·English  ·Chinese  ·Japanese

JDAR Demand Decomposition, powered by ManugisticsR の主な特長 : > 基本需要と販促による需要を切り分け > 販売履歴データを、時系列データと、マーケティングや特別なイベントに関するデータに分割 > 時系列データ > トレンド > 季節性 > マーケティングや特別なイベントに関するデータ > 販促 > 価格の変動 > 複数の商品にまたがる効果 (ハロー/カニバリゼーション) > 市場の情勢 (ミクロ/マクロ) > 特別なイベント > ベースラインとなる予測の正確性を向上 販売履歴データには、基本需要だけでなく、販促によって新たに生み出された需要も含まれています。ベースラインとなる予測の有効性を高めるには、基本需要と販促需要を切り分けることが重要です。しかし、膨大な数の商品があり、販促策や戦術も多様化しているため、これらを切り分けることは容易ではなくなっています。これが、ベースラインとなる予測の正確性をいかに高めるかについて、多くの企業が奮闘している主な理由です。 JDA の価格管理および販促管理ソリューションの中核的なアルゴリズム ベースを形成する JDA Demand Decomposition を使用すると、需要の履歴だけでなく、販促の影響や活動も詳しく把握できます。高度な各種統計アルゴリズムを利用して基本需要の履歴から外生要因 (価格効果、販促など) を切り分けることで、ベースラインとなる予測の正確性を高めることができます。 JDA Demand Decomposition では、販売履歴データが 2 つの要素 (時系列データと、マーケティングや特別なイベントに関するデータ) に分割されています。これにより、最終利益の増大につながる正確な統計的予測を可能にしています。多様な販促戦術や価格戦略を含め、商品をまたいだ重要な販促活動を管理し、季節的な販促活動による効果を季節要因と販促効果に分けることができます。また、JDA Demand Decomposition では、販促の実施前と実施後の影響だけでなく、他の商品によるハロー効果やカニバリゼーションに起因する販売量の増減を捉えることも可能です。非常に正確な予測により、将来の販促策を的確に適用し、販促活動の評価と最適化を改善するための基盤を構築できます。