未来の先読みがビジネスを制す！～需要予測の活用法

「データは過去を分析するだけで、未来のことは分からないから役に立たない」
統計学やデータサイエンスに対する批判として、こうした声を耳にすることがあります。

確かに、データは過去のものであり、未来そのものは分析できません。しかし、過去のデータに潜むパターンや傾向を読み解くことは、未来を予測するための強力な手段になります。

需要予測は過去のデータを活かして、将来商品がどれくらい売れるかを先読みすることで、在庫ロスの削減や販売機会の最大化につなげています。
本記事では、様々な業界が需要予測をどのように活用しているか紹介します。

需要予測の活用法～小売業界

スーパーやドラッグストアなどの小売業界では、毎日の天候や曜日、時間帯などのデータと売上データの関連性を分析し、どんな条件の時に何がどれだけ売れるかを需要予測で分析します。例えば、暑い日は冷感グッズの売上が増える、月曜日はぜいたくをしないようにスイーツの売上が減少するなどのパターンを読み取って、効率よく商品を管理することができます。

需要予測では気温が1℃あがればアイスの販売個数はいくつ増えるか、最高気温が30℃ならいくつ売れるかなど数学を用いて詳細に表すことができます。こうすることで翌日の天気予報から売上を事前に予測し、仕入れや人員配置を最適化することが可能になります。

需要予測の活用法～保険業界

保険業界では、どのタイミングでどの保険商品がどの程度必要とされるかを予測するために需要予測が活用されます。年齢や家族構成、季節などから顧客によって最適な商品は異なります。例えば、30代の子持ち世帯なら学資保険、60代の定年退職者なら終身保険の需要があるといったように、顧客の属性に応じてニーズを予測して営業を強化します。

また、保険業界は顧客からの重要な問い合わせも多く、コールセンター業務の効率化が求められます。顧客の契約更新やキャンペーンの実施、年末調整や確定申告のタイミングなどで左右される問い合わせ件数を需要予測によって先読みすれば、オペレーターのシフトを最適化することが可能です。問い合わせの待ち時間を減らし、顧客満足度の向上が期待できます。

需要予測の活用法～スポーツ業界

近年、スポーツ業界ではチケットの価格を需要に応じて変動させるダイナミックプライシングを採用するケースが増えています。対戦カードやチームの状況、残りの席数などに応じた柔軟な価格設定がリアルタイムで行われています。例えば、対戦カードに人気があれば価格を高く設定し、平日で雨が予報されていれば価格を低く設定します。データに基づいて根拠のある価格を設定することで収益の最大化と空席削減を実現可能です。

また、需要予測によって来場者数を先読みできれば、スタジアムの警備や清掃などの人員配置を最適化して運営体制を効率化し、快適で安全な観戦環境を提供することができます。

他にも、来場者の属性を事前に予測してイベントを企画すれば、試合の特性に合わせた広告展開やSNSでの情報発信が可能になり、ファンの関心を高める魅力的な広報活動を実現することもできます。

需要予測入門研修～データの読み方から予測値の算出まで

ここまで見てきたように、需要予測は様々な業務に応用できる可能性があります。しかし、実際の需要予測は複雑なデータ分析が必要で敷居が高いと感じる方も多いでしょう。本研修は、平均や標準偏差といった基本的な統計やその読み取り方から学ぶ初学者におすすめの研修です。基本的な内容からスタートして、需要予測でよく使われる分析方法である移動平均や回帰分析を習得します。データの力を活かした未来の先読み技術に触れてみませんか？