売上予測の目標は精度を上げることだが・・・

(有)ソルブ 林原安徳

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売上予測の目標は精度を上げることだが・・・

売上予測,出店戦略

2020/09/15 売上予測の目標は精度を上げることだが・・・

売上予測の目標は、もちろん、精度を上げることだ。

 

しかし、精度を上げると言っても、モデル自体の相関係数を言っているわけではない。

 

既存店の実績を目的変数にして、その実績値に限りなく近い理論値を算出できる多項式(厳密には、多項式の係数の組合せ)を見つけることが、重回帰分析である。

すると、そのできた多項式(これを「重回帰モデル」と言う)で算出される理論値と、目的変数として使った実績値との差異(これは「誤差」とは呼ばずに、まだ未解明な要素が含まれているという意味を込めて「残差」と呼んでいる)が離れないようにできれば、良いわけだ。

 

すると、この分析において、手前みその解釈で、説明変数の定義を変えてみたくなったりする。もちろん、正しい定義に変えることは良いことでどんどんやるべきなのだが、間違ったほうに変えた方が残差が少なくなることがある。すると、そうした変更をしてしまう誘惑にかられるものだ。

 

要はそこまでして、モデルの相関係数(や相関係数の二乗で求める決定係数)を気にする必要はまったくないのだ。

 

いくら既存サンプルに生じた残差を縮めたところで、いざ実践で縮まらなければ何の意味もない。

既存サンプルで求まる相関係数はせいぜい0.85行けば良いのである。0.95やそれ以上である必要はない。

 

新しい店舗展開で、まったく未知の立地において出店した店舗の売上予測が当たれば良い。これが精度を上げることである。

 

目標

 

ところで、売上予測を重回帰分析によらいないで行った場合の精度はどのくらいになるか?

業種業態によっても異なるが、最悪の場合、売上予測の理論値の半分になったり、2倍になったりする。

 

事実、マクドナルドにおいては、郊外型ドライブスルー店舗は最初の頃から、プラスマイナス20%以内に収まるケースがほとんどであったが、最後まで重回帰モデルを作ることができなかった、通行人対象立地の売上予測は悲惨を極めていた。

2倍になることもあれば、半分になることもあった。

困ったものである。

 

しかし、立地についての理論構築と、立地の数値化についてのノウハウが溜まり1990年に、インストア重回帰モデルは完成した。

これで、都市型の出店はかなり容易になったのは言うまでもない。売上予測の目標である精度向上に貢献した。

 

 

 


 

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