プロモーションやメディアイベントにおける需要予測　機械学習の「ビッグデータ」技術を用いたブレークスルー

　プロモーションやメディアイベントに対する高い需要予測精度を達成することは、たいていの消費者向け企業にとって極めて重要な経営課題となります。信頼性のあるベースライン予測と急上昇予測は、サプライチェーンの実行だけでなく、予算、顧客別販売計画と運用計画プロセスに対して信頼性の高いROIを測定し、投影する必要がある財務、マーケティング、営業部門を支えることになります。

　しかし、プロモーションのモデル化を手動で行うのは実際には不可能です。店舗レベルにおりていけば、多数の変数間の複雑な相互作用は、数百万のイベントの現場に広がります。すべては、たくさんのノイズのある莫大なデータに埋もれてしまいます。かなりの専門知識と統計的手法によってさえも、このレベルで多変量の相関関係を信頼性をもってモデル化することは、通常、不可能です。

　この問題を解決するために、高度な統計モデル化手法に強力な機械学習技術を統合しました。 「ビッグデータ」の世界から得られたクラスタリング手法を用いて、ベースラインの売上高に与える影響を特定することで、ノイズを低減しプロモーションやメディアイベントの共有特性を認識することができるようになります。このアプローチによって、どの変数が需要に最も影響を与えるかを自動的に抽出し、一連の簡単な分かりやすいルールを作成することで、ユーザにも簡単にわかるようになります。当日の大量の利用可能なデータに適用することで、この技術は、イベント現場レベルで信頼性の高い日々の需要予測を生成します。

　プロモーションやメディアイベントにおける予測。需要を理解し形成するために「ビッグデータ」技術を梃子とします。