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売上予測

売上予測とは、様々なデータと分析ロジックを駆使して、出店前に出店後の将来的な売上の見込みを予測すること。精度の高い出店判断を行うための参考指標となります。

重回帰分析 ハフモデル 

 

 

GISと売上予測

 GIS(地図情報システム)は、コンシューマー向け、官公庁向け、ビジネス向けの3つに大別することができます。コンシューマー向けはカーナビゲーションやインターネットやスマートフォンの地図閲覧サイトなどがお馴染みです。官公庁向けは国や都道府県、各自治体で広く活用されています。下水道配管システムや固定資産税管理台帳などで地図を利用したり、都市計画や防災など分野は多岐に渡ります。そしてビジネス向けもいくつかのジャンルに分かれますが、ここではマーケティング用途に絞って解説します。
 民間企業におけるマーケティングGISの活用は、国内では約20年前から始まったとされています。当初はチェーン店舗の新規出店時の商圏調査に用いられてきました。今ではあらゆる業種業態に広まり、既存店の分析や顧客分析、統廃合など分析課題や手法も多様化・高度化しています。企業によって活用のレベルは様々です。統計解析を駆使して予測モデルを構築したりしている企業もあります。自社で利用する場合もあれば、クライアントへの提案ツールとして活用する場合もあります。

 チェーン企業におけるGISの分析レベルは様々です。古くから活用されている業態だけあって、売上予測モデルの構築に取り組んでいる企業も多くあります。
売上予測と言っても様々な手法があり、どれが最適かは一概には言えません。業種業態によって向き不向きがあり、やってみないとわからないというのが現状かもしれません。
 各企業が保有しているデータベースを見える化し、データ分析に基いて各種施策を立案・実行するのは、昨今のビジネストレンドとなっています。ただし、企業が保有している店舗データや顧客データのみでは実績を示すに過ぎません。実績値がポテンシャルに対して限界なのかそうではないのかを知る必要があります。
 一方、GISに搭載されている人口などの各種統計データはまさしく市場ポテンシャルを表すビッグデータです。統計データも分析ニーズに合わせて進化してきました。国が調査する国勢調査などのセンサスデータだけではなく、ターゲットをより詳細にセグメントするための年収や消費などの推計データも活用が進んでいます。こうした統計データと実績データを組み合わせることによって、自社の売上に貢献するターゲット指標は何かを見出し、売上を説明する計算式を構築する手法が重回帰分析です。

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