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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
電話 048-711-7195 メール問合せは、こちら ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
23/06/12
22/05/20
21/12/30
21/08/04
21/08/03
21/08/01
21/07/31
21/07/10
21/07/09
21/07/08
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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。
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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。
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林原安徳:有)ソルブは、立地と高精度/売上予測で「不振店」を根絶します。
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