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需要予測について

「需要予測精度」 は業績を左右する大問題であると認識しています。
しかし最近「思うように 当たらない」 とうかがうことが増えてきたように感じます。
何故か?・・・


考えられる要因は多種多様にあると思いますがそこには触れません。

ここでは商品企画部門の中で分析を行う者の立場で需要予測について考えてみたいと思います。

 

私は予測の第一歩はデータ分析にあると考えています。
自分達が以前企画した商品に対して実際はどうか? どこが合っていて、どこが違っているのかなど
目で見て「検証」し、次に向かって自分達なりの「打ち手」を持ったうえで、来季の商品を「計画」すべきだと思っています。
今回、当社定点観測データxブランドエックス の商品展開について 実例を用いて検証してみました。
以下、自社の簡易なテスト版を抜粋したものであります。

 


【企画背景】
 「売り上げの低下」
 社内で売れると判断し、在庫を積んで商戦に挑んだが、思うように消化しないことが増えた。
  要因は?
  対策は?

 


【解決課題】
 需要予測精度を高めること(高めたい)
 当社仮説は「まずは商品企画の予測力の向上から!」です。

 

 

 


【検証:商品の測量】
 シャツを分析対象とし、
 「ブランドXの商品」と「定点観測データ」を定性的・定量的に対比してみました。
 分析ツールは相関分析と主成分分析で
 前者は相関係数を使って、後者は画像を使って可視化しています。

 「高い相関係数=実需と合致している」という見方をするのですが、シャツが0.37・・・実需との乖離がありそうですね。
 

 

 

 

 

 次は画像でデザインの構造等が、どう違うのかを見てゆきましょう。

 

 

 

 

【測量結果】
 ”不足していたのは「プリントシャツ」と「ストライプ」”
 現段階でのミスマッチは、
 1.どの様なプリントか? →アロハ、90年代調の幾何や抽象柄
 2.デザインシルエットは? →開襟、ビッグシルエットが主流派に
 3.ストライプの柄タイプは? →クリーン系のカジュアル用途が増加
 4.色系統は? →アースカラー系の拡大に対応すべし・・・となりました。

 

 

 

 


今回は簡単に 測量までの段階を見て頂きました。
以降、デザインの開発フローの中にも分析の指標等が別途設けられ、需要予測への寄与と企画部門内で仮説検証ができるよう設計されているのですが、我々の使命は付加価値のある新規商品を開発することであります。
したがってこれら情報にプラス、次シーズンのコレクショントレンド(未来データ)やブランドの意思等を入力し、未知の領域を創造してゆくことが重要になってくると信じています。

 

 

 

 


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寄稿:【アパレルウェブ】
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