一般消費財の1年間の製品の売上げを予測する。「売上・販売量予測モデルの作り方」
企業名:株式会社コレクシア
当資料では、トライアルリピートモデルをベースに、売上予測に関する問題をできるだけケアしながら、FMCG(一般消費財)用の売上予測モデルを作成するロジックを紹介します。同時に、質的選択モデルを組み合わせ、マーケティング施策を変えることでどのように売上が変化するかをシミュレーションする方法を説明します。
資料詳細説明
開発推進の承認を得て本格的に製品開発を開始する際、「どれ位の人が買ってくれて、どれ位の利益が見込めるのか」という売上予測は開発のGo/NoGoを決める重要な判断材料となります。
しかし、予測の精度は「データや予測モデルの粗さ」に起因して低下します(過大推定になるケースが多いと思われます)。
当資料では、トライアルリピートモデルをベースに、上記の売上予測に関する問題をできるだけケアしながら、FMCG(一般消費財)用の売上予測モデルを作成するロジックを紹介します。
同時に、質的選択モデルを組み合わせ、マーケティング施策を変えることで、どのように売上が変化するかをシミュレーションする方法を説明します。
詳細は資料をご覧ください。
対象業種 |
全業種 |
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対象企業規模 |
中堅・大企業 |
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