売上予測を曜日ごとにする簡単な方法

(有)ソルブ 林原安徳

03-3538-6603

lv_r

売上予測を曜日ごとにする簡単な方法

売上予測

2020/09/17 売上予測を曜日ごとにする簡単な方法

売上予測を曜日ごとにできないというリクエストがある。

 

というのも、おおくの業種業態で店は曜日ごとに売上が違っているからなのだが、これにはいささか問題がある。

 

確かに店の売上は曜日ごとに違うことが多いが、これが本当に曜日だけのせいなのか、この点はよくわからない。

 

じっさい、店の売上は常に変動している。

人々が自由気ままに来店してくれることを待っているのが一つ、そして、デリバリーサービスにおいては、来店でなくても、電話やネットで注文してくれることを待っていることがもう一つということになる。こういう気ままな人間の行動をすべて予測することは神様以外できない。

 

カレンダー 曜日

 

正直言って、

新店のための売上予測は、グロスとしての売上を予測できても、日別の売上を予測するのはできないだろう。

 

仮に、コンビニ業界の店のように、平均日販を予測するものであっても、曜日ごとの売上を予測する売上予測モデルは作らない。

 

なぜなら、曜日ごとの売上予測をするということは、分析をめちゃくちゃ複雑化するからだ。

 

それは、すぐわかる。

もしやるとすると、

月曜日の平均日販、火曜日の平均日販、・・・・というように7通りの目的変数を用意して、7通りの売上予測モデルを作るか、

 

それとも

7通りの日販をサンプル店舗数分すべて用いて、店舗数×7のサンプルを用意して、1つの売上予測モデルを作ることになる。

 

 

後者では、もちろん、それらのサンプルに曜日を説明変数として加える。

曜日と言っても、「月」、「火」、「水」・・のような文字をデータとして使えないので、「月曜日に該当」、「火曜日に該当」、というような項目名で、データは「1」か「0」を入れることになる。このように、1か0を入力する変数を「ダミー変数」と呼んでいる。

 

 

やってできないことではないが、やたら処理を面倒くさいものにしてしまい、分析が見えずらいものになるのは想像がつく。

第一、曜日ごとの日別売上を揃え平均を求めるだけでも一苦労だ。

 

 

曜日ごとの売上予測をしたいなら、その曜日ごと平均値を使って、指数を作っておくことが良い。例えば、月曜は0.9、・・・、土曜は1.1、日曜日は1.5という具合だ。

こうしておけば、月間の売上予測が求まったら、この指数を使って、曜日ごとの売上に割り振ったら良い。

この方が手軽だし、実用的だ。

 

曜日ごとに売上予測したい、月ごとの売上予測したい、徒歩来店の売上予測をしたい、自動車来店の売上予測をしたい、客数の売上予測をしたい、客単価の売上予測をしたい、オープン後の売上の伸び率を予測したい、テイクアウトの売上予測をしたい、オープンの初日の売上予測をしたい、はては、昼ピーク時間帯の売上予測をしたいとリクエストもあった。

 

売上予測モデルの作成は、ふつうに平均月商を目的変数に設定していても、かなり労力、手間ひま×日数がかかり、その上難しいことである。

これは一度でもやったことのあるひとなら容易にわかるはずだ。

 

一般的にリクエストが多くなると、分析はややこしくなり、精度のほうは落ちていかざるを得ないことは確かだ。

 

 


 

◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
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。

東京都港区南青山2-2-15 ウィン青山942 有限会社ソルブ
電話 03-3538-6603 メール問合せは、こちら
◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

 

TOP