データ収集で売上予測の精度を上げる

(有)ソルブ 林原安徳

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データ収集で売上予測の精度を上げる

売上予測,立地について,実査

2020/03/14 データ収集で売上予測の精度を上げる

売上予測で最大のポイントは、データ収集にあります。

 

データには2種類あります。

一つは、ハードデータ、もう一つはソフトデータです。

 

ハードデータとは、統計、各種測定値のように定義することが容易で、計測、収集することがわりと容易であるようなデータを指します。

たいていのデータはこちらに分類されます。

 

これに対して、ソフトデータとは、定義が難しく、なかなか一通りには確定できないようなデータです。

たとえば、視界性評価や動線評価がこれになります。

 

確かに、見えやすいとか見えにくいということはわかるのですが、この見えやすさがどの程度であるか、これを数値などのデータに変換することが難しい。

でも、立地評価や売上予測には、このソフトデータがないわけには行きません。

 

かといって、定義が厳密にできないこともあって、これらをあまり重視しすぎると、売上予測にはかえって精度を下げてしまうなどの問題もあります。

 

そこで、ソフトデータをハードデータを使って補強するというようなやり方もあります。

 

例えば、はい、いいえ で答えられる質問を複数用意しておいて、これらを総合して得点化するという方法があります。

 

1)店の位置はインカーブ内側ですか?はい、いいえ。 はいなら、-1。いいえなら、0 を与える。

2)店の位置ははアウトカーブ外側ですか?はい、いいえ。 はいなら、+1.いいえなら、0を与える。

 

こうすることで、店の道路に対する得点は、-1、0、1 の3通りに区別できることがわかります。

 

これを応用していけば、ソフトデータを収集することができます。

 

ハードデータは、統計値なら、最低限、半径500mの円、半径2kmの円内のデータを収集する必要があります。

交通量、通行量データなら、13~16時の15分間を測定すればOKです。

 

 

 

Colorful numbers background. 3d rendered illustration

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