需要予測かぁ・・・・ 分からんなぁ～
将来の事なんで分からない・・・ 世の中の移り変わりは速いし、何が売れるかもその時の時流によっても変わってくる。
インターネット、スマートフォン、商売の方法は昭和→平成→令和と時が流れるなかで、生活様式はがらりと変わっている。 車はまだガソリン車だけど、ハイブリッド化しているし、今後、電気自動車に取って代わったり、自動運転になったり、車じゃなくて、ドローン化したりとイメージは沸くけどなぁ。
でも、需要を予測しても・・・ 賢い誰かが考えるだろう・・・とつくづく思うこともある。
ただ、20歳の学生が10年後には、まちがいなく30歳になっているだろうし、いずれ寿命でなくなるだろうけど、その寿命が急に150歳にまで延びる・・・とまでは現時点では考えにくいし。
急に生まれる”ブーム”のように、突然に流行り、すぐ廃れる商品もあれば、長年愛される商品もあるし。
今回、マーケティング初回の記事を書いてみるので、まずは1～2年で流行り廃れるような商品ではなく、長年販売されてはいるものの、年が経つにつれて徐々に変化したり、用途は同じでも、新しいものに移り変わったりしていく商品について数年～十数年くらいの変化でおこるような需要について、予測できないかを考えてみたい。
【販売数】＝ 【購入可能数】×【購買実現率】
需要予測の基本的な考え方として
過去に起きたことを読み解いて、将来を予測をしていく。
・例えば・・・過去に商品の売上が急に延びた（又は落ちた）とき、何があったのか？
・例えば・・・需要予測を検討する商品を購入する可能性のあるセグメントは？
・例えば・・・購買が実現する割合（ここでは、購買実現率とする）はどういう要因なのか？
ここでは、
【販売数】＝ 【購入可能数】×【購買実現率】 としたい。
グラフで【販売数】＝ 【購入可能数】×【購買実現率】 を表すとこんな感じ。
例えば、漁師さんが、10年に1回、新しい船に買い換えるとしたら、
【購入可能数】＝【漁師の数】
【購買実現率】＝【漁師さんが、20年に1回＝5％】と表せて、
今後、漁師の数が減っていき、でも漁師さんは、20年に1回船を買い換えるとすると、購買可能数は、漁師の数だから、減っていくけど、購買実現率は5％のままで一定となるので・・・
【販売数 ↘ ↘ 】 = 【購買可能数 ↘ ↘ 】×【購買実現率 → → 】
で表せるし、
例えば、ノートパソコンは、どんどん使用する年齢層が広くなってくるので、でも、以前よりもバッテリーも長持ちし、故障もしなくなったし、スマートフォンで代用できるので、新たに購入しなくてもよくなってきたとしたら
【販売数 → → 】 ＝ 【購入可能数 ↗ ↗ 】×【購買実現率 ↘ ↘ 】と表せるかもしれない。
これら需要を予測することに関しては、まずは
・その道のよく知っている人や、会社の上司や先輩などの、結局よく状況を知っている人たちに聞いてみるのが早い
（でも、その上司・先輩たちは経験や肌感覚はあるんだけど、意外にもデータでは裏付けされた今後の予測をしていない場合が多い）
→→仕事としてちゃんと聞いてみるとか、雑談でとかはお任せしますが・・・
・過去の取得可能なデータを取得してみる。
→需要予測なので、会社で持っているデータ以外にも、おおやけに取得できる・・・
例えば、総務省の統計データなどの方が参考にしやすいです。
・販売したい地域（海外向けなら国の状況も調査してみる）
これらのデータを元に、まずは仮説を立ててみる。
もし、数人で需要予測する機会があるのであれば、お互いに意見を交わして、
仮説の精度をあげて、過去から現在までに観測可能な指標をモデルに組込み、
将来の動向を予測してみてはいかがでしょうか？
需要予測アプローチ：基本モデルの構築について
ここは、まずはざっくりとした流れになります。
【1】基本のモデルを構築してみる。
Step 1 対象とする範囲や商品を決定して、その状況分析してみる。
例）農業機械の製造工場の場合
→→社会・政治・経済・技術の視点から農業市場における農業機械の需要を調査・分析
Step 2 需要構造を理解し、それぞれに関係する要因について、ヒアリング実施、情報を収集するモデル仮説を設計してみる
例）太陽光パネルの製造・販売の場合
→→太陽光パネル販売の需要構造（政策・売買電・電力価格など）を理解し、
関連する企業にヒアリングや情報収集を行い、需要モデルの仮説をたててみる。
Step 3 基本モデル構築・数値予測をまずは簡単におこなってみる。
収集した情報の分析より、需要予測モデルを構築する。過去データで検証してみる
例）関連する入手可能なデータを調査し、まずは構築した予測を簡潔に図示・グラフ化してみて みる。
【2】急激な移り変わり（遷移モデル）を構築してみる
Step 4 遷移モデル（特に技術的な遷移モデル）を考えてみる。
追加収集した情報とワークショップでの討議をもとに、商品の需要の変化モデルを構築してみる
例）自動車：ガソリン・ディーゼル→ハイブリッド→EV （自動運転）
例）携帯電話→スマートフォン
例）歩行で使用→乗用に推移→今度自動化に
【3】 シナリオ構築を行い、シミュレーターを作成してみる
Step 5 シナリオドライバーを抽出してみる
外部環境、競争環境で当該製品の需要に影響があるシナリオドライバーを抽出
需要へのインパクトの大きさと、不確実性の大きさの2軸で整理してみる（下の図はイメージ）
Step 6 シナリオを構築してみる
シナリオドライバーをいくつかのグループに分類し、その組み合わせで需要予測シナリオを構築してみる（下の図は、これもイメージ）
Step 7 シミュレーターを使用（作成）し、販売台数算出してみる。
需要予測シミュレーターを使用（作成）し、シナリオ別販売台数、変化要因、リスクを明らかにする
（シュミレータについては、私はExcelで自作してみたのですが、今や、様々なソフトがあるので、後のブログで紹介などできればとはおもってます）
【4】アクション設計をしてみる
Step 8 シナリオ別の販売台数と自社の競争力分析によりポテンシャルマップを作成、時流の変化（特に商品が大きな遷移したとき）に対応したアクションを設計してみる。
初回のブログはここまでです。
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