売上予測に重要な「客席」という要素

単に、回転率法を使った売上予測が1970～80年ごろに一世を風靡したのは、決して偶然ではない。

回転率法では、「1日で客席が何回満席になるか」を想定して売上予測する。

もちろん、最大の問題は、この「何回満席になるか」をいくつにするかの点なのだが、これが意外に簡単な業界があった。

それが居酒屋業界。

坪八だとか八剣伝とか庄屋とか養老乃瀧とか、いまでもチェーンとして残っているが、これが発祥のころ、資本を加盟店に持ってもらうフランチャイズが盛んになった。

マクドナルドなどのフランチャイズだと加盟店が支払うロイヤリティー（加盟店料）は、売上に比例して決めるのが一般的だが、居酒屋業界ではそれができない。

一説によると、けっこう売上の誤魔化しが横行するなどし、本部でも加盟店の売上を正しく把握できていなかったからだ。

そこで、そういうあてにはならない数字ででなく、「店舗面積」という固い数字をもとにして、ロイヤリティーを徴収するという方法をとった。

これで加盟店とのトラブルは避けられた。

とはいえ、これは居酒屋だったから、うまくいったと私は考えている。

なぜなら、店舗面積の広さは、客席数の多さときわめて相関する。そして、居酒屋の場合、この客席数は売上ときわめて強い相関を示す。

単純な相関係数で0.7という大きさがある。

精度の高い重回帰モデルでも、これで残差変動の70％以上を占めてしまう。

（残り30％が立地要素による変動である。こんなに立地要素が少なければ売上予測モデルの作成はきわめて容易である）

客席が多いということは、満席になった場合の売上が高いということで、午後7時～8時がピークで、これを除くと売上のチャンスはない。

だから、満席時の売上が全体の売上を決めるうえでとても重要だ。

居酒屋以外でも多くの外食産業の店舗では、客席数はそれなりに重要な要素として浮かび上がる。