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売上予測の手法の１つである多変量解析の重回帰は正しいか・・・・・・
最近、小売業や外食企業の店舗開発担当者の方から、重回帰で売上予測金額を算出しても予測精度が低いとの声を耳にするようになりました。
重回帰やハフモデルなどは、総ての業態に当てはまるのではなく、重回帰で当てはまりやすい業態や立地環境と店舗規模、ハフモデルに当てはまりやすい業態や立地環境と店舗規模があると感じています。
また重回帰の評価項目「説明変数」も、業種や業態、コアターゲットで異なるようです。
ハフモデルは、競合店も自店も同一商品「ＭＤ」で、オペレーションや店舗レイアウトやゾーニングなど、看板を他店のものと取り替えても区別が付かない業態「食品スーパーや郊外型のホームセンターやドラックストアーなどが当てはまると思っていたが、今やハフモデルは日本の様な複雑な競合関係「コンビニ・ドラッグ・食品スーパー・ホームセンター・家電・ディスカウンター」と、複雑な道路状況での到達時間や、売場面積での自店吸引率を元に売上予測を計算するハフモデルは、競合店が同業種「パチンコ店・健康ランド・レンタルビデオ書店・大規模家電ショップ・その他」で、しかも同一商圏内に競合店舗数が３店舗ぐらいなら使えるかもしれませんね・・・・特に地方の郊外で、国道「幹線道路」沿いですね。
先般、弊社のＪＵＤＧＭＥＮＴで、某玩具店の商圏力格付けをいたしました。
某社は業界№１の売上で、２位との差は１０倍以上あり、圧倒的に高いシェア率です。
某社の売上は、商圏力「地図情報の人口数や世帯数・・・・」のある特定項目に相関します。
このように、商圏内シェアが有る一定以上「例えば26％以上:ランチェスターの相対的寡占」になるとこのような分りやすい結果となります。
勿論、店舗規模・品揃え・ブランド力も業界№１です。
最近は、店舗規模を業界平均の５倍以上の面積で出店し、圧倒的な存在感でシェアを奪う戦略で成功している企業もあります。「ヤマダ電器・ジョイフル本田・・主に小売業」 |