製品予測

製品予測は、新製品が市場でどの程度成功するかを予測する科学です。これを実行するには、予測モデルで製品の認知度、流通、価格、満たされていないニーズの充足、競合する代替品などを考慮する必要があります。

ベースモデルは、主に新製品予測で使用される予測方法の一種です。一般的に、新製品に対する過去の需要はありません。そこで、ベースモデルは既存製品の需要の形を捉え、新製品を適用しようとします。

${\displaystyle {\frac {f(t)}{1-F(t)}}=p+{\frac {q}{m}}N(t)}$

どこ、

• F(t)は時刻tにおける採用確率である。
• f(t)はtに関して採用が変化する速度である。
• N(t)は時刻tにおける採用者数である。
• mは最終的に採用する消費者の総数である
• pはイノベーションの係数である
• qは模倣係数である

過去の販売データが利用可能な場合は、回帰などの多変量手法を使用して p、q、N の値を決定できます。

Fourt -Woodlockモデルは、製品の売上を見積もるために使用されるもう 1 つの方法です。

${\displaystyle V=(HH\cdot TR\cdot TU)+(HH\cdot TR\cdot MR\cdot RR\cdot RU)}$

式の左側は、単位時間当たり（通常は 1 年間）の購入量です。右側の最初の括弧はトライアル量、2 番目の括弧はリピート量を表します。

HH は予測地域内の世帯の総数、TR (「試用率」) は特定の期間内に初めて製品を購入する世帯の割合です。TU (「試用ユニット」) は、この最初の購入時に購入されたユニット数です。MR は「測定リピート」、つまり製品を試用した人のうち、製品発売後 1 年以内に少なくとももう 1 回購入する人の割合です。RR はリピーターあたりのリピート数、つまり同じ年内にリピート購入した数です。RU は、各リピート イベントで購入されたリピート ユニット数です。

• ベースモデル - フランク・M・ベース公式ウェブサイト