売上予測モデルの変数になりやすい骨とは?

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売上予測モデルの変数になりやすい骨とは?

売上予測

2018/01/11 売上予測モデルの変数になりやすい骨とは?

売上予測モデルの変数になりやすい骨とは?

 

売上予測モデルは、立地の分類にしたがって、その変数として見つけやすい共通の骨(ホネ)がある。

例えば、通行人対象立地の場合、その骨は次の6通りである。

1)商圏、ないしマーケットの規模を表す変数

(これは、正確にやろうとするなら、顧客アンケート調査や顧客ポイントカードで得られた住所録をもとにして設定したオブジェクテリア(対象商圏)を使うべきであろう。しかし、この場合の最大の問題は、既存店の売上構造の説明とか売上シミュレーションとかに使えても、あくまでもオブジェクテリアではなく、顧客アンケート調査のできない商圏、すなわち、サブジェクテリア(主体商圏)が、新店売上予測には必要なことである。

簡単に言えば、新店の売上予測には、その店の顧客がまだ存在しないのであるから、顧客アンケート調査はできないということである。)

この変数は、例えば、「1km圏内人口」というふうに、簡単にデータ化できることがある。

仮に、このデータが、目的変数の売上と0.4以上の単相関があるならば、即刻採用すべきである。

他にも、人口以外のさまざまな変数を用いることもできる。小売店舗数や昼間人口をはじめ、「共同住宅に住む世帯数」や「20代単身者世帯」など国勢調査やリンク統計、商業統計にある項目が使えることもある。

ちなみに、当然であるが、1km圏というのは、「円」である。しかし、実際の商圏は「円」にはならない。商圏分断モデル、商圏分散モデル、商圏拡大モデル、こういった概念についての分析は欠かさないようにすべきである。

 

 

以下、簡略に書く(詳しくは後述したい)。

 

2)商圏の質、ないし、商圏の構造を数値化したもの

商圏の質で、もっともポピュラーなものは、「年齢別比率」や「共同住宅比率」である。しかし、こういうポピュラーなものが、1)の変数といっしょになって、変数として役に立つことはめったにない。

商圏の質とは、その地域に住む人々のきわめて定性的な側面を表すのであるから、なかなか数値化が難しい。

とはいえ、ないこともない。例えば、「大学の学生数の合計値」であるとか、物件前の通行人の質を段階評価したものなどがよく使えることがある。

 

3)TG(ティージー:交通発生源)の規模と位置関係(物理的)、視界性評価(心理的位置関係)を表すもの

これらは、特に重要である。駅・商業施設・大型交差点などのTGは必ずチェックするべきだ。

 

4)PC(ポテンシャルクラスター)の規模と位置関係(物理的)、視界性評価(心理的位置関係)を表すもの

 

5)物件の構造的抑制要件を表すもの

物件の大きさ、広さが問題となる時間帯、曜日があるような物件とそうではない物件では、当然 売上の絶対額は変わってくる。この辺りの変数は多くの場合、役に立つ。

 

6)物件の業種業態に類似した別の店が、物件の売上を抑制する要因。いわゆる競合性。
 競合の相対的強さ、距離と、分布状態を把握しておく必要がある。
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