消費財メーカーなどの企業にとって、消費者を自社の製品ラインに繋ぎ止めるために定期的に新製品を発売し売上を伸ばしていくことは重要な戦略だ。新製品はすでに市場に浸透しているその企業の既存の製品をベースに作られる。新製品の開発では「製品の性能の改善」や「需要の広がりとイノベーションによる価格の引き下げ」、「新たな市場への拡張」、「使用目的の拡張」（例: 本来は食品である重曹が洗剤としての需要も獲得）などにフォーカスしていく方法がとられる。その新製品を開発して市場に投入するプロセスにおいて最も大きな課題のひとつは、新製品の需要予測が難しい点だ。過去の履歴データが存在しないことから、新製品の需要予測は従来の時系列的手法では、信頼にたる予測結果が得られず不確実性も大きくなる。
そのため、新製品の需要予測に関する解決方法のひとつとしては、他の似たような製品の需要動向にもとづいてデータ分析を行う体系的類推によるアプローチが役に立つ。さらに加えて、データ、アナリティクス、特定領域の専門知識、テクノロジーを組み合わせて、より精度の高い需要予測を作成するアプローチが効果的だ。
特に非構造化データの分析では、ソーシャルメディアを対象にした傾向分析で、新製品が消費者の関心をどれくらい捉えているかの判定や、消費者の需要に何らかの影響を与えたかの判定に役立つため、新製品が製品ライフサイクルの初期段階でどれほど順調に売上を伸ばすかを判定するための強力な手段となる。
今回のレポートでは、新製品の需要予測に欠かせない最新のイノベーション手法についてステップ別に紹介する。
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