より良い製品の発売予測
予測は難しいです。特に十分な量の過去のデータが利用できない場合、予測はさらに困難です。しかし、過去のデータがまったくない場合の予測はどうなるのでしょうか？
データのない 状況は思っている以上に頻繁です。新製品の場合、企業はこの製品に関する記録がまったくない状態で将来の販売を予測しなければなりません。
実際には、多くの企業が既存の堅牢な統計ツールを使用して通常の販売を予測している一方で、製品の発売（またはワンショットのプロモーション）に関しては単に推測しています。また、多くの場合、推測は非常に不正確です。
明らかに、過去のデータがまったくない場合、統計的な予測ツール（Lokadなど）は無力です。しかし、ほとんどの企業では、新製品が定期的に発売されており、この発売の履歴を分析して初期販売のパターンを把握することができます。
Lokadは、（利用可能な場合）過去の製品の発売を利用して、まだこの特定の製品のデータがない場合でも製品の販売を予測します。通常、20回程度の製品の発売が必要であると推定しています。実際には、製品の発売回数には下限はありませんが、20回未満の発売では予測が不安定になる傾向があります。
実際には、安全在庫計算機を使用して製品の発売を予測することができます。製品の発売には、生の販売データだけでは十分ではありません。タグとイベントも必要です（少なくとも タグ または イベント）：
- タグは製品を説明するために提供する必要があります。タグは通常、製品間の類似点を表現します（例：色、サイズ、カテゴリ、製品ファミリなど）。これらのタグは、Lokadが新製品を既存の製品とマッチング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、時間の経過とともに変化しません。
- イベントは、発売操作自体を説明するために（必要に応じて）提供されるべきです。イベントはタグと同様ですが、特定の日付に配置されます。イベントは通常、製品自体よりも寿命が短いマーケティング活動を表します。イベント は通常、製品自体よりも寿命が短い場合に考慮されます（そうでなければ タグ と見なす必要があります）。
タグとイベントの区別により、Lokadは企業の流通チャネル内での製品の相対的な位置（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。
リーダーコメント（2）
私のポイントは、発売時の販売を予測することは芸術でもロケット科学でもありません。もし「推測」を行うと、経験を積むにつれて（製品の発売に関する）予測精度を向上させるチャンスはありません。なぜなら、プロセスが存在しないからです。したがって、関連するデータが利用可能であれば、統計的なアプローチを使用することをお勧めします。 8年前 | Joannes Vermorel
推測と言っていますが、どのようにしてそれがどのように正確になると思いますか？ 8年前 | Ergo Baby Carrier
