研究所blog

　販売予測方法を選定するに先立ち検討しなければならないことは、既に販売予測方式が確立されていて、データを入力すれば足りるという場合や企業全体の売上の推移をみる場合は別として、取扱製品別や地域別、顧客別などについて詳細に予測したいという場合には、時系列資料が整備されているかどうかによって、予測方法の選択幅が異なる。
　データが整備されていない場合は、経営者や管理者による陪審法など方法は極限られたものになるが、要求されるスピードやどれくらい費用をかけられるか、正確性をどの程度要求しているかによっても異なる。予算措置が講じられるのであれば、デルファイ法やシナリオ法、詳細な市場調査なども可能であろうし、草の根法なども考えられる。
　また、草の根法は正確性を要求される場合にも適用できるが、そうではない場合でも、販売管理者による積み上げ法とともに活用できる。すなわち、要求水準をどの程度に設定するかと時間や費用の関係を連動させられるというメリットがある。この点が高く評価されていることが、日本企業に多く採用されている原因の一つと考えられる。
　次に、迅速性または適用の容易さが要求されているかによっても、費用と正確性が分岐点になるが、この場合のキイポイントは、グループ化が可能かどうかということである。費用に制限があり、高い正確性を求めていない場合で、かつグループ化が不可能であるような時は、平均法や平滑法、最小二乗法、回帰分析などを選択することが可能である。
　グループ化が可能であれば要因分解法が適用できる。費用に制限がなく正確性が求められる場合も、同じようにグループ化が可能かどうかによって選択できる予測方法が異なる。可能な場合は、数量経済的分析法も選択できるが、不可能な場合は各種の統計的分析手法を選択することになる。その他にも複合的な条件によっては幾つかのオプションがある。
　もちろん、こうした分類は一つの考え方であり、実際には多彩な分類の仕方がある。例えば、定量的予測法と判断的予測法といったシンプルな分け方もある。定量的予測法は、一般的な定量予測法である時系列分析と説明変数モデルが代表的なものであり、判断的予測法では、デルファイ法、販売員積み上げ法、マーティングリサーチ法などがあげられる。