トップダウン予測とは

売上予測担当者は、過去の売上データと市況、政治、ファッション、さらには天候に関する情報とのバランスを取り、将来の売上を予測します。 売上予測は、このように事業主が今後数年間の戦略、生産、流通を計画するのに役立ちます。 予測には、経営者による賢明な推測から複雑な数学的研究まで、洗練されたものがあります。 売上予測を行うための1つの統計的アプローチはトップダウン予測です。

定義

トップダウン売上予測は、すべての製品の売り上げに関する複合データから始まります。たとえば、すべてのモデルの色やすべての場所の色などです。 それからそれは特定の場所で個々の項目の販売を予測するのに統計量の方法を適用する。 事業の範囲に応じて、これは全体的な売上予測を複数のブランド、製品、さらにはSKUに分割することを意味します。 この予測方法は全体像から始まり、それを構成要素に分解します。

ボトムアップ予測との対比

トップダウン予測の反対は、ボトムアップアプローチです。 このアプローチでは、予測担当者は売上データを使用して、各販売エリアの各アイテムの予測を行います。 次に、統計的方法で品目予測が集計され、上位グループレベルの予測が作成されます。 この方法は、構成部品から始めて、事業全体の予測を作成します。

トップダウン予測の利点

トップダウン予測は、さまざまな商品や販売エリアに対する市場の力が似通っている場合に有効です。 たとえば、野球と野球用バットの市場が一緒に動く場合、それらの売り上げを一緒に予測することは理にかなっています。 多くの場合、個々の製品では予測可能な予測を行うのに十分なデータが生成されません。より多くの項目に関する大量のデータは、パターンを見やすくし、より正確な予測を提供します。 トップダウン予測は、全体的な売上の全体像をうまく予測できるため、予算計画および戦略計画に適しています。

トップダウン予測のデメリット

トップダウン予測では、個々の商品の市場と広告が異なる場合、売上高は予測できません。 したがって、トップダウン予測は、明細レベルでのボトムアップ予測よりも成功率が低いことがよくあります。 すべての製品と地域がまとめられているため、トップダウン予測では、売上高の最低数と最高数を平均しています。 結果の平均は、個々のコンポーネントを正しく表していません。 このため、ボトムアップ予測は製造と流通の計画に最適です。

妥協

「Journal of Business Forecasting」は、コンビネーションアプローチまたはハイブリッドアプローチを提唱しています。 この方法では、トップダウン予測モデルとボトムアップ予測モデルの両方を開発する必要があります。 組織は、全体の売上データから事業全体を予測します。 次に、下位レベルの統計モデルを使用して、予測を品目レベルに比例して引き下げます。 混合アプローチは、特定の衣服サイズの売上の割合など、さまざまな商品に対する既知の比率を持つビジネスで最も効果的に機能します。 その場合、混在アプローチを使用すると、企業は少ないデータで低いレベルを予測できます。