売上予測には根拠が必要だ

(有)ソルブ 林原安徳

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売上予測には根拠が必要だ

売上予測

2020/08/07 売上予測には根拠が必要だ

売上予測には根拠が必要だ。

 

根 根拠

 

その根拠の違いによって、売上予測の手法が分かれる。

 

根拠が「通行量・交通量」にあるとする考えによれば、通行量・交通量が多いほど、店と人々の接触(接近)が増えるのだから店の客数が増えるのは当然だ、とする。これがキャッチ率法による売上予測になる。

 

しかし、いかにこの通行量・交通量を正確に測定しても、売上予測の精度は絶対に上がらない。

なぜなら、売上=通行量・交通量×キャッチ率×客単価×日数 の計算式で、いちばんあやふやな要素は「キャッチ率」で、この制度は高めようがないからだ。

 

根拠が、「店の広さ・客席数」にあるとする考え方によれば、店が広く、客席が多ければ多いほど、それだけ多くの人々を収容できるから、売上が増えるのは当然だ、とする。これが回転率法という売上予測を生んだ。

 

同様に、売上予測の根拠を、商圏人口に根拠を置くもの、競合店の数に置くもの、市場とシェア率におくものなどいろいろな売上予測の手法が考えられてきた。

 

しかし、全滅。

どの根拠も、単独では役に立たないことがわかった。

 

そうして、複数の要因をすべて勘案して、これらを根拠にすることによって売上予測するというやり方、すなわち、重回帰モデルを作るという方法がもっとも精度が高くできることが分かった。

 

ただし、もちろんのことだが、それらは、立地の要因を使ったものでなければならない。

 

重回帰モデルによる売上予測の根拠とは、まざまな立地の要因が複雑に関係しあい結果的に売上の高低を示している。

だから、これらの要因のうちで大きな影響を与えるものに絞って、モデルを作ることで高い精度の売上予測モデルを作ることができる。というものである。

 

しかも、その要因は、業種業態別、地域別、店のタイプ別に異なったものが影響することを認める必要がある。

 

やや複雑な言い方になっているが、こうした売上予測の根拠はじゅうぶん実践的で、かつ精度を高めるものだ。

 

 

 


 

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