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第3回

2010年11月26日

売上予測の準備

高山 勉

③ 人口、世帯数(行政界町丁目レベル):人口・世帯数のような統計情報を行政界ごとに集計した最小単位の情報です。この情報から、どれくらいの世帯数の来店が見込まれるか計算します。

 

 これら情報が装備されていて、利用できる機能が搭載されている地図情報システムの導入をお勧めします。

 

 地図情報システムがない場合一番大変なことは、店舗とお客様までの道のりを計算することです。地図情報システムが開発される前は、地図から道のり距離を手で拾って計算しなければならないので不可能と考えられ、店舗とお客様までの距離は直線距離で計算されていました。山をまたいでいる店舗までの距離は、山に道が無くても直線にすると近い店舗になってしまう可能性があったのです。

 

 売上予測精度を上げるために、店舗とお客様までの道のり距離を正確に測定することは大きな要素の1つです。

 

会員情報を利用した商圏分析

 

 ここまで、店舗情報や地図・統計情報の準備について説明してきましたが、もう1つ準備をしておくと便利な情報が会員情報を基に作成した商圏です。

 

 「ハフモデルから作成された商圏」と「会員情報から作成された商圏」が、売上予測モデルがうまく完成するとほぼ同じ商圏形状になっていきます。

 

 この商圏形状が異なる場合は、ハフモデルに利用する情報に不備があり情報を見直すことが必要になります。

 

 図3に会員情報を利用した商圏作成について記載しましたので、参照して下さい。
ここは、簡単に説明しますが、会員情報から行政界町丁目別のシェアとある期間内の平均来店回数を計算し、2つの情報を合わせて地図に表示すると商圏が浮き上がってきます。

 

 これは、「シェアが高く」、「来店頻度が高い会員が多い」地域を商圏として考え作成した結果になり、店舗の実商圏として考えられます。

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