マーケティング・リサーチ・システムとは？リサーチ方法と需要予測 Case11-1

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ケーススタディCASE11-1

マーケティング・リサーチ・システムとは？リサーチ方法と需要予測

マーケティング・リサーチ・システムは、企業が消費者のニーズを把握し、競合との違いを明確にするために活用される社内システムや概念的なシステムのことです。このシステムは、膨大なデータを収集・分析するプロセスを支え、需要予測やマーケティング戦略の立案に役立ちます。企業はこのリサーチを通じて、消費者の嗜好、購買パターン、業界トレンドを特定し、将来的な需要を正確に予測することが可能になります。

マーケティング・リサーチの重要性

消費者の行動は絶えず変化し、企業はこれを追いかける必要があります。マーケティング・リサーチは、この変化を理解し、効果的な戦略を立てるための情報を提供します。たとえば、新製品を投入する際には、その商品がターゲット市場でどのように受け入れられるのかを予測する必要があります。適切なリサーチシステムを活用すれば、失敗のリスクを低減し、より的確な意思決定が可能となります。

マーケティング・リサーチの方法

定性調査（Qualitative Research）
- インタビュー
  代表的な定性調査の手法として、消費者と1対1で行うインタビューがあります。例えば、製品のコンセプトに対する感情や意見を深く探ることができます。
- フォーカスグループ
  少人数のグループでディスカッションを行い、製品やサービスに対する感想や改善点を探ります。例として、コカ・コーラ社が新商品の味について消費者の意見を集める際に使用しています。
定量調査（Quantitative Research）
- アンケート調査
  大規模な調査を行う際に有効で、消費者の行動や意見を数値で把握します。例えば、Netflixはユーザーの視聴データを集めて、新しい番組や映画の需要を予測しています。
- 実験調査
  消費者の反応をテスト環境で観察し、特定の変数が購買意欲に与える影響を測定します。アマゾンは、価格の変動が売上に与える影響を実験して分析しています。
デスクリサーチ（Desk Research）
- 既存データの分析
  公開されている市場データや競合他社の報告書を利用して、市場の全体像を把握します。これにより、新しい市場への参入可能性や競合との違いを見つけることができます。

需要予測の重要性

需要予測は、消費者のニーズや購買パターンを見越して、製品やサービスの供給計画を立てるための重要な要素です。これにより、供給過剰や供給不足を防ぎ、在庫管理や製品開発の最適化が可能となります。

例えば、ユニクロは過去の販売データや気候変動の予測を活用して、次のシーズンにどのような衣料品が求められるかを予測します。また、これに基づいて、生産量や販売計画を調整し、売れ残りや品切れを防止しています。

需要予測に使用される手法

需要予測においては、データに基づく分析が重要であり、以下の3つの手法は特に代表的です。それぞれの手法に基づいて、計算式と具体例を挙げます。それぞれの手法を活用することで、企業は需要予測の精度を高め、在庫管理や販売戦略に役立てることができます。

時系列分析は、過去のデータを使ってシンプルに将来の需要を予測します。例えば、移動平均法でシーズンごとの需要を予測できます。
回帰分析は、需要に影響を与える複数の要因を使って需要を予測するため、広告費や価格といった要素を考慮に入れた精度の高い予測が可能です。
機械学習は、膨大なデータと複数の変数を組み合わせ、非線形な関係をもとに高度な需要予測を行います。

時系列分析（Time Series Analysis）

過去のデータに基づいて、季節性やトレンドを分析し、未来の需要を予測します。特に、季節性（季節ごとの変動）やトレンド（長期的な成長または減少の傾向）を考慮して、今後の需要を予測します。例として、食品業界では季節ごとの消費パターンを予測して供給を調整します。

計算式：移動平均法（Moving Average）

移動平均法では、過去の一定期間のデータの平均値を計算して、次の期間の需要を予測します。

$F_{t+1} = \frac{D_t + D_{t-1} + D_{t-2} + … + D_{t-n+1}}{n}$

$F_{t + 1次の期間の予測需要}$
$D_{t}, D_{t - 1}, D_{t - 2}, . . ., D_{t - n + 1過去の需要データ}$
$n$ データの期間数（例えば、3ヶ月移動平均ならn=3）

計算例

たとえば、過去3ヶ月の需要が次のように記録されていたとします。

$D_3 = 120$
$D_2 = 130$
$D_1 = 110$

この場合、3ヶ月の移動平均を使って次の月の需要を予測すると、次の月の予測需要は120です。

$F_4 = \frac{120 + 130 + 110}{3} = \frac{360}{3} = 120$

回帰分析（Regression Analysis）

需要に影響を与える複数の要素（価格、広告支出、競合他社の動向など）を考慮し、最も効果的な販売戦略を見つけるために使用されます。特に、線形回帰分析では、需要と独立変数（価格や広告費など）の関係を直線で近似します。自動車業界では、ガソリン価格の変動が車両の需要にどのように影響するかを分析します。

計算式：単回帰分析（Simple Linear Regression）

単回帰分析では、次のようなモデルを使って需要を予測します。

$D = a + bX$

$D需要$
$X独立変数（例：価格や広告支出）$
$a切片（需要が0のときの初期値）$
$b回帰係数（独立変数が1単位変動したときの需要変化量）$

計算例

広告支出（ $X$ ）と需要（ $D$ ）のデータを次のように与えます。

広告支出 ($)	需要
100	150
200	300

この2つのデータポイントに基づいて、次の式を使って単回帰モデルを構築します。

$D = 0 + 1.5X$

つまり、広告費が1ドル増加するごとに、需要は1.5単位増加します。もし広告費を300ドルに増やした場合、需要は次のように予測されます。

$D = 0 + 1.5 \times 300 = 450$

したがって、広告費を300ドルにした場合の需要は450です。

機械学習（Machine Learning）

機械学習を利用した需要予測は、大量のデータを学習させ、パターンを見つけて将来の需要を予測する手法です。アルゴリズムは、非線形な関係や複数の変数間の複雑な相互作用を理解するのに適しています。膨大なデータを処理して、将来の消費者行動を予測します。アマゾンはこの技術を使い、顧客の購買履歴に基づいてパーソナライズされた商品の推薦を行い、需要を正確に予測しています。

計算式：線形回帰（Linear Regression）の例

機械学習でも線形回帰モデルは基本的なモデルの一つです。複数の独立変数を用いて、需要を予測する複回帰モデルを使用します。

$D = a + b_1X_1 + b_2X_2 + … + b_nX_n$

$D需要$
$X_{1}, X_{2}, . . ., X_{n独立変数（価格、広告費、季節性など）}$
$a切片$
$b_{1}, b_{2}, . . ., b_{n回帰係数（各独立変数が需要に与える影響）}$

計算例

例えば、広告費 ( $X_1$ ) と価格 ( $X_2$ ) の影響を考慮した場合、以下のデータがあります。

広告費 ($)	価格 ($)	需要
100	50	200
150	60	250

これに基づいて、機械学習モデルが次のような回帰式を学習するとします。

$D = 50 + 1.2X_1 – 0.8X_2$

ここで、広告費が120ドル、価格が55ドルのときの需要を予測する場合、

$D = 50 + 1.2 \times 120 – 0.8 \times 55 = 50 + 144 – 44 = 150$

したがって、広告費120ドル、価格55ドルの場合の需要は150と予測されます。

アクションプラン

目的を明確にする
マーケティング・リサーチを開始する前に、何を知りたいのか、どのような意思決定に役立てるかを明確にしましょう。
適切なリサーチ手法を選ぶ
定性調査、定量調査、デスクリサーチを組み合わせて、包括的な理解を得ることが重要です。
データの質を確保する
正確な需要予測を行うためには、信頼性の高いデータの収集が不可欠です。
分析結果を活用する
リサーチ結果を単なる情報として終わらせず、戦略に反映させることが成功の鍵です。

まとめ

マーケティング・リサーチ・システムは、消費者のニーズを理解し、競争力を維持するための重要なツールです。リサーチ方法には定性調査、定量調査、デスクリサーチなどがあり、これらを適切に組み合わせることで、的確な需要予測が可能となります。企業は、リサーチの結果をもとに、商品開発やマーケティング戦略を最適化し、競争優位性を高めることができます。マーケティング・リサーチを活用することで、事前により精度の高い戦略を立て、次のビジネスチャンスを逃さないような体制を構築することも可能です。