データ活用で需要予測！市場投入の最適タイミングを見極める方法【ChatGPT統計解析】
データに基づく需要予測は、企業が巨額の損失を回避し、市場への適切な商品投入を可能にします。アメリカのRocky Mountain Steel Millsは、専用のソフトウェアを使用して鉄鋼の需要を予測し、これにより工場の再稼働時期を決定しました。このタイミングの見極めがなければ、同社は約50億円の損失を被っていたでしょう。同様に、多くの企業がPOSシステムから得られる売上データを分析することで、商品開発や市場投入の最適なタイミングを予測しています。これらの戦略は、市場の変動に柔軟に対応し、効率的な商品管理を実現させる方法として注目されています。
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景気や需要を先読みした商品投入時期
POSデータを分析しよう
巨額の損失を回避した企業もある
データをもとに景気動向や商品の需要を予測することで、最適な商品の投入時期を分析することができます。
Rocky Mountain Steel Mills というアメリカの鉄鋼生産会社は、稼働を停止していた工場を再稼働させるかどうかを、鉄鋼の需要予測をすることで判断しました。
鉄鋼の需要予測は専用のソフトを用い、鉄鋼の需要が伸びると予測した時点で、工場の再稼働を決断しました。
需要を予測せず、早期に再稼働していたら、約50億円の損失をしていました。
商品の需要についても、POSの売上データを使って多くの会社が予測を行っています。
そのような会社の予測数値をもとに商品開発を行うことで、より的確な商品投入をすることができます。
需要予測による損失の回避例
アメリカの鉄鋼生産会社は、工場の再稼働時期を鉄鋼の需要予測専用のソフトによって判断した。
その結果、無駄な早期再稼働を回避し約50億円の損失回避に成功
POS利用による予測と利用の流れ
店舗売上データ⇒集計⇒分析⇒新商品開発投入時期判断⇒売上予測
POSを利用して集められたデータを分析し、新商品の開発や、投入時期の判断に利用
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