7割のお客様が住む範囲？いえいえ5％で良いんですよ。 商圏の話し① 連載73-2
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107-0062 東京都港区南青山2-2-15-942
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7割のお客様が住む範囲？いえいえ5％で良いんですよ。 商圏の話し① 連載73-2
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7割のお客様が住む範囲？いえいえ5％で良いんですよ。 商圏の話し① 連載73-2
では、どうしたら良いのでしょうか？
さきほど、「たまたま住んでいる」と書きました。つまり、「偶然、その場所から来店している」というのではだめなんです。
つまり、「その場所からお店に来ているのは、決して偶然ではない」ということが大事なのです。
偶然でなければ、その場所あるいはその近くから、他の人も偶然ではなくやってきてくれる可能性があるということです。
偶然か、偶然でないかを判定する方法が、「５％ルール」です。
例えば、ある地域に１００人の人が住んでいて２０人の人がお店のお客様になっていたとします。すると、これは偶然ではありません。ですから、残りの８０人もいつかはお店に来てくれる可能性があることになります。
では、１０人の場合はどうでしょう。これでも同様です。そして、５人までは同様に考えても良かろうということです。これが「5％ルール」です。
例えば、図4で、地域Aには１００人住んでいて、地域Bには２０人だとしましょう。
すると、地域Aには４人のお客様ですから、４％で、同様に地域Bは１０％（＝２÷２０）です。この4％、１０％という数字のことを、住民浸透度係数と言います。
つまり、地域Aはお客様の数は多いけれど、５％より少ないですから、商圏の中とは言えず、これに対して、地域Bは１０％ありますから商圏の中だということができます。
こうやって、順次、地域別に住民浸透度係数（※1）を出していけば、商圏内である地域とそうでない地域を完全に区別することができますね。
図5
お客様の情報があるなら
お客様がどこに住んでいるか、なかなかそういう個人情報は集めにくいものです。「住所を教えてください」と頼むことは通常禁句です。
でも、仮に何かのイベント商品を送るためとか、抽選で希少なノベルティ（販促記念品）が当たるとかがあれば、お客様は喜んで住所を教えてくれるかもしれません。中には、店でデリバリーをやっていてたくさんの顧客リストをお持ちかもしれません。
（もちろん、住所がわからなくてもお客様がどこに住んでいるかを把握することはできますが、これは別の機会で説明しましょう）。
そうやって、お客様の住所録があるなら、まずもってそれらを表計算ソフトなどを使って町丁目別に分類してみましょう（図6）。
図6
そして、店舗付近の地図と比べ合わせて見るのです。そうすると、やや面倒な住民浸透度係数を計算しなくても分かってくることがあります。
お客様がたくさん来てくれている町丁目とそうでない町丁目がある。
そして、たくさん来てくれている町丁目は店に比較的近い。
さらには、「店に近い」町丁目であるにも関わらず、ほとんどお客様が来ていない。そんなガッカリな町丁目があること。
こうやって、地図と顧客データを見比べるだけでも店長は商圏に強くなります。
小見出し含め2194字
※1. 住民浸透度係数の計算法
例えば、地域Aの人口が2500人、アンケートで集めた全サンプル数Nが560、そのうち、Aから来店したという人NAが45で、この店の1ヶ月の客数Kが2400人だったとします。そうすると、Aの住民浸透度係数は、2400×45/560÷2500×100＝7.7％となります。
（今回不要です）
「統計てきめん」の地図使用承認(C)昭文社第５５G１５号
はやしはら やすのり
売上予測コンサルタント。有限会社ソルブ代表。東京大学卒業。日本マクドナルドで出店調査を担当。独自に深めた立地理論をもとに多くのチェーン企業の経営者、個人起業家をコンサルティングしている。著書に『実践 売上予測と立地判定』（商業界）、『最新版 これが「繁盛立地」だ！』（同文館出版）など。
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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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