人流データの売上予測モデルでグッドアイディアカンパニー新規出店を支援（ナウキャスト/Bamoove）

2024年7月24日15:18

ナウキャストとBamooveは共同で、人流データを用いた売り上げ予測モデルでGOOD IDEA COMPANY（グッドアイディアカンパニー）の新規出店判断を支援したと発表した。

インバウンド客や若者層が多く集まる都市部の飲食店運営においては、各種データを活用しながら変化の激しいトレンドや需要を正確にとらえ、ターゲット顧客に合わせたサービス提供や最適な立地選定を行う必要があるという。商圏内の多様なデータを活用して市場環境や地域特性を理解し新規出店の収益予測などを行う商圏分析では、従来、人口統計や地理統計、顧客データといったデータが用いられてきたが、よりリアルタイムに通行量を把握できる人流データが注目されている。

東京・原宿竹下通りにていちご飴専門店「Strawberry Fetish（ストロベリーフェチ）」などを運営するグッドアイディアカンパニーでは、店舗展開をしていくにあたり、新店の物件情報が出たときに、目測での通行量調査や、担当者の勘や経験などから売上予測を立て出店の可否を決定しているため、出店の機会ロスや誤った売上予測による出店判断などの課題を抱えていた。

ナウキャストは、KDDIの動態分析ツール「KDDI Location Analyzer」から得られる人流データとグッドアイディアカンパニーから提供された売上データを用いて売上予測モデルを構築し、店舗前の年間通行量から売上を予測できるかを検証した。その検証結果を受け、バムーブがグッドアイディアカンパニーに対して立地選定に関するコンサルティングを行った。

具体的には、店舗前の年間通行量から売上を予測できるかを検証している。利用データは、「ストロベリーフェチ」の既存の路面店6店舗の2023年の売上データ、および10時～22時に各店舗前を通行した20代女性の2023年の人流データだ。

正解データを既存店の売上とし、店舗のターゲットとなるセグメントに絞った人流データを説明変数として売上予測モデルを構築。実績値との乖離を検証した。その結果、「ストロベリーフェチ」の店舗前通行量と売上には正の相関が見られたことから、店舗前通行量による売上予測モデルについては一定の実用性があることが示唆された。