ドラッグストア、その売上予測モデルの構築手順(1)グルーピング

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ドラッグストア、その売上予測モデルの構築手順(1)グルーピング

売上予測,売上予測調査部

2022/05/20 ドラッグストア、その売上予測モデルの構築手順(1)グルーピング

構築の手順

ドラッグストアの売上予測モデルの構築は、次の手順で行うと良い。

 

(1)グルーピング

まず、売上予測に用いるドラッグストアの既存店をグループ分けする。

売上予測に用いる分類の軸は、2つ。

1つ目は、店舗面積(売場面積)である。100坪未満、100~200坪、200~300坪、・・に分類する。

ただし、分類した店舗数が30店未満である場合は、30店舗以上になるまで分類の境界を変えることをお勧めする。

この分類は、店舗面積の大小によって、競合する相手のウェイトが高くなったり、低くなったりするからである。

もちろん、他の立地要因のウェイトも微妙に変わってくる。

ドラッグストアは一般的に、飲食チェーンなどとは異なりそれぞれのドラッグストア店舗で規模が異なっていることが多いから、この分類は必須である。

もちろん、すべてのドラッグストア店舗が100坪未満であるような場合は無理して分類することはないであろう。

 

2つめの分類軸は、2km圏人口(または世帯数)にすることが ドラッグストアの売上予測には必須である。

例えば、5万人未満、5~7万人、7~10万人・・・のように分類する。

「2km圏人口」という点がポイントである。各ドラッグストア既存店を中心に、2km圏人口を集計する。

これで、店の周囲に、どれだけの人口密度で人々が住んでいるのかが判明する。

まったく住んでいないところに店を出すわけでないから、最小の境界値は5万人当たりにするのがよかろう。

これが、「郊外店」の目安と言える。

 

この分類のそれぞれのグループで売上予測モデルを構築していくわけであるが、共通の立地要因が見つかるものの、グループ毎に異なる独自の立地要因も見つかる。

そして、共通の立地要因があったとしても、グループによって その立地要因が売上構成に占めるウェイトが異なってくるのが一般的である。時には、ウェイトの符号がプラスからマイナスに変わったりもする。

 

売上予測において、もちろん、ドラッグストアの売上予測においても、柔軟な発想力と、緻密な論理思考力が必要と言われるゆえんである。

 

 


 

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