出店戦略を作るために必要な立地分類の算出法

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出店戦略を作るために必要な立地分類の算出法

出店戦略

2018/01/01 出店戦略を作るために必要な立地分類の算出法

出店戦略を作るために必要な立地分類の算出法

 

出店戦略に必要な地域分類については、すでに紹介したが、次は「立地」の分類である。

立地の分類と言っても、ミクロな部分を用いて分類することは困難であり不可能に近い。

なぜなら、ミクロな部分、例えば視界性評価、INOUT評価、駐車場評価、交差点評価、動線評価、TG評価・・・、これらを全国網羅するようにはデータ化難しいからである。

したがって、ややマクロに近いデータ、すなわち、人口、昼間人口、小売店数という商圏データなら、全国を網羅するコンビニなどのデータを用いて、分類することができる。

もちろん、分類であるから、「クラスター分析」を用いることになる。

ただし、クラスター分析と言っても、通常の「階層型」(あるいは。凝集法)は、サンプルの多さから言って、使えない。

使うのは、「非階層型」(あるいは、k-means法)である。

ここで、用いるのは上の3データ項目であるが、クラスターの数は「2」である。

 

11082地点について、この分析をかけた結果、

クラスター1 は、634地点で、全体の5.7%

クラスター2 は、残り10448地点で、全体の94.3%を占めた。

 

そして、もちろん予想していたことだが、クラスター1に属する地点(サンプル店)は、みな、東京都を含めた札幌市、仙台市などの政令指定都市にのみ存在したという点である

(もちろん、政令指定都市にあれば、常にクラスター1に属するというわけではない)。

それもそのはず、クラスター1の中心は、人口38412人、昼間人口197,646人、小売店数822店 であるから当然なのだ。

 

これは、出店戦略に活かせる。なぜなら、クラスター1に属するか2に属するかで、立地を分類できるからである。

たった3つのデータを拾い、これに判別式をかければ、どちらに属するかがすぐに判明する。

 

そして、それぞれに用意された売上予測モデルを用いて、売上予測を行えば良い。

 

出店戦略にこれほど心強い知見はないと思うのだがどうだろう。

 

 

下記は、3指標ではなくて、予め選んだ25指標から6つの軸を主成分分析して算出し、それをもとに、全国の11082店を非階層型のクラスター分析を行い、14分類したものである。

東京都内だけでも、いくつもの異なる性格の「立地」があることがよくわかる。

駅の東西に異なる分類がある。

clustertokyo

 

 
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