「売上予測」と言うと、今までこのメルマガコラムでは、
「立地要因を分析して新規出店の予測をする」
というような概念として、お話してきました。

しかし、実は「売上予測」には、
まったくジャンルが異なる他のものもあるのです。


それが、「時系列売上予測」です。


すなわち、あるお店において、
「来月はいくら売れるのか」
ということを予測するもの。

むしろ、世の中の多くの人々にとっては、
「売上予測」といえばこちらの方が馴染みがあるかもしれません。


出店前に立地要因から売上予測をするのは、
経営者や店舗開発部員、調査担当者やコンサルタントでなければ、
ほとんど機会がないでしょう。

しかし、それぞれの店舗において、
「予算の作成」というのであれば、
店長職の方なら、ほとんど皆さん経験がおありでしょう。

それは、必ずしなければならない、
重要な仕事のひとつだからです。



例えば、少なくとも週ごとや日ごとについて、
どれくらい売上げが出るのかが分からなければ、
店舗スタッフのシフト調整などが難しい。

季節ものの商品があるならば、それに対して、
販促物にかけられる経費も出さなければいけません。


ですので、「今まで売上予算なんて立てたことがない」、
なんて言う店長は、まずいないはずです。


しかし、一方で重要なのは、
「どうやって予算を作成しているか」
ということです。


何もないところから作るということは、
ほとんどの場合しないでしょう。

「今年」の予算を作成しようとするならば、
「昨年」の売上実績を参考にして作りますよね。


例えば、こんな感じでしょうか。

今年の4月について予算を立てます。

昨年の売上げデータを見ると、
平日(月曜~木曜)の平均は20万円、
金曜および休前日が50万円、
土曜・日曜が30万円だったとしましょう。

それぞれ日数は、15日・4日・11日です。


では、この場合、今年の予算はどうしましょうか?


「昨年は、休前日に行ったキャンペーンが当たった。
しかし、今年もうまくいくとは限らないから、
ちょっと低い40万円にしておこう」
と考える店長Aもいれば、

それとは対照的に、
「昨年の平日は、何回も台風に襲われて散々だった。
今年はこういうことはないと考えて、
平日の平均は30万円にしておこう」
と考える店長Bもいるでしょう。


すると、今年の4月の予算は、
店長Aが790万円、
店長Bが980万円となります。


店長によって、200万円、
すなわち20%以上の差異が出てしまいました。

店長Aは慎重派で弱気、
店長Bは楽観的で強気で、
それぞれ個人の主観で立てられた売上予測は、
このように、だいぶ違ってきます。


大抵のチェーンの店舗では、こういった感覚重視で、
売上予算を作ることが多いようです。

あのマクドナルドでさえ、
今はともあれ少なくとも20年前までは、
そうやって売上予算を作っていました。



しかし、このように、お店の運営が店長頼みになってしまうと・・・・
チェーンとしては、非常に心許ないものです。

勿論、しっかりとした売上予測をできる店長を育てる方に、
大きな力をかけるということも、手のひとつです。
人材育成によって、質を高められるというのはあります。

しかし・・・・
基本的に、「個人」の資質によって大きく左右されるものを、
ちゃんとコントロールしきることは、きわめて難しいでしょう。

デキる人材ばかりが集まってくればいいですが、
当然、そうともいかないのが現実ですから。
一部の優秀な店長ばかりに頼ってしまうと、
企業としての安定はいつまでたっても図れません。


それに、人材育成には、巨額の投資と長い時間が必要です。
ある一定水準を満たすまでは必要不可欠なものですが、
どこまで、人材のクオリティを高めるかは、
経営者がしっかり判断しなければなりません。



では、どうしたらいいのでしょうか?

店長をやる人間個人の資質に左右されにくい、
「科学的」な予算の作り方、そのための予測手法は、
ないのでしょうか?


ということで、開発された方法の一つが、
「EPA法」という時系列予測方法です。

これはもともと経済企画庁(EPA)が開発した、
国のお墨付きのある手法です。

詳しい計算方法は、ここでは省略しますが、
考え方は次の通りです。



月次または四半期の売上を、
T・C・S・Iの4つの要素に分解して、
売上予測をします。



「T」とはトレンド(Trend)、つまり、傾向のことです。

売上が時間の経過とともに、
「上がっている」か「下がっている」か、
「ほとんど同じ状態」か、を判別します。

数式では、直線の式で表わします。

もし、上がっている傾向にあれば、
今年の売上は、去年より高い数値として予測するのです。



「C」は、

サイクル(Cyclical:循環)で、
3年ないし4年くらいの大きな周期的変動の要素を表します。



「S」は、シーズン(Seasonal:季節)で、
文字通り季節的な変動要素を表します。

季節指数と呼ばれているものとほとんど同じです。

例えば居酒屋などであれば、
歓送迎会のある3~4月や、年末年始は売上げが上がり、
一方で、2月などに閑散期が訪れたりしますよね。

こうした傾向はカラオケ店などでも見られますし、
クリーニング店では模様替えの季節に売上げが高まります。

このように、業種業態によって、
季節による上がり下がりの法則を見つけることです。



「I」は、イレギュラー(Irregular)で、
突発的、不規則に現れる要素を表します。

予測する場合は、この要素は使わないようにします。
すなわち、毎年低い傾向にある2月の売上げが、
去年だけ極端に増加していたとしても、
「今年も上がる可能性がある」とは考えないということです。

勿論、増加した原因が確実に明らかになっており、
今年もそれと同じ状況であると分かっているなら、
取り入れることは可能かもしれませんが・・・・

基本的には、そういう突発的なものは無視します。


以上の4つは、それぞれグラフで表すと、
次のようなイメージです。

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こうした4つの観点から、データを入力するだけで、
来月や来年の売上げを予測するシステムは、
作ることが可能なのです。

一度作ってしまえば、その計算方法を知らなくても、
表計算ソフトで使える分析アプリを用いて、
誰でも簡単に予測できるものです。

ですから、店舗ごとにシステムを構築してしまえば、
店長が何人変わろうとどんな人であろうと、
精度が高い予算作成ができます。


ちなみに、以下が実際に私たちのクライアントが、
以前におこなった時系列予測と、実績値の差です。

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これを見ると、いずれも誤差10%以内という、
非常に高い精度で予測できていることが分かります。
 
これほどの精度で、月ごとの予測ができると、
とても便利ですよね。
 
 
ただし、EPA法の難点は、月次データなら、
最低3年分は必要であるという点です。
 
また、人間が意図的に行うことなどはもちろん予測できませんし、
イレギュラーな出来事も予測できません。
 
しかし、先に書きましたように、
システムを一度作ってさえしまえば、
「誰にでも使える」という大きな利点を持っています。
 
 
 
そして、EPA法を応用して、時系列予測では、
売上げのみならず客数の予測や、
各商品別の出数の予測も扱います。

そういう予測ができれば、
発注ミスによる機会損失も防げますし、
在庫管理はとても楽になりますよね。
 
多くの大手コンビニやレストランチェーンには、
そういった予測を毎日自動的に行ってくれる仕組みがあります。
 
これについては詳しく述べませんし、
そこまでやるべきとも言いませんが、
そういったシステムがあるからこそ、
大きなチェーンは安定して売上げを出し、
店数を増やしていけているという事実はあります。
 
 
 
具体的な手法については、インターネットでいくらでも検索できます。
簡単にできる無料ソフトなんてものも存在しているようです。
 
ぜひとも、チャレンジしてみてください。
 
 
 
なお、「時系列予測」も重要ですが、
立地要因分析による出店前の売上予測についても、
お忘れなきよう。

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SORB know-how series Ⅱ


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【 目次 】
第1章 立地の常識に惑わされるな
第2章 プロが見る立地の視点
第3章 立地おもしろ入門
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第5章 統計データで商圏を知る
第6章 立地の用語
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SORB know-how series Ⅲ


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【 目次 】
第1章 立地の基本 TG・動線・交通量
第2章 PC・商圏・行動ベクトル
第3章 視界性・看板・建物構造
第4章 店改善・販促
第5章 競合etc
第6章 店舗開発
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SORB know-how series Ⅳ


(重回帰分析の方法)
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【 目次 】
1)「立地」を「数字」に変える売上予測.. 9
2)平均予測法、一番簡単な売上予測.. 17
3)売上予測の方法(1)、回転率法.. 25
4)売上予測の方法(2)キャッチ率法.. 34
5)売上予測の方法(3)市場シェア率法.. 43
6)売上予測の方法(4)、範囲限定法.. 53
7)明日はいくら売れるか時系列売上予測.. 61
8)比較法で計算する、売上予測の基本.. 69
9)本格的に売上予測をする、重回帰分析.. 85
10)重回帰分析による売上予測のやり方.. 95
11)重回帰分析の落とし穴.. 107
12)変数の作り方.. 122
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SORB know-how series Ⅴ


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第1章 安全管理
第2章 お客様サービス
第3章 人の扱い方
第4章 タイムマネージメント
第5章 従業員/アルバイトの募集採用
第6章 衛生管理
第7章 事故防止
第8章 エネルギー管理
A4サイズ 239ページ

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step6 比率を色分布で見ると大きな発見が


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step8 地点検索から地点の編集を使う

step9 アンケート用地図と人口出力の方法


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