売上予測に根拠を持たせる方法

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売上予測に根拠を持たせる方法

売上予測

2019/03/17 売上予測に根拠を持たせる方法

売上予測に根拠がなければ、それは単なる勘でしかない。

勘だけに頼って出店すれば悲惨な目に合います。

だから、売上予測はなるべく客観的に、しっかりした根拠を以って行わなければなりません。

たとえば、回転率法による売上予測には、客席数と言う根拠があります。

10席しかない飲食店よりも、20席ある飲食店の方が一度に多くのお客さまを相手にできる。

だから、席数が多い方が000%e5%a3%b2%e4%b8%8a%e4%ba%88%e6%b8%ac%e3%82%b7%e3%83%bc%e3%83%881売上も高いと考えるのは根拠があると言えます。

ただし、ここで問題なのは、1席当たりの売上がいつも同じとは限らないこと。

この肝心の部分が、残念ながら根拠がない。

残念ながら、この回転率法という売上予測においても、根拠がじゅうぶんにあるとは言い難い。

では、どんな売上予測なら根拠があると言えるのだろうか?

それは言うまでもなく、統計解析の王様、重回帰分析を用いた売上予測です。

これならば、説明変数として用いるすべての要素に関してその根拠があると言えるのです。

たとえば、回転率法で用いた客席数を、この重回帰分析に組み込むことが可能です。

たいていの場合、売上は客席数、ないしは 売場面積に対して高い相関があります。

高い相関がある要素を複数組み合わせて重回帰モデルを作れば、その複数の要素との相関がすなわち、売上予測の根拠となるわけです。

売上予測の根拠を多く集めてモデルを作っていると言うこともできます。

つまり、商圏の規模と質についての変数は売上予測の根拠です。

TGの強さを表した変数、TG効果指数も売上予測の根拠です。

もちろん、視界性評価や動線評価もりっぱな売上予測の根拠となります。

さらには、店舗吸引指数は売上予測の根拠でありますし、競合指数も売上予測の根拠です。

こうした、売上予測の根拠が複数組合わされれば合されるほど、精度の高い売上予測ができるのは、必然の結果だと言えましょう。

 

売上予測には、その根拠が明確でなければいけません。

重回帰分析をマスターするとは、売上予測の根拠を見つけることができることを指しています。

 

あなたに代わって高精度/売上予測モデルを作ります。

 

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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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