売上予測の誤差を5%以内にせなあかんな

(有)ソルブ 林原安徳

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売上予測の誤差を5%以内にせなあかんな

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2020/08/04 売上予測の誤差を5%以内にせなあかんな

売上予測の誤差を5%以内にせなあかんな、が今は亡き日本マクドナルドの社長、藤田田(デンと発音してください)の口癖だった。

もちろん、外部の人にも公言していた。

そして、「うちには、売上予測する部隊がいるんだよ。だから、出店で間違えることはない」と自慢もしていた。

マクドナルド 藤田田 表彰状

この売上予測部隊を創設したのは、藤田田氏であったし、その薫陶を行ったのも藤田氏だ。

その頃の売上予測調査部員はたいへんだったようだ。

朝は7時から現場に出向き、調査の終了が午後10時を回る。

通行量測定は社員が行い、数だけでなくどういう人(学生、サラリーマン、主婦・・)が歩いているかも記録した。

銀座に物件が出て、調査ともなると、店一軒一軒の名前まで記憶(記録ではない)することを要求された。

そうでもしていないと、銀座に出没することが多かった社長の逆鱗に触れるからだった。

 

そうこうしているうちに、10年以上の歳月が流れ、マクドナルド売上予測調査部の売上予測の精度は飛躍的に高くなっていた。

 

それまでは誤差率=(実績値―理論値)/理論値 は、50%を超えることがしばしばあった。

まだ、重回帰モデルが完成されておらず、もっぱら、既存の類似店と比較して、売上予測をするという方法だった。

これは比較法というものだったが、この方法は定まったやり方があるわけではなく、調査分析担当者の一存に任されており、大きく外れるのは、当然と言えば当然のやり方だった。

例えば、類似店の月商が1400万円で、店前通行量が7000人だったとして、新規の物件での通行量が10000人であるときは、1400÷7000×10000で、予測値を2000万円としたりする。一つだけ比較してもさすがに危ういと言われるので、これを3店舗で比較して、その平均値を売上予測値とした。

これでは当たらないのは当然であった。

 

しかし、重回帰モデルを使うようになって、精度は高まっていく。

最初に作られたのは、関東ドライブスルーモデル。次に、東北ドライブスルーモデル、関西ドライブスルーモデルが作られた。

 

なかなか、作れなかったは、通行人対象の立地の売上予測モデルだった。

これを開発したのはやっと1989年の夏である。

 

この頃の売上予測誤差は、公式には、プラスマイナス5.6%であるから、「5%以内」と言う目標にあと一歩の段階だった。

 

ちなみに、弊社が支援して作ったスーパーマーケットの売上予測誤差は、本ウェブサイトのトップページにあるように、その5%以内に収まっている。

 

売上予測 誤差

 


 

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