売上予測の方法　勘と経験、そして度胸の問題

売上予測の方法　勘と経験、そして度胸の問題

売上予測の仕事ばかりしていると、正直な話し、物件の立地を見て商圏を見て回ったくらいで、その売上予測値が自然にわかってくる。

いわゆる「経験則のもとずく売上予測の方法」と言われるものだ。

昔、日本マクドナルドで、店舗開発部員と売上予測調査部員のスタッフの全員を入れ替えたことがある。

そこで、店舗開発部員となった元売上予測調査部員は、「勘と経験」だけで　売上予測をすることになり、

売上予測調査部員となった元店舗開発部員は、高精度/売上予測モデルを使って、売上予測をすることになった。

すると、どうなったか？

新店舗開発部の精度は、プラスマイナス10％以内であったが、新売上予測調査部は、その範囲内に入らなかった。

どうしてこんなことになったのか？

簡単なことである。元売上予測調査部員が作った高精度/売上予測モデルには、いくつかの変数について、その定義がやや曖昧なものがあった。

だから、それらのデータを間違ったものに入れ間違うと、間違った結果が出る。

しかし、元店舗開発部員は、そのデータの重要性を理解ができなかったが故に、売上予測の精度は上がらなかった。

しかし、元売上予測調査部員は、何年もたくさんの調査をしているうちに、物件の立地と商圏を一見しただけで、予測値がピターと分かってくるのだ。

いわゆる、「職人並の経験則」と言える。

売上予測の方法としても、これは驚くべきことかもしれない。

そして、いつしか、「職人並の経験則」を持つ調査部員が増えていった。

これは、マクドナルドだけの現象かというと、そんなことはない。有名なチェーン店で「売上予測」がピタリと当たる店舗開発部員がいる。

それも少なくない。こういう人がいるならば、売上予測モデルを作るというのは、無駄なコストと思われてしまう。

うまく行っているのが、その職人が存在するからだということが理解できず、会社を離れてしまうと、出店は「度胸」だけになってしまう。

職人ができるのは、本人の能力であるばかりか、沢山の経験を積むことが不可欠であって、さらに、数値化する作業を繰り返すことが必要だ。

経験と勘による方法は、きちんと高精度/売上予測モデルによる方法を作ってこそ、担保できるというものだ。

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