生産予測：顧客の需要をより適切に満たす方法

生産予測は、Direct-to-Consumer（DTC）ブランドの成功に不可欠です。

効果的な生産予測により、在庫管理が合理化され、生産計画が簡素化されますが、同時に顧客満足度も向上します。

生産予測の重要性についてさらに学び、ブランドが選択できるさまざまな予測方法をすべて理解してください。

生産予測とは？

生産予測は、小売製品の将来の需要と、それらの製品の製造に必要なリソースを見積もるプロセスです。

通常、これらのリソースには、肉体労働、お金、機械、および原材料が含まれます。

生産予測は、製品ベースのブランドが最適な在庫レベルを維持するのに役立ちます。 そうすることで、顧客を満足させ、全体的な収益性を高めることができます。

どのくらい正確に？ 正しく行われると、生産予測は将来の需要をより正確に見積もるのに役立ちます。 そうすることで、在庫不足や在庫過剰を回避するために需要を満たすために必要な発注書（PO）を送信することに自信を持つことができます。

適切な予測は次のことができます。

• サプライチェーンのすべての段階で効率を向上させる
• 在庫切れの状況とその後の売上の損失を防ぐ
• ブランドのお金を節約する最適な注文数量を達成する
• 一貫した製品選択で顧客を喜ばせます
• 一貫した上向きの軌道でキャッシュフローを維持する

これらの利点のそれぞれは、あなたの会社の成功に役割を果たします。 しかし、すべての最大の利点は？ 生産予測により、eコマースサプライチェーン全体の不確実性に対してブランドの回復力が大幅に高まります。

生産予測はこれまで以上に重要です

最近では、特に現在のサプライチェーンの課題と顧客の期待の高まりに照らして、生産予測がこれまで以上に重要になっています。

たとえば、2022年の粉ミルクの不足を考えてみましょう。 ほとんどの数式は、何ヶ月もの間広く利用できませんでした。 しかし、それはこれらの在庫切れの製品の需要がなかったという意味ではありません（あった）。

米国で4番目にFDAが承認した乳児用調製粉乳であるByHeartの導入により、不足は終わりに近づいていることを願っています。 正確な予測により、影響を受ける小売業者は、長いリードタイムや過剰在庫など、不足によって引き起こされる波打つサプライチェーンの問題を回避できます。

しかし、これを行うには、小売業者の予測では、販売した乳児用調製粉乳に加えて、満たすことができなかった需要を考慮する必要があります。

この全国的な不足は、COVID-19パンデミック後の異常値ではありません。 多くの業界が同様のサプライチェーンの課題に直面しています（トイレットペーパーがなかったときのことを覚えていますか？）。

幸いなことに、適切な生産予測は、ブランドが将来の混乱に対してより弾力性を持たせる一方で、ブランドがこれらの課題を（安全在庫を過剰に在庫することなく）克服するのに役立ちます。

生産予測の3つの主なタイプ

生産予測の3つの主要なタイプは、定性的予測、因果モデリング、および時系列分析です。

定性的予測

定性的予測は、履歴データが不足しているか存在しない場合、たとえば、新しいブランドや製品を発売する場合に使用されます。

このデータがなければ、生産管理者は最善の判断を下さなければなりません。 あるいは、調査、世論調査、およびその他の同様の方法で得られた顧客や社内の営業チームからの定性的なデータに頼ることもできます。

顧客を調査することで、静的な販売データからはアクセスできない洞察を得ることができます。たとえば、ブランドの満足度を評価したり、新しいリリースへの関心を評価したりする洞察などです。

営業チームを調査することは、新製品がどれだけ売れるかを予測するのにも役立ちます。 このようにして、この需要を適切に満たすための生産予測を作成できます。

定性的な情報を収集したら、それを完成品や原材料の定量的な見積もりに変えることができます。 これにより、当初は主観的な意見や判断に基づいていたとしても、定性的な予測は比較的正確になります。

因果モデリング

因果モデリングとは、ブランドが小売市場内の将来のイベントを予測しようとするときです。

これらの予測では、在庫の可用性や消費者の好みなど、製品の動きや市場の傾向に影響を与えることが多い変数を考慮しています。

因果モデリングの背後にある考え方は、これらの変数が実際の需要と注文を履行する能力に与える影響を判断することです。

たとえば、在庫の可用性の欠如は、小売の履行の遅延につながりますか？ それとも、特定の製品がソーシャルメディアでバイラルになり、需要が急増するのでしょうか。

一般的に言えば、因果モデリングは、競合他社と比較して会社がどこに位置しているかなど、現在の市場の評価から始まります。

そこから、市場が動く可能性のある方向に影響を与える可能性のあるすべての変数を特定する必要があります。 繰り返しますが、これには次のようなものが含まれます。

• 購入者の行動と好み
• サプライチェーンの流れ
• 製品や材料がすぐに利用できるかどうか

より大きな市場で何が起こるかをよく理解したら、それらの変数を予測の見積もりに適用できます。

多くの場合、因果モデリングは、パイプラインの考慮事項、市場調査情報、および時系列分析の結果を調べます。

時系列分析

時系列分析は、タイムスタンプ付きのデータに基づいて予測を行う戦略です。 より具体的には、マーチャントは、ランダムに記録するのではなく、指定された期間内に一定の間隔でこのデータを収集します。

次に、チームはこのデータを分析する責任があります。これにより、第3四半期にビジネスの売上が停滞した理由など、さまざまな在庫結果の背後にある「理由」を明らかにすることができます。

時系列分析では、変数が時間の経過とともにどのように変化するかを明らかにすることもできます。たとえば、変数データが​​数週間、数か月、四半期、さらには1年分の売上でどのように変動するかなどです。

ただし、時系列分析には広範囲のデータポイントが必要です。

データが少なすぎると、分析に穴が残り、不正確または信頼性の低い在庫予測が発生する可能性があります。 一方、広範なデータセットを使用すると、販売傾向を明らかにし、需要の季節変動などの外れ値を取り除くことができます。

上位の予測方法を使用して生産を予測する方法

生産予測は、小売業者にとって万能のプロセスとはほど遠いものです。

代わりに、ブランドのニーズ、機能、製品タイプ、および利用可能なデータに応じて、ブランドが選択できる複数の予測方法があります。

たとえば、最初の製品を発売する企業は、間違いなく、数年前から事業を行っている企業とは異なる予測方法を必要とします。

同様に、季節性による需要の変動を経験するブランドは、年間を通じて一貫した販売数を持つブランドとは異なる予測をします。

このため、予測方法を選択したり、将来の需要を予測したりする前に、常にブランドのニーズを定義する必要があります。

最も一般的な予測方法のいくつかを次に示します。

デルファイ法

デルファイ法は、定性的予測の一種です。 デルファイモデルを使用して、小売業者は在庫の専門家に相談して生産予測を通知します。 これらの意見は、各専門家に送信される数回のアンケートを通じて収集されます。

サイクルごとに、サードパーティのファシリテーターが回答を収集し、要約レポートを生成して、このレポートをすべての参加者に配布します。

そこから、専門家はレポートを読み、お互いの答えに賛成または反対します（そしておそらく予測プロセスについて追加の提案をします）。

デルファイ法は、グループ全体が合意に達するまで完了しません。

この戦略には多少時間がかかりますが、小売業者は知識のある複数の人々から洞察を引き出すことができます。また、直接の話し合いがないため、専門家は世界中のどこにでも配置できます。

そうは言っても、質問票は同じ時間枠内に記入する必要があるので、デルファイ法を試すことを選択した場合はそれを覚えておいてください。

歴史的なアナロジーの方法

過去のアナロジー手法は、類似製品の過去の売上が新しいSKUの売上の可能性を予測するのに役立つ予測への定量的アプローチです。 その核となるのは、類似の在庫品目の導入と成長の比較分析です。

歴史的なアナロジーによる予測では、2つの異なる製品に、顧客の売上と需要に関する同じベースライン動作に従うのに十分な共通点があると想定しています。

小売業者は、同じまたは類似の製品カテゴリの新しいアイテムもその軌跡をたどると仮定して、製品のライフサイクルと過去の在庫の需要を分析します。

たとえば、ブランドが新しいサイズ、色、またはフレーバーの製品を紹介しているとします。 過去のアナロジー手法を使用すると、「元の」製品の過去の販売データを使用して、生産量の見積もりを導くことができます。

また、歴史的なアナロジー手法による製品の共食いのリスクに注意することも重要です。 カニバリゼーションは、新しい製品が既存の製品に取って代わるときに発生します。 つまり、最新のリリースは古いアイテムの売上に影響を与えます（そして潜在的にキャッシュフローを損なう可能性があります）。

まったく新しいカテゴリを導入しない限り、新製品は既存のアイテムにある程度影響を与える可能性があります。 これは、新しいSKUと古い在庫の生産予測を作成するときに考慮すべきことです。

移動平均法

移動平均法は、「ローリング平均」または「ランニング平均」と呼ばれることもあります。

どちらの用語を使用する場合でも、この方法では、完全なデータセットから一連の平均を作成することにより、さまざまなデータポイントを分析します。 DTCブランドの場合、このデータセットは履歴情報から取得され、見積もりに影響を与える可能性のある購入パターンを特定するために使用されます。

移動平均は、短期的な傾向と長期的な需要を予測するために一般的に使用される統計的予測方法です。 これは、時系列データと一緒に使用されて、短期的な変動（季節性など）を滑らかにし、長期的な販売サイクルを強調するのに役立ちます。

この戦略では、タイムスタンプが付けられたデータのセットから平均を見つけ、その平均を製品の将来の需要に適用します。

しかし、この方法はどのように「動く」のでしょうか。 必要に応じてデータの範囲をシフトできるという意味で動いています。 これにより、厳密なデータセットや静的なスプレッドシートモデルに依存するよりも戦略が柔軟になります。

トレンドプロジェクション法

傾向予測は、生産予測を推定するための最も簡単な方法です。 この方法では、会社の過去の売上データを使用して、将来の生産を予測します。

過去のトレンドや需要の急増の原因となる要因は、ほぼ同じ割合で続くという考え方です。 言い換えれば、需要予測は過去のパターンに従うと想定されています。

このように、前の月や年などのように見えると予想されるため、生産スケジュールをすばやく見積もることができます。

傾向予測は、以前の売上からの具体的で具体的なデータに基づいた定量的な予測スタイルです。 この方法を使用するには、ブランドに約2年分のデータが蓄積され、分析できる状態になっている必要があります。

回帰モデル法

販売回帰予測は、販売プロセス内の特定の要因が製品のパフォーマンスにどのように影響するか、およびそれらの要因が時間の経過に伴う販売予測の変化をどのように予測できるかを理解するために使用されます。

独立変数と従属変数の両方が回帰モデル内で機能していますが、従属変数（販売実績）は常に同じままです。 販売実績は、総収益から総製品販売まで、あらゆるものに及ぶ可能性があります。

対照的に、独立変数は、販売実績に影響を与える調査対象の要因です。 一般的な独立変数には、マーケティング戦略、ソーシャルメディアキャンペーン、または販売するマーケットプレイスの数が含まれます。

売上回帰予測を使用すると、小売業者は、以前の売上と生産のパフォーマンスに基づいて、将来がどのようになるかについての洞察を得ることができます。

このパフォーマンスを分析することは、将来のニーズを予測するのに役立ち、販売する場所を拡大したり、マーケティングにより多くのお金を費やしたりするなど、行う必要のある変更を明らかにすることができます。

ライフサイクル分析手法

ライフサイクル分析手法は、製品のライフサイクルを観察して、潜在的な成長を予測します。 この方法は、Sカーブ分析に基づいて、特定の時間枠内での製品のパフォーマンスを示します。 これは、購入傾向を予測し、小売ニーズを特定するためによく使用されます。

製品のライフサイクルは通常、次の5つの段階に分けられます。

1. 実験と開発
2. マーケットプレイスの紹介
3. 製品売上高の伸び
4. 製品の成熟度と飽和度
5. 製品の市場下落

このサイクルのさまざまな段階で、製品と生産の需要が急速に増加、横ばい、または着実に減少する可能性があります。 この増減を分析することで、在庫の補充や再注文などの意思決定を行うことができます。

この方法を使用して新製品の需要を予測しますか？ 同様のアイテムの発売を調べて、見積もりの​​精度を向上させます。

一般に、需要はゆっくりと始まり、プロモーションが開始されて製品の認知度が上がるにつれて加速します。

難しいのは、製品のライフサイクルがどれだけ早く進行するかを予測することです。そのため、可能な限り同様の製品リストを参照することをお勧めします。

正確な予測には正確なデータが必要です

正確な予測は、正確な在庫データから始まります。 限目。

幸い、CogsyとShipBobは、在庫の正確性に対する障害を取り除くのに役立つため、明確かつ自信を持って需要を予測できます。

正確なデータを持つことの重要性

正確なデータがDTCブランドの生命線であることは周知の事実です。 結局のところ、データの不正確さが増すほど、問題が発生する可能性が高くなります。

正確なデータにより、より強力なサプライヤーとの関係をサポートしながら、在庫切れや過剰在庫を回避できます。

これは、発注書が常に正しくない場合や多くの編集が必要な場合に、サプライヤが不満を募らせるためです。 結局のところ、これは彼らの側でより多くの仕事と頭痛を生み出します。

一方、正確なデータは、正確な在庫予測と実質的に同義です。 在庫記録が信頼できる場合、生産予測も信頼できます。在庫記録が優れているほど、サプライヤや注文チームにかかる作業は少なくなります。

正確なデータを持つことが小売業者にとって非常に難しい理由

正確なデータの重要性を認めても、データの収集と保存に関連する課題が軽減されるわけではありません。

現代のDTCブランドにとって、製品と販売データの整合性を維持することは容易ではありません。特に、不正確な在庫数が最大のトリガーの1つです。

文書化されていない在庫損失、フルフィルメントエラー、整理されていない倉庫、誤って管理された返品など、さまざまな要因が不正確な在庫数を引き起こす可能性があります。

これらの要因のいずれかが精度を相殺する可能性がありますが、一度に複数を処理すると、問題がさらに悪化します。

幸いなことに、適切なプロセスとテクノロジーを実装することで、精度をサポートし、簡単にすることができます。 —小売業務全体。

CogsyとShipBobがこれらの課題の解決にどのように役立つか

小売業者がCogsyとShipBobを一緒に使用すると、さまざまなeコマースの課題（特にデータの正確性に関連する課題）に取り組むことができます。

Cogsy x ShipBobの統合により、次のことが可能になります。

• 販売履歴、PO、および製品情報を自動的に同期します。
• 在庫の傾向についてより深い洞察を得る。
• 過去の売上と在庫の傾向に基づいて、正確な生産予測を作成します。
• 将来の需要を満たすために、適切な量の在庫を持つPOを簡単に作成できます。

高度なソフトウェアソリューションを利用して生産予測を最適化する準備はできていますか？ ShipBobに連絡して開始し、Cogsy統合の詳細を確認してください。

生産予測に関するよくある質問

以下は、生産予測に関する一般的な質問への回答です。

なぜ生産予測が重要なのですか？

特に現在のサプライチェーンの課題と顧客の期待の高まりに照らして、生産予測はこれまで以上に重要になっています。

注意深い生産予測は、将来の需要を正確に見積もるのに役立ちます。 このようにして、自信を持ってPOを送信し、過剰在庫なしで需要を満たすために必要なものを正確に注文できます。

最も一般的な予測方法は何ですか？

いくつかの要因に基づいて選択できるいくつかの予測方法があります。 最も一般的な方法には、デルファイ法、歴史的類推法、移動平均法、ライフサイクル分析法、および傾向予測法が含まれます。

CogsyとShipBobはどのようにして生産予測の取り組みを可能にしますか？

ShipBobをCogsyと統合することにより、ブランドは在庫とオンラインストアのリアルタイムデータにアクセスできます。 リアルタイムの在庫データポイントは24時間更新されるため、生産をより正確かつ効率的に予測できます。