売上予測に必要なデータを揃えるのは容易なことではない

(有)ソルブ 林原安徳

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売上予測に必要なデータを揃えるのは容易なことではない

売上予測

2020/10/06 売上予測に必要なデータを揃えるのは容易なことではない

売上予測に必要なデータは、立地に関連するものと、営業に関するもの、そして、競合店に関するものの3通りある。

 

立地に関するものは、すでに記載した通り(「売上予測の要因は7つに分類できる」)であるので、ここでは触れない。

 

営業に関するものといえば、ハードの部分がまず主要なデータとして必要である。

 

これには、店舗面積や売り場面積、厨房面積や客席数といった図面に関するものが含まれる。

また、業態形式、駐車場の規模や位置、デザインなども含まれる。

そして、開店年月日や営業期間(営業月数など)や改装年月日もハードデータと言うことができる。

 

ソフトと言えば、店長や従業員のやる気とか、店の仕組みに関することを指す。

一時期、マクドナルドの売上予測において、店舗のサービス水準についての年間評価を使ったことがあるが、これこそソフトデータとして典型的なものである。

 

データ

 

ただ、こうした数値化データはそう簡単には入手できない。

入手したとしても、その数値に客観性が欠けることが多い。

 

そして、重要なのは、競合店に関するデータである。

 

しかし、これこそ極めてデータとして得ることは難しい。

 

もちろん、住所や地点座標、店舗規模などについてデータ化することはできるが、こういうデータだけを指しているのではない。

言い換えるならば、競合店に関するソフトなデータのことである。

自店でも難しいのだから、競合店ではもっと難しい。

 

ということもあって、売上予測に必要なデータを揃えるのは容易なことではないということだ。

 

ましてや、売上予測モデルを作るのに、統計データさえ揃えれば良いというのはとんでもない勘違いである。


 

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