売上予測の作成に準備する情報は4つある

売上予測の作成に必要なものは何だろうか？

 

売上予測モデルを第三者（調査会社・統計分析会社・コンサルタント会社など）に作ってもらうときに準備しておく情報をまとめておこう。

 

端的に言えば、1に店舗の「住所リスト」、2に店舗の過去の「実績リスト」、３に店舗の「設計リスト」、4に店舗の「営業リスト」の4つだ。

 

売上予測モデル、すなわち、立地要因などを説明変数にした「重回帰モデル」を作るには、既存店の情報が不可欠である。

この既存店の情報がその4つなのだ。

 

まず、その既存店は最低でも３０店は必要である。

もし、大きく店舗のコンセプトが異なる場合は、３０店あっても不足する。だから、一つのまとまりをもった同一のコンセプトで３０店舗は必要だ。

例えば、マクドナルドなら、ドライブスルー設備をもった郊外ロードサイド店は、その機能を持たない通行人対象型の路面店とは、業態のコンセプトはまったく異なる。同じマクドナルド商品（業種）を扱っていても「売り方（業態）」はまったく異なるので、これらは分けて考えなければならない。

 

そして、そうした既存店の情報として4種類が必要なわけだ。

 

 

 

第一は、住所リスト。

当たり前だが、立地を調査するには、店がどこにあるかがわからなければならない。

ホームページなどで公開していなけらば、住所をリスト化して準備する必要がある。

 

時には、住所があっても、その住所だけでは店舗の位置が特定できないことがある。その場合は、店舗の位置がどこにあるかがわかるような図面、地図が必要だ。

現地に行けばその場所は明確に分かるというのであれば必要ない。たとえば、大型商業施設内などは行ってみればわかる。

 

この住所リストが、立地を実査して、データを収集する基本となる。

 

第二は、実績リスト。

簡単に言えば、平均月商や平均日販などの売上リストである。

ただし、平均などは、いつからいつまでの平均であるのか、そして、その平均を使うのが意味があるかどうかは、この段階で検証していなければならない。

たとえば、競合店が6か月前に出店し、売上が下がっているにもかかわらず、１年間の売上の平均を使ってはだめである。

下がった後の平均でなければならない。

こうした不具合をなくすために、実績リストは、過去３年分の毎月の売上をすべて用意した方が良い。

この推移と店舗周辺の環境変化（競合店や商業施設などのTGの発生や消滅）を比べて適切な「売上」を選び、これを重回帰モデルの「目的変数」にすることで、より精度の高い売上予測モデルが期待できることになる。

 

リサイクルショップなど、売上よりも買取額のほうが重要であったり、携帯電話の併売店など、売上より契約数が重要であるような場合は、それらを目的変数として用いることになる。

 

第三は、設計リストだが、これは難しく考える必要がない。

この中でもっとも重要なのは、「店舗面積」である。店の売場面積（あるいは、契約面積など）が売上予測にたいしてきわめて重要な説明変数になるからだ。

階層がいくつもなる場合は、階層別の面積が必要だ。駐車場がある場合は、駐車台数や駐車場のレイアウト図面、客席がある場合は、客席数や客席レイアウト図面などの設計情報が必要となる。

また、店舗の設計ではないものの、スーパーマーケットのように、衣料品売り場と食品売り場が分かれているような場合、そうした営業上の大きな違いについての情報も不可欠である。

 

第四は、営業リスト

開店時刻・閉店時刻や途中閉店の時間などの営業時間についての情報、また、その店のグランドオープンの年月日、改装の行った時期についての情報なども揃えておくと良い。