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第4回

2010年12月14日

精度の高い売上予測モデルの構築方法

高山 勉

 4回目の連載では、前回3回目で準備したデータ類(情報)をどのように利用していくかについて説明していきます。精度の高い売上予測モデルを構築するためには4つの大きなポイントがあります。これが従来のハフモデルの利用方法と異なるポイントにもなります。

 

 

予測精度を上げるための自社・競合店舗情報

 

 まずは、準備した「自社店」と「競合店」の情報を地図情報システム(GIS)より取得していきますが、ここに1つ目のポイントがあります。

 

 業態や立地でだいたいの想定商圏サイズが決まると思いますが、その商圏よりやや大きめに商圏を設定することがポイントになります。

 

 例えば、スーパーマーケットの想定商圏が半径1㎞だとします。そのときは、半径1.5㎞の範囲の「自社店」、「競合店」の情報を取得します。

 

 なぜ、このようにやや大きめに「自社店」、「競合店」の情報を取得するかというと、図1のように本来半径1㎞の想定商圏の「やや外側にある店舗」は、半径1㎞内の商圏に大きな影響を及ぼすからです。

 

 「やや外側にある店舗」は、当然半径1㎞内の商圏からお客様を吸引していきますので、影響する店舗としてその情報を取得しなければ、予測結果は大きくぶれてしまいます。また、それよりさらに離れている大型店など影響があると思われる店舗の情報も取得しておけば、売上予測の精度はより上がります。

 

 業態も自社がスーパーマーケットだからといってスーパーマーケットだけを競合店舗として捉えず、取扱品目が競合するドラッグストアーやディスカウントストアーなども「競合店」として情報を取得することが大切です。

 

自社・競合店舗の規模要因(店舗の大きさ)

 

 次に、自社・競合店の規模要因(店舗の大きさ)をハフモデルで計算できるように加工します。

 

 前回3回目で、以下の内容を自社・競合店舗情報として準備しましたが、
① 店舗名称 
② 店舗位置(地図上の座標)
③ 業態 
④ 売場面積
⑤ 駐車場台数
⑥ 併設(隣接)する施設の売場面積
⑦ 取扱品目

 

 この中で④~⑥の3つの情報をハフモデルの規模要因として計算できるようにしますが、ここで困ったことが1つ生じてしまいます。それは、ハフモデルの計算式には規模要因を1つしか入れることができず、しかも3つの情報の単位もバラバラだということです。

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