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第2回

2010年11月11日

売上予測の手法(一般的な売上予測モデル)

高山 勉

 2回目の連載では、私が開発した売上予測ツール「商品名:SMART(スマート)」の詳細に入る前に、一般的な売上予測における目的に応じた予測手法のメリット、デメリット等について説明していきます。

 

 

重回帰モデルのチェック(メリット、デメリット)

 

 売上予測モデル作成を試みた人には、重回帰モデルを利用した経験が多いと思います。重回帰モデルは一般的に利用されるモデルで単回帰モデルを複数変数に対応したものです。

 

 売上予測には、重回帰モデルしかないと思っている人も少なくありません。

 

 しかし、この重回帰モデルは、利用の用途・条件などにより売上予測モデルとして適していないケースが発生するなどの課題があります。

 

 重回帰モデルは、過去の情報から未来を予測するモデルですので、下記のような用途には適していると考えられます。


「適している」
① 同じサイズの店舗
② 同じレイアウト
③ 同じような立地
④ 多くの店舗を出店
⑤ 同じ地域での出店 など

 

 このように同じような店舗を多く展開している業態には適していると考えられます。

 

 逆に下記のような用途には、適していないと考えられます。


「適していない」
① 異なるサイズ
② 異なるレイアウト
③ 異なる立地
④ 少ない店舗を出店(1店舗目は、予測ができない)
⑤ 異なる地域での出店

 

 このようなことを整理していくと重回帰モデルは、コンビニエンスストアー、ファーストフードチェーンなど全国的に同じような店舗を多く出店している業態には、適している可能性があります。

 

 次にどのような「メリット」と「デメリット」があるか整理してみましょう。


「メリット」
① 自社の過去出店結果を踏まえた新店舗の売上予測ができる。
② 売上に影響する情報を変えてモデルの精度を上げることができる。


「デメリット」
① 市場とは関係のない自社(店舗)の予測結果になる。
(既存店舗の売上状態が良ければ、良い結果、悪ければ、悪い結果となる。)
② 過去から未来を予測するため、新しい情報を入手して、モデルを変えて行く必要がある。
③ 予測のための情報を決めるのが難しい。

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