に関する話題が 1 か月間広まり、e コマース サイトがハッキングされ、顧客がそのニュースを聞いたために売上が一時的に落ち込んだために、前年の売上が一時的に急増したとします。 これらのイベントはどちらも繰り返される可能性は低いため、トレンド予測に織り込むべきではありません。
• 回帰分析。これにより、企業は売上、コンバージョン、電子メールのサインアップなどのさまざまな変数間の関係を特定して分析できます。 それぞれが互いにどのように影響するかを全体的に見ることは、企業が売上を伸ばすために適切な分野にリソースを割り当てるのに役立ちます。

2.市場調査・調査

市場調査は需要予測のもう 1 つの形式であり、顧客調査は重要な需要予測ツールです。 今日では、オンライン アンケートにより対象ユーザーの絞り込みが容易になり、アンケート ソフトウェアにより分析にかかる時間が以前より大幅に短縮されています。

調査を使用すると、予測担当者は、売上高からは簡単に抽出できない多くの貴重な洞察を得ることができます。 顧客とそのニーズをよりよく把握し、マーケティング活動に情報を提供し、機会を特定するのに役立ちます。

販売およびマーケティング チームで最も人気のある調査には、次のようなものがあります。

• サンプル調査では、潜在的な購入者の選択されたサンプルにインタビューを行い、購入習慣を判断します。
• 潜在的な購入者の可能な限り最大のサンプルにインタビューして、より広範なデータセットを収集する完全な列挙調査。
• 最終用途に関する調査。他の企業が最終用途の需要に関する見解を決定するために調査されます。

調査は、 SurveyLegend 、 SoGoSurvey 、 Qualtricsなどのプラットフォームを使用してオンラインで簡単に実施できます。

3. 営業力複合方式

「コレクティブ オピニオン」とも呼ばれる販売力コンポジットは、販売代理店が担当地域の需要を予測する需要予測方法です。 このデータは、支店、地域、またはエリア レベルで統合され、すべての要因の集計が考慮されて、会社全体の需要予測が作成されます。 この「ボトムアップ」アプローチは、営業担当者が市場に非常に近く、多くの場合、顧客との直接の経験に基づいてより正確な予測を提供できるため、価値があります。

この方法を使用する場合は、製品価格、マーケティング キャンペーン、顧客の豊富さ、競合他社などの要因が地域によって異なる可能性があることに注意してください。予測を行う際には、この点を考慮することが重要です。 一部の在庫管理プラットフォームには、営業担当者がこのデータを電子的に収集して送信できる機能が組み込まれていますが、市場調査調査を使用してデータを収集するものもあります。

4.専門家の意見

集合的な意見は貴重ですが、専門家からのアドバイスが必要な場合もあります。 この需要予測方法に従事する企業は、将来の活動を予測するために外部の請負業者を雇う場合があります。 それは通常、会社と請負業者との間のブレインストーミング セッションから始まります。このセッションでは、今後数週間、数か月、さらには数年で何が期待されるかについてリーダーシップに知らせることができる仮定が立てられます。

5. デルフィ法

多くの場合、専門家の意見と組み合わせて使用​​される Delphi メソッドは、1950 年代に RAND Corporation によって開発され、今日でも人気があります。 Delphi の予測方法では、業界の専門家の意見を活用して需要予測を行います。 一言で言えば、これがどのように機能するかです：

• 業界の専門家のパネルがまとめられています。
• パネルの各専門家にアンケートが送信されます。
• アンケートの結果はファシリテーターによって要約され、ファシリテーターは要約をパネルの各メンバーに返します。
• パネルは予測について再質問され、パネルの他のメンバーの回答を考慮して、以前の回答を修正するよう奨励されます。
• これは、もう 1 ～ 2 ラウンド続く可能性があります。

Delphi の方法では、専門家が互いの知識と意見を基に構築できるため、最終的な結果は、より多くの情報に基づいたコンセンサスと見なされます。

6. バロメトリクス

この予測方法では、3 つの指標を使用して傾向を予測します。

• 先行指標は、将来の出来事を予測しようとします。 たとえば、出荷の遅れや取り寄せによる顧客からのクレームの増加は、売上の減少につながる可能性があります。
• 遅行指標は、過去の出来事の影響を分析します。 たとえば、前月の売上高の急増は、在庫の目的で注意深く監視する必要がある成長傾向を示している可能性があります。
• 偶然の指標は、現在起こっている出来事を測定します。 たとえば、リアルタイムの在庫回転率は、現在の販売活動を示します。

各指標は、より良い在庫計画を実施し、サプライ チェーン管理を改善するために使用できます。

7. 計量経済学的方法

計量経済学的需要予測法は、経済要因間の関係を説明します。 たとえば、2020 年に COVID-19 のパンデミックが広まったとき、顧客が外出を制限して実店舗での体験を避けたため、オンライン ショッピングの需要が高まりました。 もう 1 つの経済的な例としては、余剰資金で休暇を予約する人が増えるにつれて、旅行の増加と一致する可処分所得の増加が考えられます。

理論的には単純に聞こえるかもしれませんが、経済需要予測の方法論は非常に困難な場合があります。1 つの変数のみを変更し、その変更に対する対象の応答を測定する制御実験を予測担当者が実施できることはめったにないためです。 代わりに、計量経済学は、関連する方程式の複雑なシステムを使用して決定されます。このシステムでは、すべての変数が同時に変化する可能性があります。 この方法を採用しているのが単なる予報士ではないのには理由があります。 彼らは独自の肩書を持っています: 計量経済学者。

8. A/B実験

顧客の行動は、制御された条件下で行われる市場実験を通じて知らされることがあります。 これには、さまざまなプロモーション、機能、Web サイトの画像または機能、メールの件名などの A/B テストが含まれる場合があります。 消費者がどちらか一方を強く支持する場合、企業は需要を予測するために何が彼らにアピールするかをよりよく理解できます。 たとえば、ある実験では、末尾が奇数の価格を提示すると、企業の売上が増加することがわかりました。

需要予測の利点

この数を計算するだけの価値はありますか? 絶対！ あなたがスクラップな e コマースの新興企業であろうと、確立された小売大手であろうと、需要予測は多くの利点をもたらします。

予算の準備

需要予測なしに予算を組むのは大変です。 他にどのように他の購入を計画できますか? たとえば、需要予測が不十分なため、必要な在庫の量を過大評価しているとします。 在庫に投資するお金が多ければ多いほど、使う必要のある現金は少なくなります。 そのため、新しい製品ラインに投資する機会がある場合、またはその新しい広告キャンペーンを開発する時期になった場合、そのためのキャッシュ フローは在庫に縛られている可能性があります。

価格戦略の策定

製品やサービスの需要を理解することは、適切な価格設定に役立ちます。 これには、市場と競合他社についての理解も必要ですが、十分に報われる可能性があります。 たとえば、大量の在庫を抱えていて、新しいモデルが出てくることがわかっている場合は、価格を引き下げて在庫をすばやく減らし、新しいモデルのためのスペースを作ることができます. または、需要の高い製品の供給が限られている場合は、希少性の原則を使用して、特別オファーとして価格を上げることができます。

在庫の保管

在庫が多ければ多いほど、保管コストが高くなります。 また、保有期間が長ければ長いほど、価値が下がる可能性が高くなります。 需要予測は、必要なものと必要な時期を知らせることで、在庫発注書と倉庫保管の両方にかかる費用を削減するのに役立ちます。 手元に在庫を持ちすぎないようにすることで、「新しく改良された」ものが登場した場合に、陳腐化する可能性を減らすこともできます。

お取り寄せの削減

予想外の需要の急増は常に起こりえますが (たとえば、以前は需要が低かった製品が流行になったり、テレビで特集されたり、インフルエンサーに支持されたりするなど)、適切な需要予測は取り寄せを減らすのに役立ちます。 取り寄せは、需要を満たすのに十分な製品がない場合に発生し、欲求不満の顧客が競合他社に頼る可能性があります. 彼らが競争相手を好きになってしまうと、あなたは彼らを永久に失う可能性があります. 需要計画は、人気のある製品がなくなる (および顧客がなくなる) 可能性を減らすのに役立ちます。

補充の節約

需要予測の欠如は、顧客に損害を与えるだけでなく、利益にも影響を与える可能性があります. これらの注文と新しい注文を満たすには、迅速に在庫を補充する必要があります。つまり、24 時間 365 日生産するか、急ぎの料金を支払うか、サプライヤに速達料金を支払う必要があります。 それに加えて、顧客の期待に応える (または不満を抱く顧客と仲良くする) ために、彼らへの迅速な配送にも料金を支払わなければならない場合があります。

需要予測の開始方法

需要予測は初めてですが、その成果を享受する準備はできていますか? 開始するために実行できる手順を次に示します。

目標を設定する

計画を優先しましょう！ データの収集や分析を開始する前に、達成したいことを決定する必要があります。 データ収集のためのデータ収集では、収益は向上しません。 したがって、次の質問のいくつかを自問し、特定の時間枠に集中してください。

• 各ラインで何個の製品を販売しますか?
• 特定の回線の需要は変動しますか?
• 需要に影響を与える可能性のある外部要因はありますか?
• 消費者動向の変化は売上に影響を与える可能性がありますか?
• 需要が大幅に減少した場合、私たちはどのような行動をとりますか?

利害関係者に通知する

目標と目的を設定したら、関係者全員から賛同を得てください。 これは、営業チーム、マーケティング担当者、研究開発、およびリーダーシップを強化することを意味します。 全員が同じページにいるときは、予測を開始する時です!

データの収集と記録

前に提供したリストから需要予測方法を選択し、できるだけ多くのデータを収集します。 データが多ければ多いほど、より良い予測が得られます。 内部および外部の要因が製品の需要に影響を与えることを忘れないでください。そのため、組織内 (CRM プラットフォームまたは営業チームを利用) および組織外 (市場調査または調査の実施) からデータを収集することをお勧めします。

データを分析する

データを収集したら、分析を行い、予測を可能にするパターンと傾向を見つけます。 小規模な e コマース ビジネスの場合、これは手動で行うことができます。 それ以外の場合、データを分析する最も効率的な方法は、AI プラットフォームを使用することです。 これらのソリューションは機械学習を使用して、データからの洞察を迅速に提供します。

必要な調整を行う

調査結果をどうするかは非常に重要です。これは、ビジネスに利益をもたらす部分です。 そのため、ビジネス オペレーションにいくつかの調整を加えて、予測に沿ったものにする計画を立ててください。 たとえば、市場動向に基づいて特定の製品の需要の増加を予測するとします。 取り寄せや在庫切れを減らすために、その製品の在庫を増やしたいと思うでしょう。 または、ある製品が 1 年の特定の時期にのみ売り上げを伸ばすことがわかったとします。 次に、コストのかかる倉庫スペースを解放するために、その時点でのみ高レベルの在庫を維持することを選択できます.

e コマースの需要予測の例

トレンディな新しいスポーツウェアのオンライン ブランドは、6 つの SKU すべてで月間約 12,000 の注文があり、実際に離陸しています。 過去の販売データ、計画された PPC 広告キャンペーン、ソーシャル メディアのフォロワーの増加、および業界の一般的な市場状況を見ると、彼らは来年の同時期までに注文を 3 倍にし、月間 36,000 に達すると予測しています。

現在、6 つの SKU すべてで合計 50,000 ユニットを在庫しています。これは、保持できる最大の在庫数であり、90 日ごとに補充されます。 一部の月には、特定の SKU が危険なほどに不足する可能性があります。

予測に基づいて、スペースを最大化するには、特定の SKU ごとに在庫を注文する必要があり、プロセスがさらに複雑になることがわかっています。 ただし、来年には追加の収益が見込まれるため、現在、倉庫スペースをリースするか、フルフィルメントをサードパーティのフルフィルメント センターにアウトソーシングすることを検討しています。 このようにして、彼らは在庫を収容するためのより多くのスペースを確保し、物事を非常に細かく切り詰めて、在庫切れやバックオーダーのリスクを冒すことはありません.

フルフィルメント ラボのグローバル フルフィルメント ソフトウェアが需要予測にどのように役立つか

適切な需要予測は、会社の成否を左右します。 需要を理解することで、e コマース ビジネスは、入ってくるものと出ていくものを監視できます。 それが難しいと思われる場合は、フルフィルメント ラボがお手伝いします。

The Fulfillment Lab にフルフィルメント業務を委託すると、当社独自の Global Fulfillment Software (GFS) にアクセスできるようになります。 他の倉庫管理プラットフォームとは異なり、当社のテクノロジーにより、世界中の当社の施設の 1 つであっても、製品が保管されている配送センターで何が起こっているかを正確に確認できます! これにより、時間の経過に伴うオンデマンドの履歴の観点が提供され、将来の計画に役立ちます。

GFS は需要に関する洞察を提供するだけでなく、最終消費者の購入に関するより多くのデータを取得するために、セールス ファネルのフロント エンドからデータを取得します。 これはすべて、ビジネスの成長と顧客に関する知識の向上を支援するために行われます。

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