アパレルにおける需要予測のアプローチ種類とその活用方法について

アパレルの需要予測の重要性

アパレルの需要予測は、ビジネスの効率性や競争力を向上させる上で非常に重要です。需要予測を怠ると、適正な在庫数量がわからず生産することになります。需要が低いにも関わらず、過剰な商品を作れば商品が売れ残ってしまい、逆に需要が高いにも関わらず、商品をあまり生産しないと、商品が不足し、本来売れるはずの利益を失ってしまうことになるためです。

以下は、アパレルの需要予測がなぜ重要なのかについての理由をいくつか説明します。

在庫管理の最適化

需要予測を行うことで、どの商品がどれだけ需要があるかを正確に把握できます。これにより、在庫を最適に管理し、過剰在庫や余剰在庫を防ぐことができます。在庫の最適化は、費用削減にもつながります。

生産計画の最適化

正確な需要予測は、生産計画にも影響を与えます。需要が高い商品に焦点を当て、生産を調整することで、生産効率が向上し、生産コストを抑えることができます。

マーケティング戦略の構築

需要予測を元に、適切なマーケティング戦略を構築することができます。需要の予測が正確であれば、ターゲット市場や販売促進活動をより効果的に計画できます。

カスタマーサービスの向上

予測に基づいた在庫管理や生産計画により、商品の供給が安定し、顧客へのサービス品質が向上します。商品の在庫切れや納期遅延を最小限に抑えることができます。

競争力の維持

予測に基づいた在庫管理や生産計画により、商品の供給が安定し、顧客へのサービス品質が向上します。商品の在庫切れや納期遅延を最小限に抑えることができます。

需要予測の種類

需要予測は様々な方法やアプローチを使用して行われます。以下は、需要予測の主な種類です。

（定量的予測）時系列分析

過去のデータからパターンやトレンドを抽出し、未来の需要を予測します。代表的な手法には、移動平均法、指数平滑法、ARIMAモデル（自己回帰和分移動平均モデル）などがあります。

（定量的予測）回帰分析

他の変数との関係を通じて需要を予測します。例えば、広告費や気温といった外部要因が商品の需要に与える影響を考慮します。

（質量的予測）マーケティング調査

顧客の意向や嗜好を調査し、その結果を基に需要を予測します。アンケート、フォーカスグループなどが利用されます。

（質量的予測）エキスパート意見

業界の専門家や経営者の意見や経験を取り入れて予測を行います。これは主観的な要素が強くなりますが、特定の領域での洞察が得られることがあります。

これらの手法は単独でなく、組み合わせて使用されることがあります。企業の特性に合わせて、最適な予測手法を選択することが重要です。

需要予測の難しさ

ただ世界的に有名な企業がAIツールを導入して、完璧な需要予測の実現を試みて失敗している例もある通り需要予測は非常に難しいと言われています。

以下は、アパレルの需要予測が難しいとされる主な理由です。

ファッションのトレンドの変化

ファッションは急速に変化するため、必要にも関わらず大きく変動することがあります。新しいトレンドやスタイルが徐々に登場し、これに対応するのが難しいと言われています。

季節や気温の依存性

アパレルの需要は季節や気温に大きく左右されます。 例えば、冬季のコートや夏の水着など、季節や気温によって需要が大きく異なります。暖冬や冷夏など季節ごとの変動を正確に予測するのは難しい課題です。

顧客の好みの多様性

顧客の好みやライフスタイルが多様であり、これらの変動を正確に把握することは難しいです。一つの商品が異なる顧客層にアピールできるよう慎重にマーケディングする必要があります。

難しいアパレルの需要予測を簡単に判断するために

今まで述べたような難しい需要予測を簡単に判断する方法はあるのでしょうか。

LTV-Zaikoを使えばいままで苦労していた需要予測を簡単に判断でき、入荷在庫から不良在庫までを在庫状況に合わせて７つのグループにセグメントし各在庫情報を可視化することもできます。また、在庫分析の結果はチーム内外の誰でも確認できる事で管理がシンプルになり、マークダウン対象商品の抽出や、分析結果を元にサイト内の商品構成を変更するなど、在庫情報をMD部署以外でも多部署で活用する事が出来るようになります。

商品予測KPIでは各商品単位で、消化予測日や不良在庫化可能性など評価を自動提示することができます。誰が見てもわかりやすい日付での表示となっており、直感に頼らない仕組みを作ることが可能です。

まとめ

需要予測はあらゆる企業において有効かつ不可欠なプロセスです。

従来から従業員の経験や専門知識を活用する形で需要予測は行われてきましたが、現代ではデータを用いたより合理的な仕組みづくりが主流となっています。適切な仕組みを構築できれば、顧客満足度の向上、売上増加、コスト削減などの効果が期待できます。