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売上予測による出店戦略

「類型化するだけで、これほど役立つとは。」

−店舗を類型化し、より精度の高い売上予測−


●規模立地がバラバラな店舗でも予測は出来ますか。

 「店舗の立地や規模がバラバラでなかなか売上予測が難しいのですが。」

 
「長年、その場その場の出店展開で、店舗の統一感はないのですが、売上予測はどうしたら良いでしょうか。」

 こういったお問い合わせも多くなっています。店舗面積の大小がある、立地が都市部と郊外に分かれている、このように店舗を1タイプにくくれないというケースも現実的な問題です。

 この場合も売上予測は問題なく行えます。


様々な店舗タイプ

●類型化で予測精度を高める。


 ただ、重回帰分析を行う前に、ひとつ工程が必要になります。店舗を数タイプに類型化するプロセスです。ひとつの予測式による予測値算出は、式の説明力が弱くなりがちで精度の高い売上予測は難しいからです。

 
精度が低い予測式を使うと、信頼性の拡大とリスクヘッジという本来の目的が達せられないばかりか、結果的には誤差が大きくなってしまいます。これでは何のために予測しているのかわからない結果となります。

 類型化さえ出来れば、後はそのタイプ毎に重回帰式を作成し予測を行うだけです。効果は、ひとつの式による重回帰分析と同じですが、店舗を類型化することによって様々な派生効果が出てきます。


類型化
売上予測による出店戦略事例

■自社店舗の立地・商圏を類型化。この類型ごとの売上寄与要因を把握し、寄与指数が高いエリアをスクリーニングする売上予測による出店戦略

多店舗展開している企業の出店戦略に有効。エリア類型ごとの自社店舗の強みを把握しながら、可能性の高い商圏立地を抽出して計画。


1.自社店舗立地エリアの類型化          2.エリア特性・ポジションの確認
店舗立地のクラスター エリア特性のポジション
自社店舗の立地する商圏データを使い、クラスター分析で立地エリアを類型化。 コレスポンデンス分析等で、店舗ポジションと関連するエリア変数を確認する。


3.店舗類型別の重回帰式設定 4.売上寄与変数で有望エリアの抽出
重回帰式策定 有望エリア抽出
店舗類型別に売上に寄与する変数抽出のため、重回帰予測式を策定する。 売上への高寄与変数を使い1kmメッシュで多重検索。有望エリアを抽出し売上予測をする。



●類型化は、予測以外の効果も大きい。


 当社の業務事例でも、単なる売上予測値を算出することだけではなく、

 
1.既存店の売り上げ可能性(伸びしろ)の把握
 
2.店舗モデルの明確化による同モデル成功店への
   キャッチアップ
 
3.サービス業の場合、業態に合ったスタッフの適正な
   配置

などにも活用出来るケースが増えています。

 ネックは、業務実態の正確な把握のため、スタッフ・ヒアリング、経営データの集約準備など事前工程が多く、また複数の予測式策定により作業期間が長くなり、そのため費用的にも大きくなる事です。

 ただ実施した場合の効果は、様々な戦略立案に活用出来、予測以外の効果も大きい点です。


スタッフ・ヒアリング


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