Я целыми днями пытался приспособиться к суматохе короны, а уже сентябрь.

После окончания праздника Обон, который заставил нас проводить время иначе, чем обычно, мы получили больше запросов от клиентов, которые смотрят в будущее, и я чувствую, что мир снова начал двигаться.В ответ на эту ситуацию я хотел бы начать все сначала и перезапустить блог.Большое спасибо.

За последние шесть месяцев у меня было больше возможностей помочь и обменяться мнениями с компаниями, количество магазинов которых по-прежнему исчисляется однозначными числами или даже в первой половине двузначного числа на рисовом поле.

Стыдно сказать, что вопросы, которые я получил за это время, включали в себя многие вещи, о которых я раньше не задумывался, я осознал широту проблемных зон, связанных с развитием и открытием магазина.С другой стороны, мы пытались мало-помалу сформировать свой собственный образ мышления.На какое-то время я хотел бы поделиться своими мыслями за последние шесть месяцев.

Прежде всего, я хотел бы поговорить об основах прогнозирования продаж для компаний с номерами магазинов, выражающимися младшими двузначными числами.

На наших семинарах мы провели «прогнозы продаж с использованием Excel», которые обобщают знания статистики и Excel, связанные с работой по развитию магазина, как «комплексный обед».Поскольку статистический метод, называемый множественным регрессионным анализом, необходим для прогнозирования продаж в новых магазинах, я подробно объяснил предпосылки проведения множественного регрессионного анализа.

Однако для проведения множественного регрессионного анализа в бизнесе и создания модели прогноза продаж, которую можно использовать для прогнозирования продаж новых магазинов, должно быть не менее 40–50 магазинов.Вам действительно нужно столько магазинов, чтобы создать формулу, включающую достаточно факторов, чтобы объяснить разницу в продажах между магазинами.

С другой стороны, если компания с меньшим количеством существующих магазинов продолжает прогнозировать продажи на основе множественного регрессионного анализа, будет трудно создать полезную модель прогнозирования продаж, что приведет к неполному сгоранию.

За последние шесть месяцев мы получили несколько мнений о неполном сгорании, и наши семинары до сих пор были слишком сосредоточены на технических объяснениях методов множественного регрессионного анализа, и я сожалею, что мое объяснение было недостаточным.

Оглядываясь назад, когда я строил модель для прогнозирования продаж, я никогда не использовал множественный регрессионный анализ.До этого была работа.Мне нужно было уточнить этот момент.

Если количество магазинов примерно от 10 до 30, во-первых, не зная прогноза продаж новых магазинов,Группировка магазинов, которые хорошо продаются, и магазинов, которые не работают хорошои теПочему возникают различия между группамиを«объяснение словами»должно быть сделано. Мы спрашиваем: «Что общего между магазинами в каждой группе?»

В то время вообще не нужно думать о проведении множественного регрессионного анализа.Если у вас есть ограничение на количество слов, которые вы можете придумать самостоятельно, может быть хорошей идеей попросить коллегу.

Если предположить, что в «группу продаваемых магазинов» или «группу падающих магазинов» входит 10 магазинов, нет необходимости находить общий язык для всех 10 магазинов, и вполне нормально иметь несколько магазинов, которые не вписываются в увеличение.Если с самого начала сложно найти точки соприкосновения, можно перечислить, что вы можете сказать о каждом магазине.

По моему собственному опыту, я чувствую, что легче придумать слова, отражающие общие моменты в магазине, который работает плохо, чем в магазине, который работает хорошо.Если вы начнете с магазина, который работает не очень хорошо, и спросите: «Можете ли вы сказать противоположное тому, что вы можете сказать о магазине, который работает плохо, в магазине, который работает хорошо?»

続 き はследующий блогで.