売上予測をエクセルで極める その50 平均予測法

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売上予測をエクセルで極める その50 平均予測法

売上予測

2018/12/24 売上予測をエクセルで極める その50 平均予測法

売上予測をエクセルで極める その50 平均予測法

こうした難点があるにも関わらず、最初に、この方法を取り上げたのは、大きなメリットもあるからです。
まず、第一に、簡単であることです。
第二には、売上が300万円以下の店が多い場合、努力目標としてもけっこう有効なことが多いからです。
そして、第三には、この予測方法が、他のさまざまな予測方法の最低基準になります。

図表2は、実在する大手飲食チェーン企業甲社の15年前、全店で135店だったころの売上実績値(月商;千円単位)と予測値です。
予測は2号店から順次、平均予測法で行っています(この表はそのルール1のみで算出してあります。ですからこれを特に「無予測予測」と呼んでいます)。すぐわかるように、確かに、予測値に対して実績値は上や下にぶれています。中には520万円という予測に対して、1316万円という嬉しい実績を得ている品○▽店もあれば、576万円という予測に対して、236万円にしか届かなかった八○店もあります。そして、この表の一番右下に、38%という値が出ています。これが、この無予測予測の平均ハズレ度です。
このハズレ度が、実際の分析担当者がしっかり売上予測をしっかり行っているかを知る手掛かりになります。甲社の担当者は、ハズレ度はその頃15%でした。 つまり、ひじょうに「優秀」だと言うことができます。
みなさんも別のやり方で売上予測を行う際には、この平均予測法(無予測予測)でのハズレ度を計算し、比較してみてください。すると精度の向上があったのか、なかったのかタチマチにわかります。
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図表1
平均予測法
ルール1:
既存店の売上の平均を求め、これを予測売上とします。

事例1-A
1号店  800万円/月
2号店  600万円/月

3号店目の売上予測は、平均をとって、700万円/月
ルール2:
既存店を比較して、立地上明らかに他より優れている具体的要因があり、そのために売上が高いと言え、かつ、予測する物件にも同じような立地要因がある場合には、平均より高い数字を予測売上とします。反対の場合は、反対にします。

事例1-B
1号店  800C(乗降数の多い駅に近い)
2号店  600万円/月
新店(3号店)候補地も乗降数の多い駅に近い

3号店目の売上予測は、平均の700万円/月~800万円/月

ルール3
多数の既存店がある場合は、その中で、最上位と最下位の実績を除いて平均を出す。(ただし、40以上ある場合は、上位5%、下位5%を除く)

事例2
A店 800万円/月
B店 600万円/月
C店 300万円/月
D店 1200万円/月(新宿繁華街)
E店 700万円/月

では、次の店の売上予測は?

 

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私は、立地と高精度/売上予測で「不振店」を根絶します。

 

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