高度な分析を可能にする
統計解析機能
重回帰分析による売上予測の概要
MarketAnalyzer® 5のオプション「統計解析機能」は、大きく「店舗重回帰分析」「店舗クラスター分析」「店舗主成分分析」の３つの機能で構成されています。
ここでは、一番ニーズの高い「店舗重回帰分析による売り上げ予測」について説明します。
重回帰分析では、既存店舗の売上実績データと集計した統計データを基に、売上予測式を構築できます。
求めたい数値（目的変数、例えば平均売上高）を選び、集計に必要な統計データを選ぶだけで、売上予測式があっという間に算出できます。
設定した統計データと目的変数の相関関係も、項目ごとにチェックでき、相関の低いデータを排除することも可能なため、分析画面上でチェックしつつ売上予測式の精度を高めていくことができます。
算出した式は、本当に使えるものかどうかをチェックできる機能もあるため、勘ではなくデータに基づき精度アップしやすくなります。
このように、統計的手法に基づく最適な組み合わせをサジェストしたり、視認性や立地得点といった「経験と勘」を数値化してトライアンドエラーで精度を上げていったりすることができます。
重回帰分析のフローチャート
分析イメージ（1）
新規候補地での売上予測
新規で出店を予定している候補地を指定し、重回帰分析で作成した式に合わせて売上予測金額を算出。 商圏分析を行って、さらに調査を深掘ることができます。
分析イメージ（2）
既存店の再評価、予実分析
既存店の再評価をするために、売上実績と予測値を比較することもできます。
予測値は商圏ポテンシャルを加味した数値なので、既存店の売上実績が予測値より低い場合は、ポテンシャルが高いにも関わらず実績が低いという評価ができます。
重点的に投資をしテコ入れを図るか、要注意エリアとして類似するエリアへの出店を控えるか等の戦略を練ることができます。
分析イメージ（3）
出店候補地の探索（高ポテンシャルエリアの探索）
予測式をエリア別に算出し、地図上に予測金額を可視化することもできます。 「未出店かつ売上予測値が高いエリア（出店候補地の探索）」や、「予測金額が低いのに出店しているエリア（出退店分析）」等の検討に役立ちます。
さいごに
重回帰分析では、いかに効率のよい変数を選べるかが重要になってきます。売上予測の精度に直結するからです。 売上を出すために必要な説明変数（店舗情報や商圏内の統計データ）が多くなればなるほど、売上と相関する変数の組み合わせを探すことが難しくなります。
MarketAnalyzer® 5では、そうした難しい工程を自動抽出する機能や、最適な変数をみつけるためのトライアンドエラーしやすいUIで、店舗の売上予測モデル構築を裏側から力強く支えます。
ぜひ一度、ご相談ください。