小売店舗において、属性の視点からのシミュレート

考え方ですかね。

１．基準とする店舗を抽出する条件
　　何を基準にするのかは非常に難しいです。1つのケースワークとして
　①幹線道路沿いなのか、駅前店舗なのか、その他住宅街の中なのか
　②①に対して、大型店、中型店、小型店なのか
　③商圏(主にその店舗に買い物に行く人は、何キロ圏内か)
　④その商圏の所得水準は高所得、中流層、低所得層か
　⑤その商圏は、単身者、生産ファミリー層、高齢者層か
　　これを店舗属性という言葉で表現しておきます。

２．基準とする店舗を抽出
　　店舗属性を元に店舗を抽出します。(店舗数は統計上の妥当性に
　依存します。)
　　これが今後大きく影響するので、大変な作業です。

３．基準店を元に、各店舗の属性に対するオフセット係数を作ります。
　①店舗面積と売り上げで考えると、その比率を係数とする考えは
　　あると思います。
　②立地条件では、幹線沿いだと、車で運べるものが多く、
 　　駅前立地だと、1回の買い物での買い物量は限定されます。
　③商圏は所得や、住民の種別で、売れるもの、売れにくいものを
　　単品で係数を与えます。

４．シミュレート
　　実際、基準にした店舗と、分析店に対して係数をかけて
　予測します。
　　あと日、曜日、時間帯で見る場合、気象要素、社会情勢
　バイアスも入れないとでしたね。

５．フィードバック
　　実際に係数をかけてもうまくいかないことはあります。
　それは、それぞれの単品の背景にあるものを考慮する
　必要があります。
　例）
　①メーカーとバイヤーの関係性
　②地域的に強いメーカーブランド
　③タワマン・団地と経年の属性変化
　④店長、バイヤーの意向性
　等ですかね。

販売AIやってみたい人、頑張ってみてください。