より良い製品発売予測
予測は難しい、たとえ大量の履歴データがあったとしても。履歴データが限られている場合、予測はさらに難しくなります。しかし、履歴データが全くない場合の予測はどうでしょうか？
「ノーデータ」の状況は、見た目以上に頻繁に発生します：すべての製品発売において、企業は新製品の将来の売上を予測しなければならない一方で、この製品についての記録はまったく存在しません。
実際、多くの企業は、通常売上の予測に堅牢な統計ツールを既に使用しているにもかかわらず、製品発売（または一度限りのプロモーション）に関しては単なる推量に頼っていることが分かりました。また、多くの状況で、この推量が非常に不正確であることも見受けられました。
もちろん、履歴データが全く存在しない場合、統計的予測ツール（例えば、Lokadなど）は無力です。しかし、大多数の企業では、新製品が定期的に発売されており、これらの発売履歴を分析することで初期売上のパターンを見出すことが可能です。
Lokadは、（そのようなデータが存在する場合に）過去の製品発売の履歴を活用し、特定の製品に対してまだデータがない場合でもその売上を予測します。通常、発売パターンの学習を開始するには約20件の製品発売が必要であると見積もっています。実際、当社の技術には製品発売数の厳密な下限は定められていませんが、20件未満の場合、予測が不安定になりがちです。
実際、安全在庫計算機を使って製品発売を予測することが可能です。なお、製品発売の場合、生の販売データだけでは不十分で、タグとイベントも必要となります（少なくとも タグ または イベント は必要です）:
- タグ は製品を記述するために提供されるべきです。タグは通常、製品間に存在する類似性（例：色、サイズ、カテゴリ、製品ファミリー等）を表現します。これらのタグは、Lokadが新製品を既存の製品と照合するために使用されます。通常、タグ は製品の恒久的な記述子であり、時間と共に変化することはありません。
- イベント は発売操作自体を記述するために（最終的に）提供されるべきです。イベントはタグと似ていますが、特定の日付に配置されます。イベントは通常、製品発売を支援するマーケティング活動を表しています。イベント は通常、製品自体よりも短い期間しか持続しない（そうでなければ タグ とみなされるべきです）。
タグとイベントの区別は、Lokadが企業の流通チャネル内での製品の相対的位置（タグ）と、マーケティング活動自体の影響（イベント）を把握するのに役立ちます。
読者コメント (2)
私の主張は、発売時の売上予測は芸術でも科学でもないということです。もしあなたが「推量」するのであれば、プロセスが存在しないため、製品発売の経験が蓄積されても予測精度を向上させる機会はありません。したがって、関連するデータが存在する場合、統計的手法を用いることのほうが遥かに精度が高くなる傾向があるため、それを推奨します。
Joannes Vermorel (8年前)
あなたは『推量』と言いますが……では、どうしてそれがどんな風に正確だと考えるのですか？?
Ergo Baby Carrier (8年前)
