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売上予測


売上予測は、ダメ立地を避け有望立地を逃さない

 データサイエンスによる売上予測は、基準以上の売上候補地選択を確実に。


●複雑化する市場環境の中、データサイエンスによる売上予測が有効に

重回帰による売上予測
 ブランドの好みやライフスタイルの多様化、またeコマース、異業種間競合など店舗の外部環境は、ますます複雑さを増し、なかなか読み難い状況です。当然、売上予測も簡単ではありません。

 
そのような中、「現地を見てザックリ売上目標を決める」「データを一通り集めて商圏人口から目標を決める」など、まだ、経験と簡単な商圏データ収集で売上予測をしているケースが多くなっています。

売上予測による出店計画 これでは、売上の見込み違いによる出店リスクは少なくありません。採算ベースに乗らなかったり、投資回収が長引いたりと出店後の経営に大きな影響をもたらします。

 
データサイエンス手法の活用で、出店成功の可能性を飛躍的に高められます。 当社では、この手法により「売上予測」を確実にするソリューション・メニューを紹介しています。

 
最適の手法が選べるソリューション・フローは、このページの一番下にあります。

売上予測ソリューション・メニュー


●パッケージリスト
ソリューション
(課題解決)
条件 No 調査方法 概要 詳細

売上予測を既存店の実績ベースにしたい。

同タイプの既存店、約20店舗以上

重回帰による売上予測

既存店売り上げと、商圏内指標との関連から重回帰式を設定。候補地のデータを代入試算。
重回帰による売上予測
同タイプの既存店、約20店舗未満

エリア偏差値による売上推計

売上に寄与するエリア指標(エリアキードライバー)を特定し、この指標で候補地格付け。
エリア偏差値による売上予測

出店候補地での売上予測をしたい。

単独店、またはコモデティ商品扱い店

ハフモデル調査

商圏内の同業種競合店売り場面積と距離から売上を予測。(ハフモデル式活用)
ハフモデル調査

既存店の実績ベースに、出店候補地を計画したい。

同タイプの既存店、約20店舗以上

売上予測による出店戦略

1の重回帰による売上予測を基本に、可能性が高い候補地を抽出。売上予測。
売上予測による出店戦略


●データサイエンスに基づく、売上予測のメリット


1.経営努力では変えられない外部商圏立地から売上予測できる
2.これで、低潜在性立地を避け、高潜在性の有望立地のみを選べる
3.結果として、全店の売り上げ水準が上がる
4.既存店も立地商圏からの売上適正規模がわかり、妥当な目標設定が出来る
5.売上に寄与している商圏立地要素がわかる
6.そのため売上アップに有効な対応策が打てる


出店シミュレーション多店舗展開企業・ブランドに有効な、重回帰による売上予測を中心とした出店シミュレーション」の効果はこちらで紹介しています。

ソリューション・フロー



 目的に応じて、「売上予測」の最適手法が選べる「ソリューション・フロー」を用意しました。

 最適手法を検討したい方は、こちらへ。
最適の売上予測手法

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