Pasé mis días tratando de adaptarme a la conmoción de la corona, y ya es septiembre.

Desde el final de las vacaciones de Obon, que nos obligaron a pasar el tiempo de manera diferente a lo habitual, hemos recibido más consultas de clientes que miran hacia el futuro y siento que el mundo ha comenzado a moverse nuevamente.En respuesta a esta situación, me gustaría comenzar de nuevo y reiniciar el blog.Muchísimas gracias.

Durante los últimos seis meses, he tenido más oportunidades de ayudar e intercambiar opiniones con empresas cuyo número de tiendas todavía está en un solo dígito o incluso en la primera mitad de los dos dígitos.

Me avergüenza decir que las preguntas que recibí durante ese tiempo incluían muchas cosas en las que no había pensado antes. Me di cuenta de la amplitud de las áreas problemáticas relacionadas con el desarrollo y la apertura de tiendas.Por otro lado, hemos ido tratando poco a poco de armar nuestra propia forma de pensar.Por un tiempo, me gustaría presumir de compartir mis pensamientos sobre los últimos seis meses.

En primer lugar, me gustaría hablar sobre las bases para las previsiones de ventas para empresas con números de tiendas de dos dígitos bajos.

En nuestros seminarios, hemos realizado "previsiones de ventas usando Excel" que resumen el conocimiento de estadísticas y Excel relacionado con el trabajo de desarrollo de tiendas como un "menú fijo".Dado que un método estadístico llamado análisis de regresión múltiple es esencial para pronosticar las ventas de nuevas tiendas, he explicado los detalles bajo la premisa de realizar un análisis de regresión múltiple.

Sin embargo, para realizar un análisis de regresión múltiple en los negocios y crear un modelo de pronóstico de ventas que se pueda usar para pronosticar las ventas de nuevas tiendas, debe haber al menos 40 a 50 tiendas.Realmente necesita tantas tiendas para crear una fórmula que incluya suficientes factores para explicar las diferencias en las ventas entre las tiendas.

Por otro lado, si una empresa con menos tiendas existentes procede con pronósticos de ventas basados ​​en análisis de regresión múltiple, será difícil crear un modelo de pronóstico de ventas útil, lo que resultará en una combustión incompleta.

En los últimos seis meses, hemos recibido varias opiniones sobre combustión incompleta, y nuestros seminarios hasta ahora se han centrado demasiado en explicaciones técnicas de métodos de análisis de regresión múltiple. Lamento que mi explicación haya sido insuficiente.

Mirando hacia atrás, cuando estaba construyendo un modelo para el pronóstico de ventas, nunca usé el análisis de regresión múltiple.Había trabajo que hacer antes de eso.Necesitaba profundizar en este punto.

Si el número de tiendas es de 10 a 30, en primer lugar, sin conocer la previsión de ventas de nuevas tiendas,Agrupación de tiendas que venden bien y tiendas que no funcionan bieny esosPor qué ocurren las diferencias entre gruposを“explicar con palabras”Debe ser hecho. Preguntamos: "¿Qué tienen en común las tiendas de cada grupo?"

En ese momento, no hay necesidad de pensar en realizar un análisis de regresión múltiple en absoluto.Si tiene un límite en la cantidad de palabras que puede inventar por su cuenta, podría ser una buena idea preguntarle a un colega.

Suponiendo que hay 10 tiendas en el "grupo de tiendas de venta" o "grupo de tiendas en caída", no es necesario encontrar puntos en común para las 10 tiendas, y está bien tener algunas tiendas que no encajan.Si es difícil encontrar puntos en común desde el principio, puede hacer una lista de lo que puede decir sobre cada tienda.

Desde mi propia experiencia, siento que es más fácil encontrar palabras que muestren puntos en común en una tienda que está funcionando mal que en una tienda que está funcionando bien.Si comienza con una tienda que no está funcionando bien y pregunta: "¿Puede decir lo contrario de lo que puede decir en una tienda que está funcionando mal en una tienda que está funcionando bien?"

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