こんにちは GoldenFXの管理人H.sakです
今日は普段私が使っている 統計の手法が現実においてどのように役立てられているかの例を一つご紹介させて頂きます これを読めば統計というものが如何に現実世界で力を発揮する有用性のあるものか 少しだけご理解いただけるようにまとめてみました
まず統計に関してですが
「統計学なんて紙の上の計算でしょ？」
「確率なんてなんかの役にたつの？」位に考えられているかも知れませんが
例えば天気予報や渋滞予測 コロナの感染拡大に関するシミュレーションなど応用は幅広いです
そんな中でもみなさん御存じのアップル社におけるiPhone販売戦略に実は統計手法が取り込まれている例をご紹介いたします
みなさんは何故iPhoneが発売から一定期間をおいて値下げされると思いますか？
「当初思ったより売れないから」
「新しい機種が出る前の在庫処分」
と言うご意見でしょうか？
それも数パーセントはあるかも知れませんが
少しでも統計をかじった事がある人には 全く違う理由がある事に気付くと思います
まず値下げの回数ですが1回ではなく通常2回します
この2回でピンと来る方は （統計学が）「出来るな！」という人です
正規分布と販売戦略
世界中の人間の所得はおよそ正規分布に従う事を前提に 様々な統計データが出されています
８０：２０の法則
と言うのを聞いた事がある方も多いと思いますが
「世界の所得の８０％は上位２０％の高額所得者によって占められている」
とする説です
これも正規分布を元に計算されています
（訂正：これもベキ分布のお話です）
正規分布のグラフは次のような形をしています(端っこが少しいい加減ですが）
・平均を中心として左右対称の形している
・平均付近がもっともボリュームがある
・標準偏差（平均に対するブレの大きさ）±２σ内に全データの約９５％が収まる
などの特徴があります
これを販売戦略に使うわですが 次のようなデータに基づき価格決定をしています
①上位の富裕層は付加価値（新製品であるとか）があれば高くても買う
②中間の最大ボリューム層は便利さを重視した価格バランスで買う
③最下層の低所得者はとにかく値段の安さだけで買う
そこでアップル社は
①販売当初はプレミアム価格を上乗せして販売し
②次に値下げと称して適正価格で売り伸ばし
③最後に賞味期限真近のセール価格で底上げする
という販売手法を組んでいるわけです
”わけです”といっても私見ですが 統計学的に見て間違いないでしょう
それと この手法はアマゾンが最近やっているのが知られていますから
理に適っている手法なのだと思います
もし皆様の中でご商売をされている方がいらっしゃるようでしたら
この統計手法を使った 新商品のサイクルと価格戦略を取り入れてみる事をお勧めいたします
このやり方の良い点は
平均単価を引き上げる事が出来る事と
値下げにより新商品のサイクルを引き延ばす効果が期待できるという事が
あると思います
ご参考にしてください
