マーケティングに欠かせない「需要予測」の重要性とその手法を解説
業界・業種を問わず、マーケティングは重要な位置を占める活動です。しかし、マーケティングには不確定要素も多く、マーケティングを進めるうえで担当者の勘と経験のみで施策を講じると、人材やコストを浪費するおそれもあります。
そこで、マーケティング活動を最適化させるには、需要予測が不可欠です。
この記事では需要予測の重要性やメリット、需要分析の手法、分析時のポイントについて解説しますので、ぜひ最後までご覧ください。
目次
マーケティングにおける需要予測の重要性
顧客ニーズの多様化や市場の急速な変化にともない、サービス需要や費用対効果が把握しにくくなり、企業のマーケティング活動も難易度を増しています。そこで活用したいのが需要予測です。
需要予測とは、自社が提供する商品・サービスの短期から中期にわたる需要を予測する手法です。
膨大なデータを分析し需要を予測すれば、マーケティングの最適化が可能となります。マーケティング施策における無駄な予算を除外することで、コストを抑える効果も見込めるでしょう。
特に、競合他社のグローバル化も進行しているなか、自社としての競争力をアップさせるためにも、需要予測は重要な取り組みといえます。
需要予測のメリット
次に、需要予測を実施する2つのメリットについて見ていきましょう。
業務を最適化できる
顧客のニーズに合わせた施策を実施できるため、業務効率やオペレーションの最適化が可能となります。例えば、ホテル経営のマーケティングに対して需要予測を組み込んだ場合、宿泊客が訪れる時期を過去のデータをもとに分析することで、客室稼働率の最大化が見込めます。
このように、業務効率やオペレーションを最適化することによって、自社におけるコスト削減が可能なうえ、収益の拡大も目指せるでしょう。また、注力すべき業務に対する優先的なスケジューリングができるので、従業員の負担も減らせます。
在庫量・流通量を最適化できる
顧客の需要を予測することで、適切な在庫管理、流通管理が可能です。というのも、需要予測では、過去の販売データや天候、周辺の市場状況など、複数の要因を取り入れてニーズを予測できるためです。
一方、担当者の経験則によって、在庫量や流通量を管理している場合は、データ分析に基づいた判断ではないため、安定性に欠けてしまいます。
需要予測を継続することで、需要をとらえて十分な供給を行いながら、過剰な生産を押さえて無駄なコストを削減すことができます。
需要予測の主な手法
続いて、需要予測の主な手法を4つ紹介します。
移動平均法
移動平均法とは、過去の売上から移動平均を計算し、予測値を得る方法を指します。移動平均法の計算式は、以下で表されます。
【計算式】
（受入棚卸資産取得原価＋在庫棚卸資産金額）÷（受入棚卸資産数量＋在庫棚卸資産数量）＝平均原価
移動平均法の特徴は、数値を移動させて平均値を求めて、予測値を算出する点です。例えば、移動平均法による計算を月末に行う場合、ひと月ごとに計算式へ用いるデータは変わっていくため、現状に即した平均値の計算が可能です。
加重移動平均法
加重移動平均法は、先述の移動平均に分類される手法の一つで、直近の実績データに近いほど重要度を高めて計算する点が特徴です。各数値に加重係数をかけて算出する際、最新の値になるほど加重係数の設定を大きくすることで、需要予測としての精度を高めています。
例えば、半年分の販売数量をもとに需要を予測する場合、6ヵ月前の販売数量に対する加重係数よりも、1ヵ月前の販売数量に対する加重係数のほうが大きい値となります。
指数平滑法
指数平滑法とは、過去の予測値と実際の数値を比較して、需要を予測する方法です。指数平滑法の計算式は、以下で表されます。
【計算式】
a×（前期の実績）＋（1－a）×（前期の予測）＝（今期の予測）
※a＝平滑化係数と呼ばれ、前期予測に対する前期実績の離れ具合を調整する係数
指数平滑法では、過去のデータになるほど重みが指数関数的に減ることが特徴です。加重移動平均法では考慮されない過去データが発生する可能性がある一方、指数平滑法はすべての過去データが反映される点に違いがあります。
回帰分析法
回帰分析法とは、時間や販売数量など変数同士の関係性を明確化させて、需要を予測する方法です。この手法を用いるメリットは、現行で見込める利益の将来的な予測など、データが得られていない時点からの予測も可能な点です。
特に、マーケティングにおいては、結果に対する原因を洗い出す際に利用される手法といえます。ただし、変数の抽出を誤ると、予測に大きな誤差が生まれてしまい、データとしての信憑性が薄まる点に注意しなければなりません。
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マーケティングにおける需要予測のポイント
ここからは、マーケティングで需要予測を実行する際のポイントを紹介します。
データ選びを適切に行う
需要予測において、データの質と量は分析結果に大きく影響を与えるため、適切なデータ選びが重要といえます。というのも、分析時に不要なデータが含まれていたり、極端にデータの量が少なかったりすると、需要予測の精度が下がってしまうためです。
分析手法の種類によって収集対象となるデータは異なりますが、より多く、そして幅広いデータがあるほど予測精度が増す点は共通しています。その際、データ収集時のフォーマットの統一化や、継続的なデータ収集を意識することで、スムーズにデータを活用しやすくなるでしょう。
予測と実測の差を理解する
需要予測はあくまでデータをもとにした予測であり、将来的な結果を保証するものではありません。予測と実測に誤差が生じる可能性があることを理解したうえで、予測値に幅を持たせるのも大切なポイントです。
実測値が出力されたら、予測値との差分を毎回確認するようにしましょう。予測と実測の差を比較・分析することで、予測の精度をさらに高められます。
一過性で取り組むのではなく、継続的な比較・分析を実行すれば、自社において本当に価値を持つマーケティング予測となるでしょう。
包括的かつ高精度な需要予測が可能となるMMMを活用
需要に合わせたマーケティングを実行しても、施策ごとの費用対効果がわからなければ、最適化には至りません。そのような場合に活用したいのが、MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）と呼ばれる手法です。
MMMの需要予測の特徴は、売上や販売個数などの「成果変数」を構成する要因を、マーケティング活動だけでなく外部要因も含めて分解する「数理モデル」を用いる点です。数理モデルを設計することで、自社のマーケティング活動や外部環境の変化が、需要へ与える影響を「仮定のシナリオ」としてシミュレートできます。
自社が事業を展開する分野によっては、経済指標や天候などの外部要因も需要に大きく関係します。MMMを用いることで、そうした要因も含めた包括的な分析が可能となるのです。
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まとめ
マーケティングの需要予測を実行することで、自社が提供する商品・サービスの在庫量や流通量を最適化できるうえ、業務効率化も見込めます。ただし、分析に用いるデータの質と量によっては、予測値と実測値の誤差が大きくなり、予測の精度を低下させるおそれもあります。
外部要因も含めて包括的な需要予測を実現するために、マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）導入を検討するのも一つの手です。「MAGELLAN」なら、オンライン・オフライン広告や販促・営業活動といった要因のほか、競合販売価格や天候などの要因も含めた分析を行えます。
その他、分析モデルの設計機能やデータの一括取込機能など、データ分析における各種機能も充実。
自社の目標達成に向けてマーケティング予測に取り組みたい方は、ぜひ「MAGELLAN」の導入を検討してみてはいかがでしょうか。
