こんにちは、truestarの渕内です。

今日は弊社の新サービス「競合影響みえる化」についてご紹介したいと思います。

 

「競合影響みえる化」とは

競合出店を毎月トラッキングし、自店舗への売上影響をタイムリーに予測・レポーティングするサービスです。

競合の新規出店を検知すると、自動で売上影響を予測、競合情報と影響度をメールで通知することが可能。

競合出店情報は自動で収集するため、売上データのみご用意いただければOKです。

競合店舗出店の影響度をタイムリーに把握することにより、

• 競合店舗の価格を調査し、販促プロモーションを企画
• 競合商圏エリアにチラシを重点的に展開
• 特定の部門への影響が強い場合には、売り場改装などを検討
• 売上回復が望めない場合は、経費削減や人事異動を検討

 

といったアクションをいち早く、かつ適切にとることが可能になり、競合出店により受ける影響を最小限に抑えることができます。

また、メールの通知先を店舗だけでなく本部にも設定することで、店舗⇔本部間で競合対策意識を共有することも可能です。

競合の影響はどうやって算出する？

競合影響の予測には、競合出店によりどれぐらい売上が減少するかを予測する統計モデル（重回帰分析など）を使います。

どのような統計モデルを構築するかが非常に重要なのですが、一度モデルを構築してしまえば、

競合店舗の出店情報をモデルに投入するだけで簡単に影響が予測できるようになります。

今回の統計モデルに使用するデータは上図にもありますが、以下のようなものになります。

• 自店舗売上データ
• 競合出退店データ
• 競合店情報（自店舗との距離、業種、売場面積等）
• 商圏内情報（商圏人口、競合店舗数等）

 

これらのデータを使って何をどう予測するのか、具体的には下図のようなイメージになります。

競合店舗が出店した年月を基準として、実際の売上傾向線と過去の売上傾向線（＝競合出店がなかった場合の本来の売上）との差分を

競合出店による影響としてインデックス化（＝Sales Index）します。

このSales Indexを、競合店情報や商圏人口など、売上と関係性の高い変数を用いて予測するモデルを構築し

競合出店時の影響度を予測します。

 

アウトプットと活用イメージ

競合出店を検知後、アラートメールを自動で配信するほか、下図のようなレポートも作成いたします。

【競合出店情報（①）】では、直近の競合出店と競合店ごとの影響度を確認できます。

【競合影響（②）】の「トータル予測影響度」は①に表示されている競合店ごと影響度の合計になっており、総合的な影響度を示します。

こちらでは部門ごとに影響度を把握、前年比と比較できるため、影響度よりマイナスが大きい部門から対策を打っていく、

という判断に活用できます。

【売上予測×実績グラフ（③）】では、影響度を元にして向こう一年までの予測売上を算出、

実績と比較することにより競合対策の効果を簡易的に把握できます。

予実をトラッキングすることにより、実績が予測を下回り続けるようであれば、競合対策が上手くいっていないので別の対策を検討する、

実績が上回れば、対策の効果があったとして過剰な対策を打つ必要がない、と効果的なアクション実施に役立ちます。

 

最後に

今回は競合影響を把握するサービスをご紹介しましたが、競合影響以外の要素を考慮した売上予測や需要予測などの各種分析、

競合影響のレポートに売上データを組み合わせ、簡易3C分析ができるようなTableauダッシュボードの作成なども承っております。

詳細はページ下部のバナーよりお問い合わせください。

こちらで出展をお知らせしている「第13回 Japan IT Week 秋」でも、本サービスをご紹介する予定です！