売上予測の仕方によって精度の違いがある

売上予測の仕方には、まったく当てにならない仕方から、参考値程度には役に立つ仕方、ひじょうに精度の高い仕方まで、いろいろある。

少しまとめてみると、

まったく当てにならない仕方は、次の2つである。

第一は、なんと言っても、キャッチ率法である。

店の前に通る通行人の数を調べ、それに”３％”などのキャッチ率をかけて売上予測するというものだが、感覚に訴えるために、多くの人に受け入れられている仕方である。

むしろ、理系的発想が苦手な法律家、裁判官などは、この方法が一番だろうと思っている始末だから、フランチャイズ係争訴訟では、必ずと言って良いほど、「売上予測には通行量測定が必要なのに、それさえも行っていない、フランチャイズ本部の怠慢は許せない」と告訴人（加盟店側）言われると、そうだなあと、本部の怠慢を指摘するような判決、ないし和解案を出してしまう。

そもそも　冷静に考えれば、通行人はどこの範囲を測定すれば良いか、誰れ（大人だけか子供もか・自転車に乗った人は？乳母車に乗った赤ん坊は？・・）のどういった状況の人を数えるべきか、決まった方法はないし、キャッチ率がなぜ”〇％”なのかの理由もないのに、それで売上予測できると考えるのは、どうかしている。

第二は、市場シェア率法という売上予測の仕方である。

どこからどこまでだか分からない範囲を任意に設定して、その範囲内の需要を算出する。それから、その需要のどれだけの分をシェアするかを仮定して、市場すなわち「範囲内の需要」にシャア率をかけるやり方である。範囲もいい加減なら、このシェア率も適当である。よく使われるのが、店舗面積の比率だが、さすがにこれだけでは説得力が弱いと思ってか、客席数の比率やら、駐車場の台数やら、営業時間やら、いろいろ指標を増やして、掛け合わせて（あるいはポイント化して）シェア率を算出することも多い。

なまじたくさんのデータを使い、計算過程もたいへんなため、なぜか納得してしまう人が多いようだが、これで売上予測がうまく行ったという声は聴かない。

参考値程度に役に立つのは、回転率法や平均予測法である。

回転率法そのものはあまり精度が高いとは言えないが、そのもとになる考え方、すなわち「店舗が大きいほど、売上は高い」という仮説は、けっこう相関が高い。回転率とは、席数が１日に何回分満席になるかを指しているが、そうした回転などというまどろっこしいことに繋げなくても、店の広さ、売場面積で考えれば良い。チェーン別に、１坪当たりの売上額はあるていど決まっているからだ。

平均予測法は、既存店の平均売上を、新店の売上予測値と考える仕方であるが、立地を無視したこういう大雑把な考え方であっても、既存店の実績が〇〇万円なのだから、新店もそのくらいは行くだろうと考えることに、何らの不自然さや強引さはほとんどない。

だから、金融機関などに融資をもらえる確率は高くなる。

そして、もちろん一番精度が高い売上予測の仕方は、「重回帰モデル」を使う方法であることは言うまでもない。