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第1回

2010年10月29日

当たる売上予測モデルにするには

高山 勉

 この連載では、「当たらない」と言われている「売上予測モデル」について、この度、私が開発した売上予測ツール「商品名:SMART(スマート)」によってどのように「当たる」ようになったかを売上予測手法や結果なども踏まえ、より具体的に紹介していきます。

 

 

当たらない売上予測モデルはどこに原因があるのか?

 

 店舗の売上予測モデルは「当たらない」と言う人は多いでしょう。私も長い間「当たらない」「当てられない」と思ってきました。

 

 でも、なぜ「当たらない」かはあまり議論がされず、過去の経験や情報等から「当たらない」という印象が業界に根付いているように思います。

 

 そこで、私は「当てる」ためにはどのようにすれば良いかということを実際のデータ等も活用して研究してきました。

 

 「当てる」ために「当たらない」原因と思われるデータやその組合せ、分析手法等をひも解いていくと、「当たらない」要因が見えてきました。
今回、この連載の売上予測にも「興味があるがどうせ当たらない」という観点で読んでいる方も多いかもしれませんが、まずは、売上予測が「当たる」か「当たらない」かを試してみましょう。

 

 あるスーパーマーケット(商圏:約0.7Km、自転車利用が中心、都心の店舗)の売上実績が11.5億円/年間(公表データ)。

 

 今まで販売・サービス等されている予測モデルを使用した結果は8.7億円/年間となり実績とは、やや遠い予測結果となりました。

 

 これに対して、なぜ当たらないかを改善した予測モデルでは、11.7億円/年間となり実績に近い結果となりました。(比較は、図1を参照)

 

 この2つの売上予測モデルの式は、同じハフモデルを使用して計算をしていますが、計算式が同じなのにどうして異なる結果が出るのでしょうか。

 

 簡単に言ってしまえば「ハフモデルの使い方」が違うからです。

 

 実は、ハフモデルの使い方をひとつ変えるだけで、当たる可能性のある売上予測モデルを作ることができるようになります。

 

 今までのハフモデルの使い方は、図2のような投入変数を入れて計算しているケースが多いと思いますが、これでは売上予測が当たらないことが多くなります。

 

 これは、売上予測モデルを作成するときに、店舗の実態とは違う視点で捉えズレが発生しているからです。

 

 例えば、規模要因は、「売場面積で良いか?」「競合店はどこまで?」「商圏サイズは?」このような要因で本当に良いのか? といろいろ悩み設定するのが一般的ですが、そこにズレが発生します。これ以外にも実態と違う点が多く発生しますが、その違う点を解決していくことが大切な要因となるわけです。

 

 なぜ「当たらない」か、どうすれば「当たる」のかは「要因の違い(ズレ)」と売上予測モデルの「使い方」を変えれば良いのです。この連載では、当てられる売上予測モデルの使い方の説明をしていきます。

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