新商品発売前に販売数量のポテンシャルを定量評価したいニーズがある。一般論として、過去のデータ資産を利用した解析的な方法論はあるが、市場環境や商品カテゴリ、商品調査設計と実査支援の特徴などケース・バイ・ケースでの考慮が必要となると、解析的な信頼性を持たせるデータ規模を揃えるのが現実的でないことが多い。クライアント企業は、経験や勘で議論しており、定量的な根拠をもたずに意思決定を行っている点に限界を感じていた。

・発売予定の商品スペックを決定するための調査を実施。
・ターゲットが明確になっていない中で、複数のターゲット候補と
　商品スペック条件の１つである価格を同時に比較

できるだけ利益幅を大きくするために価格は高く設定できるほうが望ましい。 本命ターゲットＣの価格スペック「高」であっても競合ターゲットＡと同程度の水準でユーザーを獲得できることが見込まれる結果となった。
この結果をもとに高めの単価設定で発売することにした。

・新商品の発売前テストの結果では高評価を得ており期待のできる商品であった。
・その期待値を客観的な定量評価とするべく、既存品の販売ボリュームと比較して新商品の
　販売ボリュームを推測することにした。

新商品の評価ポイントを3つ設定した調査を実施し、既存品との指標比較結果から新商品の販売ボリュームを予測する。
予測数量は獲得見込みの確実性で段階的に得られるようにした。

現状課題についての確認
商品スペック要素についての確認

数量予測に利用する指標とその活用方法の検討
アウトプットイメージの検討

調査としてデータをどのように取得するべきであるのかデザインする

実査マネジメント：

調査会社の実査が支障なく進行するように、クライアントと調査会社との間に入りマネジメント
クライアントの設計意思が調査会社に正確に伝わるようにサポート

並行して分析スケジュールを作成

分析フェーズ：

事前に設計した予測フレームに従ってデータを集計・加工、将来予測値を計算

結果報告：

数量予測の結果から商品スペック決定
ターゲットユーザーの決定