売れ筋商品を予測！データモデルで新商品の売上を見極める方法【ChatGPT統計解析】
商品の売れ筋を統計的に予測する方法には、商品特性を要因項目、売上をターゲット項目に設定し、データモデルを作成することがあります。このモデルを用いて、どのような商品が売れやすいか分析できます。例えば、アメリカのエバゴギクスでは映画の興行収入を予測しており、アサヒビールは新商品の売上を、既存商品と比較して未来の売れ行きを予測しています。この方法により、新商品の出荷量の調整が可能となります。商品がどれくらい売れたかを適切にデータ化し、既存商品のデータと比較することで、新商品の売れ筋を予測することができます。
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新商品の売れ行きを予測する
統計的に売れやすい商品を事前に把握する
商品特性を要因項目、売上をターゲット項目にしよう
どんな商品がどれくらい売れたか、適切にデータ化しておくことで、次に出す新商品の売れ筋を大まかに予測することができます。
商品の特性を表すデータを要因項目として、売上をターゲット項目としたモデルを作ることで、どんな商品が統計的に売れやすいのかを分析できます。
アメリカのエバゴギクスという企業では、映画の興行収入を、クランクイン前に既に推測しています。
出演者や脚本家、脚本の内容、監督、公開時期や地域、広告予算などを要因項目として分析することができます。
新商品の売れ行きは、販売後も予測することができます。
アサヒビールは、新商品が出てある程度の売上データを収集し、これまでの商品の売れ行きと比較しました。
新商品の売れ行きと似ている既存商品をピックアップすることで、新商品の今後の売れ行きを予測しました。
それによって、新商品の出荷量を調整することができました。
新商品の売れ行きを予測する方法
①どんな商品がどれくらい売れたかデータ化することで、次にどんな商品が売れ筋か予測できる
商品の特性データ（要因項目）と商品の売上データ（ターゲット項目）⇒売れ筋モデル
②商品の特性データを要因項目、売上をターゲット項目としたモデルを作ることで、どんな商品が売れやすいか分析できる。
商品の特性データ（要因項目）と商品の売上データ（ターゲット項目）⇒売れ筋モデル
③新商品の売れ行きと似ている既存商品のデータから、新商品の今後の売れ行きを予測できる
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