売上予測の精度はこうやって検証すると良い。

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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

2018/01/25 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。
seido
 
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