売上予測のための実査に必要な7つ道具はこれだ。

 

実査道具その1.やはり第一番は、地図である。

通行人対象立地ならば、物件を中心に半径500mの範囲を必ず歩いて実査することをお勧めする。少なくとも300m圏だ。

(もちろん、間に超えることが困難な河川や丘陵などがある場合は、判断しなければならない。)

だから、300m圏を網羅するA3大の地図を、ゼンリン社の電子地図帳Ziや昭文社のスーパーマップルデジタルなどで作成することだ。

ちなみに、郊外ロードサイド立地(車ドライバー対象立地)の場合は、3km圏を網羅したい。

 

 

実査道具その2.二番目は、サインマーカーである。地図上で、どこを歩いたか、どこを車で走ったかをトレースするために必要である。赤もしくは青の目立つ色を2本用意しよう。

 

実査道具その3.デジカメである。もちろん、お手持ちのスマホでも良い。物件全容、間口、各方向からの視界性、競合店やTG、そして、周辺環境を撮影しておくことだ。

 

実査道具その4.計数機。これは短時間(15分)ほど車の交通量、人の通行量を測るのに用いる。100円ショップで、スポーツ用の計数機を2つ買ってきて、接着剤などで向かい合わせて接着すれば1セット出来上がりである。通行人の場合は、男と女を区別して計測する。

ロードサイド立地では、通常車両(乗用車・商業車・軽トラ)とBTT(バス・トラック・タクシー・特殊車両:駐車場に寄る可能性のひじょうに少ない車両)に区別する。

 

実査道具その5.計数時間を知るためのストップウォッチ。スマホなどで代用できるのであればそれを使えば良い。

 

実査道具その6.ウォーキングメジャー。歩きながら長さ、距離を測定できる回転式メジャーである。物件から100mの距離で視界性を確認するので、その100mは、最初の内は勘にまかせず、測定して毎回確認することをお勧めする。

 

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実査道具その7.ウォーキング用の専用シューズ。

徒歩で歩いていると、ふつうのシューズ、スポーツシューズでも足の裏はたいへん痛くなる。

多少高価になるかもしれないが、専用シューズを用意されることをお勧めする。

 

 
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●実査の意義の第3は、数値化することです。
●実査の意義の第4は、比較することです。
●実査の意義の第5は、仮説し検証することです。
●自動車実査のポイントは、やはりTGを確認すべし。

 




引用元:売上予測のための実査に必要な7つ道具はこれだ。
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売上予測には3種類ある。新店候補の売上予測はその一つに過ぎない。

 

弊社が行っている売上予測は、新店候補の売上予測です。

これは、店がオープンする前に、その店がオープンした後の売上を予測するというものです。

一見しただけでは、これは、「未来予測」のように思えますが、それは違います。

「今、この場所に店があるとしたら、このくらいの売上が望めるだろう」という現在予測、あるいは、既知の予測というべきものです。

なぜなら、この売上予測をするためには、今現在の店の立地と売上を根拠に算出しているからです。

 

これに対して本当の「未来予測」としての売上予測は、いわゆる営業予算の予測をすることです。

過去から現在にかけて、これこれこのように売上が変化してきた(増えてきた。減ってきた)から、今後は、これこれこのように変化していくだろうというものです。

この予測のことを「時系列予測」と呼びます。

知っていましたか?この時系列予測なら、エクセルで簡単にできるということを。

「データ」タブの中にある「予測シート」というものです。

 

予測する元となる過去の連続した日付(連続した月)とデータ(売上など)の2列を選択します。

その後「予測シート」をクリックすると次のような画面が現れて、今までを「青い線」、これから未来を「赤い線」で描いた予測が、すぐさま描画されます。

たとえば、下図のようです。

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3番目は、イベント売上予測です。

 

これは、その名の通り何らかのイベントに対して、売上予測をするものです。

テレビコマーシャルをした場合に、どれだけ売上が増えるか、とか、

チラシを撒いたらどれだけ売上が獲れるかというのも、イベント売上予測と言えます。

 

 
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●高精度/売上予測モデルはエクセルで分析したら、エクセルで運用した方が良い2つの理由。
●売上予測には3種類ある。新店候補の売上予測はその一つに過ぎない。

 

有限会社ソルブ

電話番号:048-711-7195
住所 〒338-0002
埼玉県さいたま市中央区下落合四丁目17番18号




引用元:売上予測には3種類ある。新店候補の売上予測はその一つに過ぎな・・・
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高精度/売上予測モデルはエクセルで分析したら、エクセルで運用した方が良い2つの理由。

 

もちろん、モデルが出来てしまえば、それを、紙のフォーマットで運用しようと、Visual言語で作ったソフトウェアで運用しようと、はたまた汎用GISで運用しようと、基本的には構わないのだが、私(弊社)は、分析したのと同じ、MS社のエクセルで運用することをお勧めしている。

 

これには、2つの理由がある。大きな理由と小さな理由だ。

 

大きな理由。それは、エクセル上で既存の分析データといっしょに持っていることが、ひじょうに便利だからである。

最初は、売上予測の理論値だけであったとしても、その店がオープンして店の売上が安定してきたら(だいたい3ヶ月~1年)、実績値が求まるわけだから、この店についても新たなデータになるわけである。目的変数(売上)はもちろんのこと、説明変数も揃っているのだから、このデータをそのまま参照すれば良いだけなので、新たに作り直す必要がない。仮に、この店で残差が大きければ、すぐそれは、新たな分析をすることで、より精度を上げた予測ができることに繋がる。

仮に、これが、別のファイルを使っていて、また、新たに、データを手入力ということになれば、それだけ煩雑な作業が増えるわけだから、「分析は後で」になりかねない。売上予測の精度向上も「後で」になる。

分析した同じエクセル上で新店候補地のデータを入力することのメリットはここにある。

 

小さな理由。それは、売上予測の理論値に、確率の幅を計算させることができるというものだ。これが、既存データが揃っていない限り、出ない値である。つまり、重回帰モデルそのものでは、中央値を計算させているに過ぎない。しかし、本来は、○○~○○という一定の範囲内に、どれだけの確率で入るかを計算させたものが重要だ。それは、天気予報に似ている。通常は、80%の確率でおきる売上予測値の範囲を求める。

分析した同じエクセルのBOOK内であれば、この確率の範囲がすぐに求められる。
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●重回帰分析の出来は、データの多さでなく、残差分析の深さで決まる。
●売上予測に考慮すべき「TG効果」と「逆TG効果」

 

 

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引用元:高精度/売上予測モデルはエクセルで分析したら、エクセルで運用・・・
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売上予測に考慮すべき「TG効果」と「逆TG効果」

 

TG効果とは、そのTGがあることによって、店の売上にとってプラスになる場合の効果を言う。

これに対して、

「逆TG効果」というものが知られている。TGがあることによって、店の売上にとってマイナスに働く効果だ。

この2つの効果は、同じ一つのTGとの位置関係によって現れるまったく別の現象だ。

 

言うまでもなく、TGは交通発生源だから、同時に「吸収源」ともなる。

つまりは、店との位置関係において、TGの向こうにいる人々は、そのTGに吸収され、店まで来れなくなることになる。

これが「逆TG効果」である。

とりわけ、TGが大きなショッピングセンターなどの大きい施設ならば、こうした現象は著しく起きる。

 

通行人対象の場合でも、自動車ドライバー対象の場合でも状況はいっしょだ。

すると、商圏内に、どんなSC、商業施設があるかによって、それらの向こうに住む人々の来店は望めないと考えるべきだろう。

TGは、商圏を狭くする要因にもなる。

このことを忘れていて、TGがあるから、商圏は広がるとばかり考えるようであってはだめである。

 

TG効果と同様に、逆TG効果をも考慮に入れなければ売上予測はできない。

 

 
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引用元:売上予測に考慮すべき「TG効果」と「逆TG効果」
自動車実査のポイントは、やはりTGを確認すべし。

 

自動車来店がメインの立地の場合、何をポイントに実査すべきであろうか?

もちろん、対象地点、物件のまわりの道路事情を調べておかなければならない。

渋滞はどこで起きるのか?なぜ起きるのか、踏み切りか、道路のキャパか、信号か。

はたまた、道路はどこまで続いているか、2km圏内でT字路になってしまうのか、それより延伸しているのか?

どこが坂道になっていて、どこに橋梁があるのか。

 

また、同業店、競合店の位置とその立地や駐車場の広さも見ておこう。

 

しかし、もっとも重要なことは、やはりTGの確認である。

TGの中でも、車がたくさん発生するショッピングセンターなどの大型商業施設はもちろんのこと、日常品・食料品を売るスーパーストアは必見である。確認すべし。

そこに集まってくる自動車がたくさんあるということは、それだけ商圏内の動きがあるということである。

特に、大都市圏の周辺には、スーパーストアが多く、その位置関係を確認するである。

 

実査のポイントは、次の点である。

もし、そういうスーパーストアが、物件より離れたところに分散して存在しているなら、物件前を通る必然性が低くなる可能性が高い。

反対に、物件の近くにスーパーストアがあり、周辺にはスーパーストアがないような場合、物件前を通る必然性が高くなる。

 

こうしたTGの他に、大きな橋や高速道路のインターチェンジなども、立派なTGである。必ず実査で確認しておかなければならない。

 

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重回帰分析の出来は、データの多さでなく、残差分析の深さで決まる。

 

私の会社に訪れた人でたいへん印象が残った人がいる。

たくさんの説明変数、確か、200~項目くらいの変数と、100店舗位のサンプル数をお持ちになって、

「これで、売上予測モデルを作っていただけませんか」と来られた人だ。

この方とは、その10年近く前に、やはり、売上予測モデル構築のためのプロジェクトを行っていた。

その後、そのプロジェクトに関わったメンバー(10人ほどいらした)のほとんどは、部署が変わるなどしていなくなっていた。

そのため、この人だけがその後続けてきて、そろそろ第二世代の売上予測モデルを作りたいと重回帰分析に取り組んだ矢先であった。

 

重回帰分析のやり方は、「残差分析」に尽きる。

重回帰分析で作られる重回帰モデルは、モデルであるから理論値を算出するだけに過ぎない。

当然ながら、実際の売上とは、差異が生まれる。

そこで、実際の値−理論値 を「残差」と呼んでいるが、この残差こそ、分析に関わる宝の山である。

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重回帰分析してみるまでは、まったく不明だった説明変数が生まれるのも、この「残差」が発現するからである。

今まで、売れているA店と売れていないB店の立地の違いが何であるかを考えてきたが、

それが、「残差」が大きくプラスに出るC店と、マイナスに大きく出るD店との立地の違いを調べ、発想する必要に変わる。

 

この「残差」要因を見つけ出すことこそ、重回帰分析の真骨頂である。

しかも、この要因は、すでに用意してあったどんなデータとも異なっている、つまり、今までのデータは何の役にも立たない ことがほとんどなのである。

 

 

つまり、重回帰分析とは、最初にデータありきでは決してない。重回帰分析とは、最初に残差分析ありきである。

データの組合せをうまくやれば、答えが出る(重回帰モデルが作れる)というものではなく、

残差分析を真剣に行うからこそ、必要なデータが何であるのかがわかるのである。

この点は、弊社とプロジェクトを組んだ「高精度/売上予測モデル」構築メンバーには、口酸っぱくして伝えている。

しかし、冒頭の元プロジェクトメンバーの人は、その肝心なことを忘れてしまったようだ。

また、このことは、統計学を生業としている人達のほとんどは知らない。

統計学をどんなに勉強しても、高精度/売上予測モデルが作れない理由がここにある。

 

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売上予測モデルの変数になりやすい骨とは?

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売上予測モデルの変数になりやすい骨とは?

 

売上予測モデルは、立地の分類にしたがって、その変数として見つけやすい共通の骨(ホネ)がある。

例えば、通行人対象立地の場合、その骨は次の6通りである。

1)商圏、ないしマーケットの規模を表す変数

(これは、正確にやろうとするなら、顧客アンケート調査や顧客ポイントカードで得られた住所録をもとにして設定したオブジェクテリア(対象商圏)を使うべきであろう。しかし、この場合の最大の問題は、既存店の売上構造の説明とか売上シミュレーションとかに使えても、あくまでもオブジェクテリアではなく、顧客アンケート調査のできない商圏、すなわち、サブジェクテリア(主体商圏)が、新店売上予測には必要なことである。

簡単に言えば、新店の売上予測には、その店の顧客がまだ存在しないのであるから、顧客アンケート調査はできないということである。)

この変数は、例えば、「1km圏内人口」というふうに、簡単にデータ化できることがある。

仮に、このデータが、目的変数の売上と0.4以上の単相関があるならば、即刻採用すべきである。

他にも、人口以外のさまざまな変数を用いることもできる。小売店舗数や昼間人口をはじめ、「共同住宅に住む世帯数」や「20代単身者世帯」など国勢調査やリンク統計、商業統計にある項目が使えることもある。

ちなみに、当然であるが、1km圏というのは、「円」である。しかし、実際の商圏は「円」にはならない。商圏分断モデル、商圏分散モデル、商圏拡大モデル、こういった概念についての分析は欠かさないようにすべきである。

 

 

以下、簡略に書く(詳しくは後述したい)。

 

2)商圏の質、ないし、商圏の構造を数値化したもの

商圏の質で、もっともポピュラーなものは、「年齢別比率」や「共同住宅比率」である。しかし、こういうポピュラーなものが、1)の変数といっしょになって、変数として役に立つことはめったにない。

商圏の質とは、その地域に住む人々のきわめて定性的な側面を表すのであるから、なかなか数値化が難しい。

とはいえ、ないこともない。例えば、「大学の学生数の合計値」であるとか、物件前の通行人の質を段階評価したものなどがよく使えることがある。

 

3)TG(ティージー:交通発生源)の規模と位置関係(物理的)、視界性評価(心理的位置関係)を表すもの

これらは、特に重要である。駅・商業施設・大型交差点などのTGは必ずチェックするべきだ。

 

4)PC(ポテンシャルクラスター)の規模と位置関係(物理的)、視界性評価(心理的位置関係)を表すもの

 

5)物件の構造的抑制要件を表すもの

物件の大きさ、広さが問題となる時間帯、曜日があるような物件とそうではない物件では、当然 売上の絶対額は変わってくる。この辺りの変数は多くの場合、役に立つ。

 

6)物件の業種業態に類似した別の店が、物件の売上を抑制する要因。いわゆる競合性。
 競合の相対的強さ、距離と、分布状態を把握しておく必要がある。
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立地は3種類に分けられる。だから、売上予測モデルも3種類は必要だ。

 

立地は、その環境のタイプによって、3種類に分類することができる。

1つ目は、周辺に駐車する場所がなく、徒歩や自転車で来店する割合が高いような立地である。これを「通行人対象型立地」と呼んで分類している。

もちろん、自動車でも来店することも可能だが、ほとんど例外的ということだ。

少なくとも、こうした立地は、駅や商業施設などのTG(交通発生源)が近くにあることが必要だ。

 

2つ目は、周辺に駐車する場所があって、徒歩や自転車よりも自動車で来店する割合が高いような立地である。これを、「郊外ロードサイド立地」または、「車ドライバー対象立地」と呼んで分類している

この駐車する場所は、店に付随するものでなくてもよく、また、道交法的には違反だが、道路に駐停車して来る場合も含む。

もちろん、徒歩や自転車で来店する人もいて良いが、それらは例外的となる。

 

3つ目は、「商業施設内立地」である。大型の商業施設に、自動車や電車などで来店した人々がメインの顧客となる。この場合、商業施設の規模によっては、対象となる店の顧客もその来店範囲が変わってくる。

この立地には、商業施設が閉店すると、自店舗も閉店せざるを得ないタイプと、商業施設の開店:閉店時刻に関係なく自店舗専用の出入り口があるようなタイプがあり、後者のタイプは、TGに隣接した「車ドライバー立地」と見ることもできる。

 

以上の3タイプが、小型店(おおむね100坪以下)の立地の大部分であるが、次のようなタイプもある。

 

○オフィスビル内立地、○ホテル内立地、○大学内立地、〇病院内立地、〇駅構内立地、これらは、来店手段が徒歩・自転車か、自動車かが直接、対象となる立地に影響しないという意味では、3つ目の「商業施設内立地」の特殊分類と考えることもできる。

また、〇商業施設駐車場内立地 というのもあるが、こちらの場合は、「車ドライバー対象立地」の特殊分類といえる。

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そして、これは決定的なのだが、「どんな要因が働いているか」さえ、直感的にも分からないというものがある。

「例外」があると言ったあれである。

問題が深刻なのは、この例外の中に、理由がまったくわからない(感知できない)要因もあれば、人間なればこそ理由が明示的に推論できなくても、感覚のなかでわかるというものがある。

 

たとえば、小田急線「成城学園駅」の周辺の住民層は、東京人なら誰でも知っている「高級住宅街」で、どの店も「良いもの」が良く売れる。「成城石井」という高級スーパー、酒店発祥の地である。成城学園という有名大学もある。

では、JR山手線の「目白駅」はどうだろう?線路を渡ると「学習院大学」という名門校がある。それは、成城学園駅周辺と同じかもしれない。

それから、川村女子短大もある。

しかし、住宅街はどうだ。商店街はどうだ。一度行ったことがある人なら覚えていようが、どちらも普通で、とりわけ家屋・敷地が大きい家があるわけでも、有名な商店があるわけでもない。むしろ、住宅街は下町のように入り組んでおり、商店街は少ししか続かない。

誰が、どう見ても、「成城学園駅」と「目白駅」はまったく異なることがわかる。

しかし、これを「同じ」だと気づいたマクドナルドの分析者がいた。しかし、彼は「同じ」であることを主張したが、その要因、理由を誰にでもわかるようには説明できなかった。私も今でも説明できない。「同じ」理由が見つからない。

 

しかし、こうした理由がまったく感知できない人間と、それを感知できる人間がいる。

 

これもまた事実なのだ。経験の差。熟練度の差。というべきであろうか。

 

数値化できるかできないか、そして、その差異を感知できるかできないか、この2つがあるから、この部分はどうしても売上予測モデルに反映できない。だから、「売上予測モデルの精度は、作成(分析)者の能力を超えない。」と私は主張している。

 

このことは、大事なことを示唆していることはおわかりであろうか?

 

立地の現場を毎日のように歩き、苦しみ、考え、分析し・・・そういう経験をしたことがない、マーケッターや、GISコンピューターの技術者、設計者、GIS学者、学生には、それ相応の精度の「売上予測モデル」しか作ることができない。

「売上予測モデル」と「高精度/売上予測モデル」との間には、天と地ほどの差異がある。

 

どちらに、投資すべきか、考えるべきだろう。

 

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有限会社ソルブ

電話番号:048-711-7195
住所 〒338-0002
埼玉県さいたま市中央区下落合四丁目17番18号




引用元:法則?売上予測モデルの精度は、作成(分析)者の能力を超えない・・・
「いまどき、出店調査部門がないチェーン企業は危うい」と言われているのはなぜか?

 

チェーン企業は、店を増やしていかないと、成長できない。

もちろん、全体の底上げを図っても成長はできるのだが、それはそれ。

やはり、店が増えていることがチェーン企業がチェーン企業たるゆえんである。

 

しかし、事はそう簡単ではない。店を出すということは、常に、収益減というリスクを孕(はら)んでいる。

すでにお分かりのように、立地によって売上が左右されるからである。

そして、何よりも、その立地と売上との関係が複雑であるからだ。

それを解明するには、解明できるスタッフが必要であり、そういうスタッフを養い保全する仕組みが不可欠である。

いわゆる「立地調査部」「出店調査部」「売上予測調査部」などと呼ばれる部門、チームである。

 

金銭の取り扱いに対して、チェーン企業はかならず独立した監査システムを持っており、確実に機能させている。

これがなかったら、チェーン企業は100店舗に満たないうちに破綻する。

人は聖人ではないから、目の前に、現金が不用意に置かれれば、悪いことを思いつく。

金銭管理に関しては、性悪説をとらなければならない。

 

物についても同様である。

 

そして、店舗開発についても同様である。

物件の売上予測について、多くの人間が集まったとしても「文殊の知恵」は生まれない。

店舗開発の予想に対して、売上予測調査部の売上予測。

営業部門の予想に対して、売上予測調査部の売上予測。

 

 

売上予測調査部が、物件を中立公平に見て、売上予測をする。これがない場合、いい加減な出店の連続になる。

いやしくもチェーン企業を名乗るのであるならば、すべからずこの中立公平な部門が、「高い」精度で売上予測をできるような環境を作らねばならない。人材を育成しなければならない。育成にコストをかけなければならない。

たしかに、一定以上の莫大な店舗数を有してしまうと、ゆるい売上予測でもなんとかいけるのかもしれない。

それはそれ。これはこれ。

どんなチェーンも、高精度/売上予測モデルを有した中立公平な売上予測調査部を持たねばならない。

出店のジャッジは、この部門があってこそできるというものだ。

 

 
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引用元:「いまどき、出店調査部門がないチェーン企業は危うい」と言われ・・・