マーケティングのための需要予測とは？メリットやトレンドを解説

コロナウイルスの影響で急激な市場変化が起こる昨今において、需要予測はマーケティング領域において重要なテーマ・課題となっています。当記事では、現代のマーケティングの課題と需要予測の有効活用例を紹介します。マーケティングに需要予測を活用したい方はもちろん、自社のマーケティング業務を改善したい方はぜひ参考にしてください。

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需要予測の基本を徹底解説！精度向上のポイントも紹介

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需要予測はマーケティングで欠かせない

需要予測はマーケティングに欠かせない手法です。まずは、需要予測やマーケティングの概要について見ていきましょう。

そもそも需要予測とは

需要予測とは、自社の提供する商品やサービスの短期的、あるいは長期的な需要を予測することです。仕入れ・生産・販売・人員配置・設備投資・資金調達などの計画策定を大きく左右し、企業活動の根幹に関わる重要な業務とされています。

マーケティングとは

マーケティングとは、顧客に商品・サービスを選んでもらうまでの過程全般の活動です。顧客主眼の活動であり、顧客のニーズを汲み取り、適切なタイミングで適切な商品・サービスを提供することが目的となります。

AIによる需要予測がマーケティングで広がっている

従来の経験や勘に頼った需要予測は、業務の属人化や予測の精度が低いことが問題視されていました。一方、AIによる需要予測はそれらの問題を解決し、データに基づいた経営判断を下すことができます。このような理由から、現在AIを使った需要予測は製造業や小売業をはじめとする幅広い業種・業態で活用されています。

マーケティングでよくある課題点

マーケティング担当が、トラフィックや見込み客を多く獲得するのに、苦労することがよくあるでしょう。ここでは、マーケティングにおける課題点について、4つ紹介します。

費用対効果が分かりにくい

ROIとは「Return on investment（費用対効果）」の略で、投資した費用からどれくらいの利益・効果が得られたのかを表すものです。昨今、マーケティングツールの多様化や、商談に至るまでの期間の長期化、フローの複雑化などによって、マーケティング効果が分かりにくくなっています。

市場が急激に変化している

リーマンショックや、新型コロナウイルス感染症の世界的な流行など、市場が急激に変化しているといった課題もあります。年々速まる市場の変化スピードへの対応が、マーケティング活動を一層難しいものとしているのです。

顧客ニーズが多様化している

IT技術の発達によって、顧客がさまざまな情報に触れられるようになり、ニーズが多様化しています。現代のビジネス社会を生き抜くためには、顧客ごとのニーズを的確に把握し、適切なマーケティング活動を仕掛ける必要があります。

インサイドセールスが台頭している

インサイドセールスとは、顧客を訪問することなく、Webやメールを主な手段としてセールスを行う業務です。近年、SNSなどの普及により、その重要性は非常に高まっています。

需要予測の活用でマーケティングが変わる

AIによる需要予測は、さまざまな形でマーケティングに活用されています。ここでは、マーケティングにおける需要予測の活用事例について、紹介します。

仕入れを最適化できる

過去の売上データと在庫数を照らし合わせながらも、最終的な判断を仕入れ担当者の経験値に頼っている場合、欠品や過剰在庫を完全に無くすことはできません。一方、AIによる需要予測は、過去の販売データと売上に影響を及ぼす天気情報をもとに需要を予測することができるため、仕入れの最適化を実現できます。

高度なレコメンド機能を使える

Webサイト訪問者の行動履歴や動線情報などをAIで収集・分析し、ユーザーごとに最適なコンテンツを表示することも可能です。訪問者の属性や、閲覧された複数のアイテムにおける相関性も考慮するため、よりパーソナライズされたコンテンツの表示に役立ちます。

顧客をインサイト分析できる

TwitterやInstagram、LINEなど主要なSNSにおいて、特定キーワードの口コミを解析し、顧客となる可能性の高いユーザーのインサイトを集計・分析することもできます。人力では難しいペルソナを簡単に作成できるため、ユーザーに合わせた施策の考案が行うことができます。

ダイナミックプライシングを活用できる

これまで、従業員の大きな労力と手間となっていた価格の調整を、需要と供給のバランスを考慮して自動で行うことができます。これにより、従業員は、より専門性の高い業務や、創造性が問われるクリエイティブな作業に専念できます。

「需要予測×マーケティング」のトレンド

AIの進化により、需要予測におけるマーケティング手法も年々変化しつつあります。ここでは、需要予測×マーケティングの最新のトレンドについて紹介します。

ビッグデータ

ビッグデータとは、組織が蓄積している大きなデータセットと、それらが保存されている施設を作成、操作、および管理できるようにするすべての技術を指します。ビッグデータの特性である「量」「発生頻度」「多様性」によって、これまでとは異なる切り口からのマーケティングも可能となります。

機械学習

機械学習とは、データを分析する手法のひとつです。データから機械（コンピューター）が自動で学習し、データの背景にあるルールやパターンを発見します。モバイルマーケターは、さまざまな方法で機械学習を利用することで、ターゲティングの精度を高め、最も価値あるユーザーにリーチできます。

データマイニング

データマイニングとは、大量のデータを統計学や人工知能などの分析手法を駆使して、知識を見出すための技術です。マーケティング活動を支援する統計的手法として知られています。データマイニングを活用することで、従業員の経験・勘などの主観的な判断や古くからの慣習に頼っていた事柄を、顧客行動の蓄積から計算した数値で客観的に把握できるようになります。

UMWELTなら需要予測も機械学習もお任せ！

AI技術を活用した高度な需要予測を行いたいという場合には、TRYETINGが提供する「UMWELT」の活用がおすすめです。UMWELTはプログラミング不要で、簡単にAI需要予測や機械学習ができるノーコードAIクラウドです。ここでは、UMWELTの2つの特徴を紹介します。

必要な機能が揃っている

UMWELTは、データ収集・前処理から、AIモデリングや分析、システム連携など一連の機能があり、短期間でAIを導入することが可能です。多数のAIアルゴリズムが搭載されていて、DX推進に大きく貢献します。

低コスト・高速に導入できる

サブスクリプションサービスであるため、低コストでAIを導入できます。用途に応じたプランを用意しているため、企業に合ったプランを選択できます。また、UMWELTは、類似のAIシステムに比べ利用料金水準が低いため、安心して導入いただけます。

まとめ

これからの時代、AIを活用した需要予測は、ますます普及することが予想されています。AI導入には、優れたエンジニアが必要と思われがちですが、今回紹介したUMWELTのようなAI開発ツールを用いれば、誰でも簡単にAI導入を実行できます。ぜひ、TRYETINGのUMWELTを活用して、高精度なデータ分析・マーケティングに取り組んでみてはいかがでしょうか。