プロモーション予測に何が問題か？
しばらく前に、私たちは予測手法に関する技術的な内容を投稿しました。今回は、プロモーション予測の事例についてさらに議論してみましょう。
プロモーションの予測は、特に2つの理由で興味深いものです：
- 多くの企業にとって、プロモーションはビジネス全体の大部分を占めています。
- アドホックな手法を用いると、予測が大きく外れる可能性がある。
プロモーション予測に潜む罠を明らかにするため、以下のスキーマを見てみましょう。2本の黒い曲線は架空の商品販売を示しており、プロモーションに対する典型的な消費者の反応を表現しています。
免責事項：これらの挙動はLokadのデータベースで測定されたものです。しかし、プロモーションごと、またビジネスごとに市場の反応は大きく異なります。ここでの目的は、正確な定量モデルを提供することではなく、プロモーション予測にとって重要な洞察に焦点を当てることにあります。
1. 主要なプロモーションの影響
プロモーションの最も重要な効果は、通常、プロモーション期間中に対象商品の大幅な売上増加をもたらすことです。この効果は当スキーマの(1)で示されています。
売上が増加することを予想するのは当然ですが、プロモーションそのものによって生み出される追加売上、すなわちプロモーションの影響を正確に見積もることは複雑なプロセスです。Lokadはこのためにtags+eventsフレームワークを利用しています。
指数平滑法などの古典的な予測手法は、プロモーションパターンを全く考慮していないことに留意すべきです。
2. 市場飽和による需要の低下
プロモーションの第二の効果は、しばしば見落とされがちですが、プロモーション終了直後に起こる需要の低下です。スキーマの(2)を参照してください。
実際、何千ものプロモーション活動を観察した結果、プロモーション終了直後に売上が初期のプロモーション前の水準を下回ることが頻繁にあることが分かりました。
この低下は、プロモーション自体によって引き起こされる一時的な市場飽和を反映しています。基本的に、もともと商品を購入する予定であった人々が、プロモーション中に早急に決断したため、プロモーション終了後の売上が減少するのです。
この需要低下が見落とされ、かつ単純な予測手法と組み合わさると、極めて不十分な在庫管理や過剰在庫を招く可能性があります。実際、指数平滑法による遅れた反応は、需要が低下するタイミングで在庫の補充を示唆することが多いのです。
3. 顧客の同期による機械的エコー
第三のパターンは、プロモーションが顧客の商品の補充に及ぼす同期効果に起因します。この点はスキーマの(3)で示されています。
すべての商品（消耗品に限らず）は、それぞれ独自のライフサイクルを持っています。プロモーションは、ある程度まで顧客の購買パターンを同期させるため、その結果、初動の衝撃（プロモーション自体）の後に、顧客需要の_エコー_が徐々に減少する傾向があります。
私たちの測定によると、ほとんどの場合、最初の_エコー_のみが予測に十分な信頼性を持って計測可能であることが分かっています。以降のエコーは存在しますが、あまりにも_分散_しているため、予測の精度を向上させるためには利用できません。
さらに、もし需要の反発（3）が需要低下（2）の直後に発生した場合、指数平滑法モデルはこの反発を全く予測できず、頻繁な在庫不足を引き起こす可能性が高いです。
4. 市場の進化による需要の変動
第四の効果は、プロモーションによって引き起こされる需要の変動です。この効果はスキーマの(4)で示されています。
プロモーションは市場の擾乱として機能し、プロモーション後には基本的な売上水準が変わる可能性があります。望ましくは上昇するものの、私たちのデータでは逆に、つまり売上が低下するケースも見られ、ただしその頻度は低いです。
私たちの経験から、需要の変動に対する定量的な予測を立てるのは非常に困難です。しかし、その変動を考慮に入れることで、プロモーション終了後の予測の調整を迅速化することができます。
5. 売上のカニバリゼーション
売上のカニバリゼーションは、絶対的な売上高に関してプロモーションの第二の主要な効果であることが多いです。カニバリゼーションを受けた製品は、スキーマの(5)で示されるように、プロモーション期間中に売上が減少します。
しかし、カニバリゼーションの効果は拡散性があり、潜在的に多岐にわたる無関係な製品に影響を与えるため、モデリングが難しくなります。実際、状況によっては、一部の顧客は支出に固定された閾値を持っている場合があります。その結果、プロモーションによって生み出された追加的な支出の機会が、ある程度無関係な製品の制限によって相殺されるのです。
Lokadは、計測可能なすべての効果を考慮に入れた、詳細なプロモーション予測を提供するために努めています。もし自社内で予測を行うことを決断された場合（私たちは推奨していませんが）、(2) および (5) の効果が見落とされないようにすることをお勧めします。
読者のコメント (2)
アップセル、ダウンセル、及びクロスセルは、需要に影響を与える他の要因です。これらも考慮に入れることは可能ですが、プロモーションとは全く別の話題であり、残念ながらコメント内で扱うには少々複雑すぎます。この質問については改めて触れる予定です。お楽しみに。
Joannes Vermorel (7 years ago)
こんにちは、素晴らしい記事ですね。しかし、アップセルとダウンセルについてはどうでしょうか？このスキーマではどのように機能するのでしょうか？ こんにちは、素晴らしい記事ですね。しかし、アップセルとダウンセルについてはどうでしょうか？このスキーマではどのように機能するのでしょうか？
Jose (7 years ago)
