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売上予測の手法 その4 比較法
売上予測の中で、人が勘と経験で行う手法としては、もっとも精度が出る手法です。
これは、いたって簡単なアルゴリズムに基づいています。
立地の要因と思われるデータを、2~3種類、あるいは10種類くらい用意して、
既存店3~4店舗のデータと売上予測する物件のデータを比較して、答えを出すものです。
たとえば、商圏人口、店の売場面積、同業店の数、TGからの距離 という4種類のデータを集めて答えを出します。
既存店のデータも、物件のデータも揃いますね。
それを、比較表にして、それぞれの種類で物件と既存店を比較するわけです。
ここで、ポイントは、既存店には、売上がわかっていることです。
すると、この商圏人口のときは、売上がこんなものだ。売場面積がこのくらいあれば売上はこのくらいだ。
という具合に、比較して行って、物件の売上は、最終的にこれくらいだろう。と答えを出すことができます。
考え方としては、商圏人口が既存店で2万人いる場合に、1500万円という売上があることに比較して
物件の商圏人口が1万人しかない場合は、1500万円という売上は難しいことが想定できます。
ほかのデータでも同様です。
ただ、すべてが常識的に答えが出るとは限りません。
たとえば、A店では店舗面積が30坪しかないのに1200万円売れている。でも、B店は店舗面積が80坪もある大きい店なのに
800万円しかいかない。こういう変な関係というのも、ありがちです。
これを、分析者が、どう考えるかが大事なってきます。
B店の店舗面積は、広すぎていて、もっと狭くしてもやっていける。と考えるか
A店の場合は、店舗面積のほかに、もっと有利な条件が働いている。と考えるかです。
いずれにせよ、この売上予測の手法は、店舗実査や熟練がものをいいます。
売上予測を始めたばかりの人にとっては、難しい手法です。
23/06/12
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売上予測の中で、人が勘と経験で行う手法としては、もっとも精度が出る手法です。
これは、いたって簡単なアルゴリズムに基づいています。
立地の要因と思われるデータを、2~3種類、あるいは10種類くらい用意して、
既存店3~4店舗のデータと売上予測する物件のデータを比較して、答えを出すものです。
たとえば、商圏人口、店の売場面積、同業店の数、TGからの距離 という4種類のデータを集めて答えを出します。
既存店のデータも、物件のデータも揃いますね。
それを、比較表にして、それぞれの種類で物件と既存店を比較するわけです。
ここで、ポイントは、既存店には、売上がわかっていることです。
すると、この商圏人口のときは、売上がこんなものだ。売場面積がこのくらいあれば売上はこのくらいだ。
という具合に、比較して行って、物件の売上は、最終的にこれくらいだろう。と答えを出すことができます。
考え方としては、商圏人口が既存店で2万人いる場合に、1500万円という売上があることに比較して
物件の商圏人口が1万人しかない場合は、1500万円という売上は難しいことが想定できます。
ほかのデータでも同様です。
ただ、すべてが常識的に答えが出るとは限りません。
たとえば、A店では店舗面積が30坪しかないのに1200万円売れている。でも、B店は店舗面積が80坪もある大きい店なのに
800万円しかいかない。こういう変な関係というのも、ありがちです。
これを、分析者が、どう考えるかが大事なってきます。
B店の店舗面積は、広すぎていて、もっと狭くしてもやっていける。と考えるか
A店の場合は、店舗面積のほかに、もっと有利な条件が働いている。と考えるかです。
いずれにせよ、この売上予測の手法は、店舗実査や熟練がものをいいます。
売上予測を始めたばかりの人にとっては、難しい手法です。