来店客数予測と情報システムの必要性

客数予測の基本

客数予測の基本

来店客数予測と情報システムの必要性

来店客数の予測そのものは、情報システム以前の問題として、商売をやっている以上は
誰もが必ずやっていることだと思います。
「牛乳をいくつ発注しよう?」とか、「お弁当をいくつ作ろう?」など、お店に来るお客様の数を
頭の中で予測しながら日々の商売をやっている筈です。


では、何をもとに来店客数を予測しているのでしょうか?
商売の形態によって多少の違いはあるとは思いますが、一般的には「天気」や「気温」、「曜日」、
「店舗企画」、「地域の行事」、などを考えながら、今までの商売経験から
来店客数を予測していると思います。


それでも、予測は必ずしも簡単なことではないでしょう。
例えば「天気」で言えば、晴れ、曇り、雨、雪、などに分けられますが、

  • 1日の中でも時間帯によって、晴れる時もあれば雨の時もある

  • 晴れていても急に天気が変わることもある

  • 一言で雨の日と言っても、少しの雨もあれば大雨もある

等々、なかなか一筋縄では行かないのが「天気」ではないでしょうか。


また「曜日」や「店舗企画」、「地域の行事」なども来店客数に大きく影響すると言えると思いますが、
複数の条件を考慮して来店客数を正確に予測することはかなり難しいのではないでしょうか。


そこで、情報システムの力を利用して来店客数の予測を行うことになるのですが、
基本となる考え方は、「過去の来店客数データをどの様に分析し、どの様な関連性を導き出すか」
と言うことがポイントになります。
過去の来店客数データを分析する手法としては、「多変量解析」の中の「重回帰分析」を利用しますが、 実際には「重回帰分析」の応用形である「数値化理論Ⅰ類」を利用します。


「数値化理論Ⅰ類」は、数値では表現できない事象、例えば天気情報(晴れ/曇り/雨)などを1と0で表現し、 数値予測(この場合は来店客数予測)をするのに大いに効果を発揮します。
この「数値化理論Ⅰ類」なくして、情報システムによる来店客数の予測は不可であると言っても 過言ではないと思います。


以前は、多変量解析計算を行う場合、大型コンピュータを使用していましたが、今ではパソコンや
Windowsサーバークラスでも十分にその威力を発揮してくれます。
また、多変量解析ソフトも進化し、アプリケーションプログラムから利用できる組込み型の関数も
豊富に準備されています。
更に、Excelソフトでも回帰分析用関数などが標準で用意されているので、検証段階での使用であれば
十分に利用価値があると思います。


当システムでも、Windowsサーバーで稼働する多変量解析ソフトを利用して来店客数の予測を行っていますが、 実用に耐えられる十分なレスポンスが得られています。


いずれにせよ、来店客数を直近の実績データを基に日々最新の状態で予測していくためには、ベースとなる 多変量解析ソフト、及びそのソフトを利用するアプリケーションソフトやサーバー機器などの存在なくしては 成り立たないのではないでしょうか。


次章では、「来店客数予測における統計分析手法(1)」について記述します。