売上予測モデルはいくつ作れば良いか?(売上予測を重回帰分析で行う手法18)く

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2017/11/11 売上予測モデルはいくつ作れば良いか?(売上予測を重回帰分析で行う手法18)く

売上予測モデルはいくつ作れば良いか?(売上予測を重回帰分析で行う手法18)

 

売上予測モデルを作るのには、最低30サンプル分の店舗数が必要だ。

10や20では、高精度な売上予測モデルは作れない。

逆に50も100もあると、基礎的な分析に手間がかかりやはりモデルの作成に時間がかかる。

 

立地的に異なるものについて、それぞれ売上予測モデルを作れば良い。

 

「立地的に異なる」とは、一般的には、「通行人対象」の売上予測モデル、「郊外ロードサイド」の売上予測モデル、そして、「商業施設内」の売上予測モデルの3通りである。

もちろん、店舗サンプルがこれらのどれかに確実に入るかといえば、なかなか境界を越えて判断がしにくいものもある。

駅前でも駐車場を多く確保した店舗もあれば、郊外ロードサイドなのに、駐車場がない店舗もある。

いずれにせよ、できることなら、これらの3つの立地に分けて店舗開発することをお勧めしたい。

つまり、駅前や商店街での出店を始めたなら、ずっとそういう店舗開発をすべきであり、そのほうが売上予測モデルは早く構築することができる。

 

蛇足になるが、日本マクドナルドは、1号店は銀座三越のコーナー部分に出した。2号店は、代々木の商店街の中。3号店は大井町駅の西側、大丸百貨店そばに出した。だから、通行人対象を次々やっていくかと思われたが、途中から、郊外ロードサイド店舗を出し始めた。

その1号店は環状7号線と五日市街道の交差点に出店した。ここは大成功。次に、京葉道路沿い、小松川という所で出した。

そして、ここは大赤字。なかなかお客さんが来ない。

それから、郊外ロードサイドは、用賀店を除きことごとく失敗。

その失敗が30になるころ、ロードサイド店舗用の高精度/売上予測モデルを作った。

もちろん、売上予測モデルを作った後は、快進撃を続けた。

 

ところで、売上予測モデルは、地域別に作ることをお勧めする。

東京+3県、大阪+3県、愛知+3県 そんな具合である。

それじゃあ、北海道や東北はどうするんだ、となるだろうけれど、サンプルが30ほど溜まるまで待つしかない。

 

しかし、これは、マクドナルドのように、きわめて尖った業種業態をやる場合であって、

ハンバーガーレストラン というようなけっこうどこもいい味出しているというような業種業態の場合は、自社サンプルばかりではなく、競合他社のデータを集めて加えて良い、と私は思っている。

これは、居酒屋や眼鏡屋さんなど、他社への差別化が難しいような場合も同様だ。

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