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讓經銷商百分百成功開店選址

 2009-2-9

2、  誤差分析

  在Model Summary(模型概述)表中,我們已得到回歸方程的標準誤a為0.186783870,它表明當用上述回歸方程來預測購買率時,實際購買率落在{預測購買率+-0.186783870}區(qū)間內的概率0.6826,實際購買率落在{預測購買率+-2a}區(qū)間內的概率0.9545。實際購買率在{預測購買率+-3a}區(qū)間內的概率0.9975。

3、  數據變量的相關性

回歸方程中有6個自變量,用帕爾遜相關性檢驗,結果:6個自變量不是獨立變量,而是彼此相關,互相制約,這和現實情況一致的,就如交通系數大,過路人比例肯定高,反之就不對了。

4、從數理統(tǒng)計的理論來說,樣本量要達到30個以上,但在實際情況可適當減少

(二)門店人流量的計量

為了確保精度,我們充分考慮了一周內每天的差異,選擇周四、五和六的營業(yè)時間內的人流量進行統(tǒng)計(>12H),然后計算平均數。

(三)客單價

客單價的計算我們采取依據商圈的收入水平和商圈的性質(商業(yè)區(qū)、半商業(yè)和居民區(qū))設定為三級。因為不同的收入水平的地區(qū)客單價有較大的差異。

四、    準門店評估流程及銷售額預估

(一)  準門店評估流程

根據公司發(fā)展規(guī)劃,有門店開發(fā)部提供房門店產信息,按“新門店信息評估”進行評分,主要從以下幾個方面:

1、  門店原來經營項目,經營狀況,轉讓原因。

2、  店面信息:地址、面積、長寬比例、朝向、租金、租期、租金遞增率、電力容量等。

3、  周邊情況:同行業(yè)商店、銷售狀況、距離、店貌、店牌視覺效果、周邊辦公樓狀況、周邊小區(qū)狀況等。

初評合格后提交總經理審核,經審核通過的準門店,市場部就開始安排評估調研。

有調研公司評估調研所有6個自變量——1、營業(yè)時間內人流量。2、人流量在商圈居民比例。3、過路人比例。4、商圈內居民戶數。5、商圈內居民家庭人口數。6、商圈內居民家庭收入。通過3-6天的全面調查,除去異常數據,得到完整的相關平均數據。

(二)  銷售額預估模型

利用得到的相關基礎數據,開始計算銷售額預估需要的三要素:

1、入店購買率%=-160.523+1.149*10-5*人流量-0.472居民比例

        -5.463過路人比例+0.866交通系數+45.674家庭人口+3.175*10*-3*家庭收入

2、門前人流量=∑N天人流量÷N 。

3、客單價=∑N人購買金額÷N。

預估月銷量MS=30*人流量*入店購買率*客單價

(三)  銷售額預估判斷

得到預估月銷量MS以后,根據財務成本核算得到盈虧平衡點需要的最低月銷量MSp,

如果MS大于MSp:準門店就可以開張;

如果MS小于MSp:準門店就可以放棄;

如果MS等于MSp:就看區(qū)域發(fā)展前景,有良好發(fā)展趨勢就開張,已經成熟了就放棄。

  在判斷過程中我們還需要考慮一些企業(yè)特殊的因素,如我們企業(yè)產品中特別價格產品的對客單價的影響,加以修正,以得到更正確的判斷。

  通過這次市場開發(fā)過程的優(yōu)化創(chuàng)意策劃,我們認真進行了本數學預估模型的應用,在我們品牌的新門店開發(fā)中發(fā)揮了良好的作用,其正確率達到95%,其關鍵是數學模型具有專有性,它充分反映了企業(yè)的特性和品牌的影響力。它把許多不可量化和不確定因素包容在基礎系數中,讓銷售額預估真正成為科學的計算,科學的推算。
 
 

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