ビジネス予測モデルの構築:予測可能で収益性の高い成長のための運用システム

By Common Thread Collective · 2023-05-25

ビジネスの予測には魔法の表計算ソフトを期待している人に残念なお知らせです。予測は数字を予測するだけでなく、ビジネスの運営システム全体に関わります。CDCでは年間40億ドルのGMVの予測を担当し、精度目標はプラスマイナス10%です。

ビジネスの予測モデルについて

  • ビジネスの予測について魔法の表計算ソフトが提供されると期待している人には残念なお知らせです。予測は現実の数字を予測することよりも、ビジネスの運営システム全体に関わるものです。

  • CDCでは年間で約40億ドルのGMVの予測を担当し、目標に対してプラスマイナス10%の精度を持つことを目指しています。

  • 予測モデルの目的は正確な予測を立てることではなく、間違いに気づいて修正することです。予測の過程で、日々の期待値を把握し、コース修正できることが重要です。

  • この予測モデルは、質的な計画、量的なモデル化、実行と管理、データ管理の4つのステップから成り立っています。そしてCDCでは、利益を生み出すための運営モデルを構築しています。

ビジネスの予測モデルについて
ビジネスの予測モデルについて

マーケティングカレンダーの重要性

  • マーケティングカレンダーの構築は、収益と広告費の予測に不可欠です。

  • 12ヶ月分の詳細なマーケティングカレンダーがなければ、数量的モデリングの前に立ち止まり、考え直すべきです。

  • マーケティングカレンダーは、収益の予測と広告予算の配分につながります。

  • マーケティングカレンダーには、毎日送信するメールやリリースするプロモーションの詳細が含まれており、収益のピークを計画し、資金の管理を助けます。

マーケティングカレンダーの重要性
マーケティングカレンダーの重要性

顧客層のパフォーマンスを特定する

  • 顧客層のパフォーマンスは、新規顧客とリピート顧客を含めた時間の経過に伴うものであり、これがモデルの最も予測しやすいバージョンの1つであると述べています。

  • 電子商取引の原子単位であり、ビジネスの行動を理解し分析するためのルート単位であると述べています。

  • アクティブ顧客とは、まだ80%の2回目の購入が起こる可能性があるウィンドウ内にいる顧客のことで、ここからアクティブ顧客とその傾向を毎月追跡していくことが収益の強力な予測要素であると指摘しています。

  • 収益予測モデルを構築する際、既存顧客の将来の収益を予測するモデルを構築する必要があり、また新規顧客獲得のモデルも構築する必要があることを述べています。

  • データサイエンスチームは、これらの顧客層に関する予測モデルを構築し、それに基づいて将来の収益を予測するために回帰分析やバックテストを行っていると説明しています。

顧客層のパフォーマンスを特定する
顧客層のパフォーマンスを特定する

既存顧客収益と新規顧客獲得の重要性

  • 既存顧客収益は、将来の収益を予測する上で非常に予測可能な部分であり、70%の収益が既存顧客から得られている事業では特に重要です。

  • 新規顧客獲得のモデル構築には、リターンオン投資済み資本を基にした許容可能なCAC(顧客獲得コスト)の決定が重要であり、これは企業オーナーが資産運用とビジネス目標に基づいて定義する定量的な概念です。

  • さらに、購買貢献金額などを用いて、CACと様々な水準における初回収益を提示し、投資の収益率を理解する手助けを行っています。

  • また、モデルを構築し、いかに予測精度を高めるかについても明確に説明されており、具体的な数値やグラフを用いて理解しやすく説明されています。

既存顧客収益と新規顧客獲得の重要性
既存顧客収益と新規顧客獲得の重要性

データベースからの情報収集

  • 全てのデータは、ステータスデータベースから取得されます。

  • マーケティングカレンダーを用いて月次の重要イベントが計画されます。

  • メディアバイヤーは、毎月キャンペーンごとの広告予算を計画し、実績との比較を行います。

  • 予測された実績値は逐次追跡され、毎日の収益や貢献マージンなどの予測値が管理されます。

  • プロット、ピボット、利益をコンセプトに、毎日の業績を把握し、必要に応じて対策を講じます。

  • 成長戦略を立てる際には、定量的データモデルとしての予測方法が有用であり、予期せぬ問題の解決も迅速に行えます。

データベースからの情報収集
データベースからの情報収集

Conclusion:

ビジネスの予測モデル構築には、マーケティングカレンダーの重要性や顧客層のパフォーマンス特定が不可欠です。また、既存顧客と新規顧客の収益性の考慮も重要です。データベースからの情報収集も極めて重要であり、予測の過程で日々の期待値を把握し、コース修正が可能な体制を整えることが重要です。

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