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重回帰による売上予測
ソリューション
(課題解決)

売上予測を既存店の実績をベースにしたい。    (20店舗以上)

重回帰による売上予測

内容詳細は、こちら
概要
既存店売り上げと、商圏内指標との関連から重回帰式を設定。候補地のデータを代入、売上試算。
期待成果 説明力のある重回帰式が設定できれば、精度の高い売上予測が可能。
納期
4〜12週間
概算費用 150万円〜

業種実績

・化粧品メーカー(リテールサポート)
・インポートアパレル
・エンターテインメントショップ
・その他
オプション
/備考
初期作業費用はかかるが、候補地毎の予測は低価格で実施可能。


重回帰による売上予測例

■売上予測の精度は高い。GIS(地図情報システム)と多変量解析の進化により可能と
  なった予測方法。

自社ならではの売上寄与要因がわかる。それを基にした売上予測が出来るため、類似の店舗
モデルで出店する場合に特に有効。


1.自社店舗データ収集 2.売上・エリア指標相関分析
自社店舗の商圏エリアデータ抽出 相関分析
自社店舗をGIS上にプロットし、売上に寄与すると想定されるエリアデータを抽出。 エリアデータの特性を検討した上で、売上とエリア指標の相関分析をする。

3.重回帰式策定 4.実測値・予測値で精度検証、予測
重回帰式 実測値、予測値で検証
売上を目的変数に、相関するエリアデータを従属変数として重回帰式を策定する。 重回帰式の精度を検証し、候補地のエリア指標から、売上予測をする。


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