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重回帰売上予測

「使い始めると、使わなかった時は何だったんだろうと思う。」

 −既存店をベースとした精度の高い重回帰分析売上予測−


●売上を思うように達成できない。

 「出店した店舗間の売上のバラツキが大きい。」
 
「目標売上になかなか届かない店舗がある。」

 
こういった問題を抱えている専門店チェーンは少なくありません。

 
この問題は、多くの場合、経験や勘での出店判断や、通り一遍の商圏分析が原因です。明快なエビデンスに基づいた出店判断システムを持っていないことに起因しています。

 
売上予測、特に重回帰分析による方法は、このような課題解決に最適の方法です。

専門店チェーンの売上のバラツキ

●売上のバラツキを最小化する最適の手法。

 例えば、平均売上1億円の専門店チェーンが、今後1年間で20店舗の出店計画をしたとします。総額で、20億円の売上増が目標です。ただ、過去のデータから店舗間の売上のバラツキは、2,000万円程度とします。

 ここで、平均以上の1.2億円の売上可能性をもつ商圏立地に出店できた場合は、新規出店舗の総売上は、24億円となります。例えば出店立地の精査で、4億円の差が出ることになります。これは、3〜4店舗余分に出店したことと同じ効果となる訳です。

 これが重回帰分析で売上予測をする最大のメリットです。


売上寄与変数
重回帰売上予測例

重回帰売上予測の精度は高い。GIS(地図情報システム)と多変量解析の進化により可能となった予測方法。

 自社ならではの売上寄与要因がわかる。それを基にした売上予測が出来るため、類似の店舗モデルで出店する場合に特に有効。


1.自社店舗データ収集 2.売上・エリア指標相関分析
自社店舗の商圏エリアデータ抽出 相関分析
自社店舗をGIS上にプロットし、売上に寄与すると想定されるエリアデータを抽出。 エリアデータの特性を検討した上で、売上とエリア指標の相関分析をする。

3.重回帰式策定

4.実測値・予測値で精度検証、予測
重回帰式 実測値、予測値で検証
売上を目的変数に、相関するエリアデータを従属変数として重回帰式を策定する。 重回帰式の精度を検証し、候補地のエリア指標から、売上予測をする。



●試行錯誤型アプローチのため多くの業務経験が必要。

 当社は、創業以来約20年、このような業務に取り組んできました。特に物販サービス業の経験が多くなっています。

 重回帰分析による売上予測は、多重共線性といったテクニカルな問題以前に、小売サービス業全般の知見に基づき、売上に寄与する変数選択が重要になります。ハフモデルのように距離と売場面積という2変数固定で、手順を追いさえすれば答えが出るプロセス型のアプローチとは異なります。

 重回帰分析による売上予測は、試行錯誤型のアプローチです。ここに決定的違いがあります。変数を入れ替えながら説明力の高い予測式を探索的に策定。そのため、背景となる知見と数多くの業務経験が重要となる訳です。


試行錯誤型アプローチ

●事例ファイル>>01
 
重回帰分析活用事例 事例ファイル>>02
  
重回帰分析/変数・回帰式例 事例ファイル>>03
  
・活用ストーリー 乗降者数予測例 店舗売上予測例
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