店舗開発と売上予測(54-2)市場力から出店戦略へ 2

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店舗開発と売上予測(54-2)市場力から出店戦略へ 2

立地について,出店戦略,店舗開発

2019/07/12 店舗開発と売上予測(54-2)市場力から出店戦略へ 2

店舗開発と売上予測(54-2)市場力から出店戦略へ 2
第4ステップ
小売販売額のひじょうに高い駅と重複する駅を取り除いた残りのデータについて、市場力の指標の平均値(=AVERAGE(データ))と標準偏差(=STDEV(データ範囲))を算出してください。
ここで、標準偏差という耳慣れない言葉が出てきましたが、これは、データの「バラツキ」を表す統計です。
簡単に言うと、バラツキが大きい(ひじょうに小さいデータがあったりひじょうに大きなデータがあったりすると)、標準偏差は大きくなります。反対にバラツキが小さい(つまり、データがみな平均値に近い値をとるような場合)、標準偏差は小さくなります。
ここで、平均値の値を仮にV(ブイ)、標準偏差はST(エスティー)と表現したとします。
また、それぞれの指標データをX(エックス)とします。
ところで、平均値も標準偏差も、項目それぞれに1つづつ算出することができます。
そこで、複数の項目がある場合は、その項目の数だけ算出しなければなりません。

小売

第5ステップ
そして、これを基準値に変換します。
基準値とは、(X-V)/ST という式で表すことができます。
つまり、それぞれのデータから平均値を引いて、標準偏差で割ったものです。
なぜ、こんなことをするかというと、市場力が複数見つかった場合に、それら複数の市場力の総合力を出したいからです。
複数の市場力をそのまま単純に足すことはできません。というか、絶対禁止です。
というのは、それぞれの項目は、単位も違うし、平均値も標準偏差も違うからです。
たとえば、0から数百万までの値をとる項目と、0と10くらいの値しかとらない項目を足しても意味がないことはわかりますよね。
ところが、いずれも基準値に変換してしまうと、それぞれの項目の平均値は0、標準偏差が1のデータになるのです。
ただし、基準値は、マイナスの値が出たり、それぞれが少数であるため、あまり感覚的にピンときづらい面があります。

第6ステップ
そこで、偏差値というお馴染みの統計を使います。

この偏差値は、基準値をさらに次のように変換します。
つまり、
偏差値=基準値×10+50

のようにです。

こうして変換した指標データは、みな、平均値が50、標準偏差が10というものになります。
第7ステップ
こうして、複数の市場力がある場合は、そのすべての偏差値を合計した値を出します。そして、この合計値の大きさの順番こそ、出店優先順位の順番になります。
どうです。簡単でしょう(でも、ないかな)。

第8ステップ
こんどは、これらを、鉄道の路線別に集計してみましょう。
そうすれば、どの路線の優先するか、その順位も求めることができます。

こうして、駅前出店に関しては、わりと簡単に戦略を立てることができます。
(実際は、そう簡単ではありません。例えば、駅間距離が500m~1kmもない駅同士を分析対象からはずしたりしなければなりませんし、重複した駅をはずしたり、いっしょにしたりとけっこう面倒な操作を繰り返す必要もあります)。

市場力がわかると、出店戦略も作れます。

そうすることで、1店・10店・100店と磐石な展開が可能になるわけです。
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