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売上に貢献する指標は何か?

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売上拡大は企業の命題で、売上を上げるためのアクションを定め、その効果測定のために様々なデータ分析を駆使する時代となっています。

店舗展開するチェーン企業においてはその店舗が立地する商圏特性の違いが売上に影響を与える場合が少なくありません。本コラムではとある商品をGMS(総合スーパー)で販売した際に売れ行きが良かった店舗とよくなかった店舗があり、その原因を探るためにGIS(地図情報システム)を活用した例を紹介します。

 売上と商圏データの相関分析

図1はとある商品を販売した店舗の一覧です。GISを用いて各店舗から半径3km圏の人口や世帯数など様々な統計データの集計値(商圏データ)を付与しました。

売上(販売数)と商圏データとの関係性を見るために、相関分析という手法を用いました。店舗周辺に人口が多ければ売上が高いのか?競合が多ければ売上が低いのか?という売上と商圏データとの関係性をさぐる手法で、その関係性は相関係数という数値で表されます。相関係数は-1から+1の間に表れ、絶対数が1に近いほど関係性があると解釈します。

図1

 【図1:店舗データに商圏データを付与】

 

相関分析結果と解釈

図2は先のデータから相関分析を行い、相関係数が比較的高かった項目を抜粋したものです。

 

図2

  【図2:相関分析で相関係数が高い項目】

 

ここから解釈をしていきます。結果としては以下のターゲットを商圏に多く持つ店舗は売上が高いと言えるでしょう。

・年齢は中高齢層

・家族構成は非単身世帯

・共同住宅居住の場合は低層住宅ではなく中高層住宅(つまりアパート以外)。