＜無料セミナー開催＞需要予測で機会損失は減らせる！需要予測入門セミナー

～機会損失を減らして収益向上ポイントを見つけ出す～

株式会社ブレインパッドは、2013年5月21日（火）に、「需要予測で機会損失は減らせる！需要予測入門セミナー～機会損失を減らして収益向上ポイントを見つけ出す～」と題しましてセミナーを開催いたします。

昨年より、さまざまなメディアで取りざたされる「ビッグデータ」。このキーワードのもと、主にインターネット上で収集された大量データの分析・活用によるビジネスの改善が訴えられる場面が急増しています。しかし、データの分析・活用の対象となるのは、ビッグデータだけではありません。
日々の発注や売上データは、2年間分で多くても数万レコード程度のデータですが、古くから分析の対象とされており、そのデータから未来を予測する技術は、日々進歩しています。
本セミナーでは、時系列データから未来を予測する技術の活用方法についてご紹介させて頂きます。
奮ってご参加いただければ幸いです。

▼▼プログラム詳細、お申込みはこちら▼▼
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■セミナー概要

・日程：2013年5月21日（火）
・時間：14:00 ～ 16:30 （13:30 受付開始）
・会場：フラクシア品川
　　　　東京都 東京都港区高輪3-25-33 長田ビル6階
・主催：株式会社ブレインパッド
・対象：経営層、経営企画室、事業戦略室など事業の意志決定に関与する方、マーケティング部門責任者・ご担当者
・費用：無料（事前登録制）

・申込方法はこちら ＞＞ (リンク ») 　＜＜

※当日の講演内容、アジェンダは変更となる場合がございます。予めご了承ください。
※同業他社及び個人でのご参加はお断りさせていただく場合がございます。予めご了承ください。
※応募者多数の場合は、抽選させていただきます。

■セミナー内容
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・14:00-14:30　【第I部】
　『未来を予測することで、何が可能になるのか～予測と収益向上の交差点～』
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　株式会社ブレインパッド　
　セールス＆マーケティング部　プロダクトマネージャー
　吉沢　雄介

　時系列データの分析で最もオーソドックスなものは、需要予測です。明日、翌一週間、翌一か月の売上や来店客数の予測については、数年間分の過去データがあればかなりの精度で予測可能になってきています。
もちろん、精度はコストと期間をかけるほどに高まるものですので、予測をどのような施策に適用するか、その施策が予測精度によってどの程度の収益インパクトをもたらすのか、を十分に考える必要があります。
本セクションでは、需要予測とその活用方法について概観し、最新技術による収益向上の可能性についてお話しします。

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・14:30-15:20　【第II部】
　『需要予測の実際と今後の展開』
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　株式会社ブレインパッド
　アナリティクスサービス部　ゼネラル・マネージャー　
　佐藤 洋行

　弊社では、外食チェーン・食品メーカー・家電メーカーなど、さまざまな企業様に対し、売上・来店客数・原材料の消費についての予測分析サービスを提供させて頂いています。最もコストと期間をかけたものでは、平均誤差で4％を下回る精度を達成し、売上目標達成のための施策のタイミングやコストのコントロールに利用して頂きました。
本セクションでは、上記事例を中心に、いくつかの需要予測の事例についてご紹介させて頂くとともに、今後の展開についてもお話しさせて頂きます。
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（休憩）10分
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・15:30-16:30　【第III部】
　『個別相談会』
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　弊社の「データ分析支援サービス」についてご理解を深めていただくと共に、お客様がお持ちの個別の課題を直接お伺いする個別相談の時間をご用意しております。
※事前のご予約をお勧めしております。　
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16:30　閉会予定
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●株式会社ブレインパッドについて　 (リンク »)
（東証マザーズ：証券コード 3655）
本社所在地：東京都品川区東五反田5-2-5 KN五反田ビル
設立：2004年3月
代表者：代表取締役 草野 隆史
資本金：3億2,667万円（2012年12月現在）
従業員数：133名（2013年4月1日現在）
事業内容：顧客企業のさまざまなデータを利用して成長・革新を支援するビジネスパートナーとして、アナリティクス事業、ASP関連事業、ソリューション事業を展開しています。「Big data, Big innovation ～次のイノベーションは、ビッグデータから～」をビジョンとし、金融・小売・メーカー・サービスをはじめとする幅広い業種の企業データ活用を強力に支援しています。

■本リリースに関するお問い合わせ
株式会社ブレインパッド　
セミナー運営事務局　担当：宮下

TEL：03-5791-4214　e-mail：event@brainpad.co.jp

プレスリリース提供：PRTIMES (リンク »)