지난번판매 예측을하면,①기존 점포의 매출의 경향을 파악하고, ② 그것을 신규 물건의 조건에 맞추어 예측액을 산출하는 것라고 말했습니다.

「①기존 점포의 매출의 경향을 파악한다」란, 최근 12개월 이동 평균으로 파악한 점포 매출이 전점의 평균 매출의 주위에 변동합니다만, 각 점포의 매출의 전점 평균으로부터의 변동(멀리 상태 )를 그것이 왜 발생하는지를 설명하는 요인을 하나씩 가미함으로써 작게 해 나가는 것이었습니다.자세한 내용은 다시 말씀드리겠습니다만, 지금은 이런 이미지를 가져가 주세요.

이번은, 「② 그것을 신규 물건의 조건에 맞추어 예측액을 산출한다」의 이미지를 잡아 주셨으면 합니다.구체적인 방법은 다시 한번 들어올리므로, 어디까지나 아웃풋의 이미지를 확인해 주세요.

결론부터 말하면, ①에서 기존 점포의 매출 경향을 파악한 결과는 아래와 같은 하나의 수식(모델)으로 표시됩니다.

점포 매출 =계수 XNUMX×요인 XNUMX+계수 XNUMX×요인 XNUMX＋・・・＋계수 n×요인 n＋정수

매출을 설명하는 요인이 n개 있었다고 해서 기존 점포의 매출과 n개의 각 요인을 나타내는 데이터와의 관계를 통계적으로 분석하여 n개의 “계수”와 “정수”를 구합니다. n은 상황에 따라 변화하는 수로, 경우에 따라서는 XNUMX(즉 요인은 XNUMX개)로 하거나, XNUMX(즉 요인은 XNUMX개)로 하거나, 자유롭게 설정할 수 있습니다.기존 점포의 수가 많으면 요인을 늘릴 수 있습니다.

이 식에, 신규 물건의 각 요인을 나타내는 데이터를 대입하는 것으로, 자동적으로 점포 매출이 계산되어 그 금액을 이 모델에 근거해 산출된 “예측치”라고 생각합니다.

엑셀에 짜넣으면 신규 부동산의 관련 데이터를 입력하면 예측치가 자동적으로 구해지게 됩니다.표에는 간단한 더미 사례가 나와 있습니다.노란색 부분에 숫자를 입력하면 황록색 셀에 값이 자동으로 표시됩니다.

계수는 통계적 기법으로 구해진 숫자로 예측시에 변경해서는 안됩니다.이러한 구조를 만들어내는 것이 매출 예측의 업무입니다.

【표】매출 예측(모델)의 이미지

현재는 이미지를 가지고 있으면 충분합니다.

상당한 요인을 결정하여 요인수를 늘려 가면, 점포간의 매출의 깜박임(전점 평균으로부터의 개개의 점포의 매출의 멀어짐 상태)이 작아져, 수식(모델)의 설명력이 늘어나 가는 것입니다.

전체 점포 평균에서 개별 점포의 매출 탈퇴 상태의 전체를 100으로 했을 경우, 그 90%에서 95%를 설명할 수 있도록 하는 것이 목표로 됩니다.이것을 자력으로 할 수 있게 되는 방법을 다음 번부터 계속 이야기하겠습니다.

(계속)