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千葉で明日の売上予測-2
—千葉で売上予測—
すると、来年の9月の予算は、A店長790万円、B店長980万円となります。
A店長は慎重派で弱気、B店長は楽観的で強気で、売上予測はだいぶ違ってきます。—千葉で売上予測——千葉で売上予測—
たいていの店ではこういった感覚重視で、売上予測、売上予算を作ることが多いようです。あのマクドナルドでさえ、今はともあれ少なくとも20年前まではそうやって売上予算を作っていました。
では、もう少し、“科学的”な売上予算の作り方はないでしょうか?—千葉で売上予測—
ということで、開発された方法の一つが、EPA法という時系列予測方法です。
詳しい計算方法は、頁数の関係で省略しますが、考え方は次の通りです。—千葉で売上予測—
EPA法による売上予測—千葉で売上予測——千葉で売上予測—
これは、月次または四半期の売上をTCSIの4つの要素に分解して売上予測する方法です。
「T」とはトレンド(Trend)、つまり、傾向のことです。売上が時間の経過とともに、「上がっている」か「下がっている」か「ほとんど同じ状態」か、を知ることです。数式では、直線の式で表わします。
もし、上がっている傾向にあれば、来年の売上は、今年より高い数値として予測するのです。
「C」は、サイクル(Cyclical:循環)で、3年ないし4年くらいの大きな周期的変動の要素を表します。
「S」は、シーズン(Seasonal:季節)で、文字通り季節的な変動要素を表します。季節指数と呼ばれているものとほとんど同じです。
「I」は、イレギュラー(Irregular)で、突発的、不規則に現れる要素を表します。予測する場合は、この要素は使わないようにします。
EPA法の難点は、月次データなら最低3年分必要な点です。また、人間が意図的に行うことなどはもちろん予測できませんし、イレギュラーな出来事も予測できません。
しかし、EPA法は、その計算方法を知らなくても、表計算ソフトで使える分析アプリを用いて誰でも簡単に予測できる点とかなり精度が高いという大きな利点を持っています。—千葉で売上予測——千葉で売上予測—
最後に
時系列で予測したいことは、売上ばかりではありませんね。客数も予測したいし、できれば各商品別の出数予測もしたいです。
こういう予測ができれば、発注ミスによる機会損失も防げますし、在庫管理はひじょうに楽になるというものです。そして、多くの大手コンビニチェーンやレストランチェーンにはそういった予測を毎日自動的に行ってくれる仕組みがありますが、ここでは脱線してしまいますので、別の機会にいたしましょう。
ともあれ、時系列売上予測ができるようになると、さまざまな場面で応用がきくようになることは事実です。通常の「立地に関する売上予測」とともに、将来に志を持つ店長、スーパーバイザー、そして経営管理者が身に着けておくべきスキルであるに違いありません。
23/06/12
22/05/20
21/12/30
21/08/04
21/08/03
21/08/01
21/07/31
21/07/10
21/07/09
21/07/08
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—千葉で売上予測—
すると、来年の9月の予算は、A店長790万円、B店長980万円となります。
A店長は慎重派で弱気、B店長は楽観的で強気で、売上予測はだいぶ違ってきます。—千葉で売上予測——千葉で売上予測—
たいていの店ではこういった感覚重視で、売上予測、売上予算を作ることが多いようです。あのマクドナルドでさえ、今はともあれ少なくとも20年前まではそうやって売上予算を作っていました。
では、もう少し、“科学的”な売上予算の作り方はないでしょうか?—千葉で売上予測—
ということで、開発された方法の一つが、EPA法という時系列予測方法です。
詳しい計算方法は、頁数の関係で省略しますが、考え方は次の通りです。—千葉で売上予測—
EPA法による売上予測—千葉で売上予測——千葉で売上予測—
これは、月次または四半期の売上をTCSIの4つの要素に分解して売上予測する方法です。
「T」とはトレンド(Trend)、つまり、傾向のことです。売上が時間の経過とともに、「上がっている」か「下がっている」か「ほとんど同じ状態」か、を知ることです。数式では、直線の式で表わします。
もし、上がっている傾向にあれば、来年の売上は、今年より高い数値として予測するのです。
「C」は、サイクル(Cyclical:循環)で、3年ないし4年くらいの大きな周期的変動の要素を表します。
「S」は、シーズン(Seasonal:季節)で、文字通り季節的な変動要素を表します。季節指数と呼ばれているものとほとんど同じです。
「I」は、イレギュラー(Irregular)で、突発的、不規則に現れる要素を表します。予測する場合は、この要素は使わないようにします。
EPA法の難点は、月次データなら最低3年分必要な点です。また、人間が意図的に行うことなどはもちろん予測できませんし、イレギュラーな出来事も予測できません。
しかし、EPA法は、その計算方法を知らなくても、表計算ソフトで使える分析アプリを用いて誰でも簡単に予測できる点とかなり精度が高いという大きな利点を持っています。—千葉で売上予測——千葉で売上予測—
最後に
時系列で予測したいことは、売上ばかりではありませんね。客数も予測したいし、できれば各商品別の出数予測もしたいです。
こういう予測ができれば、発注ミスによる機会損失も防げますし、在庫管理はひじょうに楽になるというものです。そして、多くの大手コンビニチェーンやレストランチェーンにはそういった予測を毎日自動的に行ってくれる仕組みがありますが、ここでは脱線してしまいますので、別の機会にいたしましょう。
ともあれ、時系列売上予測ができるようになると、さまざまな場面で応用がきくようになることは事実です。通常の「立地に関する売上予測」とともに、将来に志を持つ店長、スーパーバイザー、そして経営管理者が身に着けておくべきスキルであるに違いありません。
私は、立地と高精度/売上予測で「不振店」を根絶します。
有)ソルブ(StoreOpeningRiskBusters) 林原安徳
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