売上予測の指標は理論値と実績値の相関係数（決定係数）しかない

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売上予測,売上予測調査部,出店戦略,店舗開発

売上予測　精度

売上予測の指標となっているのは、何と言っても、相関係数である。

もちろん、売上予測の予測値と実際に開店して得られた実績値の相関である。

たとえば、このサイトのトップページに掲載してあるグラフ（ここにも再掲した）の決定係数（相関係数を二乗した値）は、0.96である。

きわめて精度が高いことを示している。

これはあるチェーン企業の売上予測モデルを、その企業のスタッフ（店舗開発部）と一緒に１年かけて構築したものを用いて、実践に活用した結果である。

小型から大型までの店舗を関東地方で１００店舗以上展開している物販企業であって、売上予測で的中できるかできないかで、経営が安定するかどうかが決まってしまう企業である。

売上予測モデルを、弊社が指導する前は、有名な「ハフモデル」（市場シェア率法による売上予測の一種）を用いて行っていたが、まったく当てにならない。

当たらないという問題を抱えていた。

ご縁があって、そのコンサルティングを弊社が受け持ったのであるが、その成果にことのほか驚いたのは、チェーン企業の経営幹部めんめんばかりではなく、弊社、私のほうであった。

なぜなら、今まで最高にうまくいったのは、マクドナルドであって、それでも理論値と実績値の相関係数は0.95前後であり、決定係数で言えば、この二乗で0.90がやっとのことだった。この成果をあっさり超えてしまったからだ。

売上予測の指標として、相関係数なら0.85を超えるならば、じゅうぶん実践の用に立つ。

これならば、出店計画はじゅうぶんな成功をおさめることができる。

もし、チェーン企業で、売上予測の理論値（または、計画値）と実績値の一覧がないのなら、売上予測について何の反省もないと言える。

こうしたチェーン企業は、遅かれ早かれ、マーケットからご退場いただくことになる。

一覧があって反省をしていても、どうやってその解決を行っていくかと言う点で、重回帰モデルが浮かばず、ハフモデルや他の手法（AIを用いた売上予測を含む）を検討している、導入しているだけなら、やはり、同じく退場することになる。

退場しないで済むのは、重回帰モデルで売上予測をする手法を学び、応用しているチェーン企業だけである。

こういう企業は、少なくとも、理論値と実績値の相関係数は、0.85以上あるからである。

もし、そうでなければ、弊社にご連絡いただきたい。ご予算に応じて、弊社に支援できることを提案致します。

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林原安徳：有）ソルブは、立地と高精度/売上予測で「不振店」を根絶します。

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