売上予測の説明変数は7~10個でじゅうぶんだ。

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売上予測の説明変数は7~10個でじゅうぶんだ。

売上予測

2020/09/01 売上予測の説明変数は7~10個でじゅうぶんだ。

売上予測の説明変数は10個以下にするべきだ。

 

そもそも現実の複雑な状況を簡単に、あるいは、簡素化して説明するために「モデル」という概念がある。

 

それなのに、たくさんの説明変数を用いたモデル、重回帰モデルというのは意味からして間違っている。

しかし、少なからず重回帰モデルを売り物にしている調査会社や分析者は、たくさんの説明変数を使いたがる。

できれば、7個ていど多くても10個以下にしたシンプルなモデルにすべきだ。

 

ただし、売上予測に使う説明変数は、少なすぎてもいけない。

1個~3個などというのはもってのほかというほかない。

 

というのも、売上予測に関連する大事な概念は少なくとも7つはあるからだ。

7要因

 

 

その7つとは・・

1つ。商圏の規模。これは人々がどこからやってくるか、どれだけやってくるかの概念である。

2つめ。商圏の質。これはどんな人々がやってくるか、どういう動機でやってくるかについての概念である。

3つめ。TG。これが人々が何をきっかけにやってくるか、どういう来店を良しとしているかについての概念である。

4つめ。視界性。これは人々がどうやって店を知覚するか、認知するかについての概念である。

5つめ。到達容易性(接近容易性)。これは人々が店にどれほど接近しやすいか、行動を変化させやすいかについての概念である。

6つめ。競合性。これは人々がどのような店と比較するか、どのように優位性を判定するかについての概念である。

7つめ。営業力。これは店舗規模や商品区別・提供方法・歴史などその店がどのように人々を惹きつけているか、対応しているかについての概念である。

の7つである。

もちろん、以上で説明つくせない重要な概念はある。たとえば、商圏構造についての概念であったり、気象や販促活動、景気変動やさらに深い人間の内面についての概念であったりする。

しかしながらそれらの探索はまだまだ遠い。

 

売上予測の説明変数については、最低限上記の7つの概念を網羅したうえで、補助的に2,3の概念を加えても良いだろう。

 

何でもいいから、たくさんの説明変数を入れて、重回帰モデルです、はいどうぞ というようなやり方はしてはならない。

 

 

 


 

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