SOM データマイニングによる定量的事業戦略マネジメントの導入に成功した企業は、次のステップとして、ベイジアン ネットワークを使用して 3 年後、5 年後の消費者行動をシミュレーションする手法を導入できます。

ベイジアンネットワークの各ノードはアンケートの質問に対応しており、質問間のつながりをアーク（リンク）で結ぶことでネットワークモデルが作成されます。CPTは従来の調査分析で用いられるクロステーブルに似ており、ベイジアンネットワークはクロステーブルの集合体で調査データ全体をモデル化したものとみなすことができます。ベイジアン ネットワークは、クロステーブルの集合による調査データ全体のモデルとみなすことができます。

同じ調査を定期的に実施する場合、ネットワークの構造は変化せず、CPT のパラメータは調査ごとに変化します。したがって、CPTの時系列変化を分析することで、その傾向に基づいて将来のCPTパラメータを予測することができます。さらに、経済動向、社会情勢、技術動向などのシナリオを考慮することで、CPTの変化を推測することが可能です。

ベイジアン ネットワーク ソフトウェアは、過去の症例データから学習して CPT を作成できます。また、逆に、CPT の任意の値を持つベイジアン ネットワークは、シミュレーション用の症例データを出力できます。つまり、将来の CPT を想定し、その場合の調査結果をシミュレーションで生成することができます。結果として得られたシミュレーション データは、SOM データ マイニングを使用して再分析して、将来の消費者の行動を決定できます。