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売上予測の精度はこうやって検証すると良い。
売上予測のキモは、その「精度」にあります。
どんなに精巧なPCを使おうと、どんなに高価なGIS(地理情報システム)を使おうが、
どんなに高名で社員豊富な企業に頼もうと、「精度」が低ければ、それは、高精度/売上予測モデルとは呼べません。
では、この精度を検証するにはどうしたら良いでしょうか。
売上予測の精度を検証する方法は、2つあります。
第一は、無予測予測法との比較。
第二は、関係各部との比較。
この2つです
第一、無予測予測法との比較。
これは、過去の既存店の平均月商を1店舗目から計算し、その平均月商を次々と出していきます。
例えば、1号店が 月商800万円であれば、平均値は800万円です。そこで、この時点(1号店を出した時点)での2号店の予測を800万円とします。
そして、2号店の売上の実績が、900万円だったとします。 すると、理論値800万円と実績値900万円との差が100万円と出ますね。
ですから、この差を理論値で割った値が、差異%です。100万円÷800万円=12.5% です。
次に、3号店目の予測。これは、1号店と2号店の実績値の平均値を使います。つまり、800万円と900万円との平均で、850万円。
この850万円を3号店に対する売上予測の理論値とします。そして、次は3号店の実績値が600万円だとします。
すると、差異は850-600=150万円 です。今度は差異%が、150万円÷850万円=17.6%になりました。
こうして、N号店の実績値を A(N)として、N-1号店までの月商平均をT(N-1)とします。この場合の差異%Sは
S=|A(N)-T(N-1)|÷T(N-1)×100 ということになります。
この差異%は必ず、絶対値で求めるところがポイントです。
そして、この差異%を全部計算して、その平均を求めれば、業種業態によっても違いますが、だいたい30~35%くらいの値が出てまいります。
この予測の仕方を、平均法、または、無予測予測法と言います。そして、平均法で求めた理論値と実績値の差異と
現実に、作った予測モデルで出した理論値と実績値の差異 との比較をして、どちらがどれだけ精度が高いかを見るわけです。
第二、関係各部との比較。
これは、もっとシンプルで、オープンする店について、関係各部はいくらであると予測するか、
そのリストを作っておき(もちろん売上予測調査部の出した予測値を入れて置きます)、それぞれの実績との差異を競う方法です。
最低、売上予測調査部 と 店舗開発部 は競う必要があります。もちろん、これに営業部や経営者のリストもあっても良いわけです。
精度の差異は、上と同じように、各店舗の差異%の絶対値を出しておき、その平均値で競います。単なる勝った、負けたではだめです。 「売上予測」の関連記事 ●成長し続ける立地戦略とは、売上予測をすることです! ●なぜ売上予測が必要なのか(勘と経験でもいいのでは) ●立地が悪くても高い売上、立地が良くても低い売上ということはありますか? ●売上予測の手法 その1 回転率法 ●売上予測の手法 その2 キャッチ率法 ●「1週間でできる立地判定」【第8回】売れている店の隣はいくら売れるか 月刊コンビニ連載2013年8月号 ●売上予測の手法 その3 市場シェア率法 ●売上予測の手法 その4 比較法 ●売上予測の計算はこうやって行う(1) ●売上予測計算はこうやって行う (2) ●売上予測の方法 勘と経験、そして度胸の問題 ●売上予測はエクセルの関数を使ってもできることはできる。 ●売上予測モデルを運用するフォーマットを作るのは難しい。 ●売上予測モデルで一番大事な変数は、目的変数である。 ●売上予測計算の必要性はどこから生まれたか? ●都道府県を分類して、売上予測モデルを作る ●法則?売上予測モデルの精度は、作成(分析)者の能力を超えない。(1/2) ●法則?売上予測モデルの精度は、作成(分析)者の能力を超えない。(2/2) ●売上予測モデルの変数になりやすい骨とは? ●重回帰分析の出来は、データの多さでなく、残差分析の深さで決まる。 ●売上予測に考慮すべき「TG効果」と「逆TG効果」 ●高精度/売上予測モデルはエクセルで分析したら、エクセルで運用した方が良い2つの理由。 ●売上予測には3種類ある。新店候補の売上予測はその一つに過ぎない。
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電話番号:048-711-7195 住所 〒338-0002 埼玉県さいたま市中央区下落合四丁目17番18号
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売上予測の精度はこうやって検証すると良い。
売上予測のキモは、その「精度」にあります。
どんなに精巧なPCを使おうと、どんなに高価なGIS(地理情報システム)を使おうが、
どんなに高名で社員豊富な企業に頼もうと、「精度」が低ければ、それは、高精度/売上予測モデルとは呼べません。
では、この精度を検証するにはどうしたら良いでしょうか。
売上予測の精度を検証する方法は、2つあります。
第一は、無予測予測法との比較。
第二は、関係各部との比較。
この2つです
第一、無予測予測法との比較。
これは、過去の既存店の平均月商を1店舗目から計算し、その平均月商を次々と出していきます。
例えば、1号店が 月商800万円であれば、平均値は800万円です。そこで、この時点(1号店を出した時点)での2号店の予測を800万円とします。
そして、2号店の売上の実績が、900万円だったとします。 すると、理論値800万円と実績値900万円との差が100万円と出ますね。
ですから、この差を理論値で割った値が、差異%です。100万円÷800万円=12.5% です。
次に、3号店目の予測。これは、1号店と2号店の実績値の平均値を使います。つまり、800万円と900万円との平均で、850万円。
この850万円を3号店に対する売上予測の理論値とします。そして、次は3号店の実績値が600万円だとします。
すると、差異は850-600=150万円 です。今度は差異%が、150万円÷850万円=17.6%になりました。
こうして、N号店の実績値を A(N)として、N-1号店までの月商平均をT(N-1)とします。この場合の差異%Sは
S=|A(N)-T(N-1)|÷T(N-1)×100 ということになります。
この差異%は必ず、絶対値で求めるところがポイントです。
そして、この差異%を全部計算して、その平均を求めれば、業種業態によっても違いますが、だいたい30~35%くらいの値が出てまいります。
この予測の仕方を、平均法、または、無予測予測法と言います。そして、平均法で求めた理論値と実績値の差異と
現実に、作った予測モデルで出した理論値と実績値の差異 との比較をして、どちらがどれだけ精度が高いかを見るわけです。
第二、関係各部との比較。
これは、もっとシンプルで、オープンする店について、関係各部はいくらであると予測するか、
そのリストを作っておき(もちろん売上予測調査部の出した予測値を入れて置きます)、それぞれの実績との差異を競う方法です。
最低、売上予測調査部 と 店舗開発部 は競う必要があります。もちろん、これに営業部や経営者のリストもあっても良いわけです。
精度の差異は、上と同じように、各店舗の差異%の絶対値を出しておき、その平均値で競います。単なる勝った、負けたではだめです。
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