週次/月次の集計は情報損失を伴うプロセスです
Lokadによって生成された予測レポートを初めて目にする実務者は、しばしば様々な 奇妙な点に遭遇します。例えば、ある予測は極端に低く見えることがあります。明確な傾向も季節性も見受けられない場合、Lokadは 非常に予想外の何か を予見します。時にはこれは高度な相関分析の副産物であったり、またある時は よりシンプルでありながらも深い 何かである場合もあります.
左側のグラフは典型的な状況を示しています: 数か月間安定した売上の後、予測に いささか説明のつかない下落 が現れるケースです.
常識が「これはおかしい、壊れた予測を修正しよう」と叫んでいるにもかかわらず、予測と常識は必ずしも両立しないのです.
我々が売上を観測する方法は極めて誤解を招くものである. 実際、ここで観察しているのは 売上そのもの ではなく、月次に集計された売上 です。多くの企業は、日次や週次の売上が実用的な値ではないと感じ、月次予測 を好みます。したがって、彼らは より長い期間にわたって売上データを集計する のです。その結果、売上は より滑らかに 見え、結果として予測がしやすくなるのです.
このような売上の 可視化、すなわち 無限に続く取引の流れ ではなく 合計 として捉える手法は非常に普及しているため、多くの企業は 売上の 集計 が実は予測に有用な情報の 損失 を意味する という事実に気づいていません.
同じ売上履歴を、今回は 週次集計 を通じて新たな視点から見て、問題を説明してみましょう.
状況は全く異なります。見かけ上安定していた月間平均が、実は1月と2月の間の1週間と、3月の1週間という、2つの非常に大きな週の影響によるものであったことに気づくのです.
このような スパイクは企業で日常的に見られます。なぜなら、プロモーション やその他様々な例外的なイベントが原因だからです.
2つ目の例では、低い予測がはるかに理にかなっていることが分かります。売上には 考慮すべきでないまれなスパイク が含まれており、これらのスパイクを心の中で 除外 すると、通常の平均パターンに沿った予測が得られるのです.
このような状況では、従来の予測システムは通常騙されるため、はるかに高い月次予測を予想し、その結果、精度が大幅に低くなってしまいます.
しかし、Lokadは決してあなたの 従来型の予測システム ではありません。月次または週次の予測が要求される場合でも、我々は常に利用可能な最も詳細なデータを参照し続けます。これにより、売上集計プロセスで失われてしまうであろうパターンを特定することが可能になるのです.
