如何预估营业额

1、连锁经营是现代商业最为主要的经营业态，几乎占到整个商业的 80%以上。全国有大型连锁卖场6000余家，小型连锁超市和各类专卖店更是不计其数。他们的经营发展就在开店扩张 中不断壮大，其成功的关键是选址开店。但是严酷的事实就是有 40%以上的商店是不能盈利 而被迫关闭，使企业的经营利润也在门店的开关中消耗殆尽，企业急需一个对新门店的评估标准，来决定是否开店。但传统的选址评估理论因其广泛的适应性而缺乏专用性，加上众多不可估计的因素，使其误差巨大而不具备实用遗阱。本人在从事连锁经营市场管理工作中， 认真研究了企业经营中的门店盈利水平和条件分析，提出了营业额预估数学模型化的概念， 是选址开店成为可以量化

2、计算来评判，供企业正确的决策提供科学的依据，从而大大降低了因开店失败而造成的损失，让企业的可持续化扩张步入良性发展的轨道。一、预估数学模型创意的由来连锁经营理论中有一套商圈分析的营业额估计方式：营业额=户（人）数*入店率*客单价。但他没有提供具体的入户确认，入店率和客单价的合适的计算方式，其中关键的入店率是依据经验得出的数字，更无法顾及最为重要的行业、品牌、规模、定位、地域文化消费习惯等不 确定的门店所特有的因素，使得营业额估计方式就停留在名副其实”的估计之上。为此我对经营的数十家门店分别进行了营销分析，并对周边商圈进行评估，从中分析总结出一个门店的销售业绩完全取决于行业、品牌和商圈，众多不可

3、计量的影响因素也可以在现实销售数据 中反映出来，换言之，对于扩张门店的销售额预估完全可以从已有门店的销售分析来推算。 为了建立这个独一无二的计算公式，我就对此研究做出计划：1、 罗列和筛选所有影响销售的因素，并把他们分为可计量和不可计量两类，进行变量分析；2、 在已有门店里选择12个有代表性（区域、销售 一一好中差，）的门店，分别进行商圈调 研和销售分析；3、 运用信息数理统计的原理，进行变量关联度分析和多元线性回归方程拟合，得到一入店 率的计算公式；4、 利用推出的入店率计算公式，配合实际客单价组合成销售额预估的数学模型 ”5、利用销售额预估的数学模型”，对老门店进行调研和数学模型计算，把数

4、学模型的预估 和实际进行比对，进一步修正数学模型；6、 对初步选择的准新门店的商圈进行市场调研，把变量代入数学模型， 计算出准新门店的 销售额，从而评估开店的盈亏平衡点，决定是否开店。因为预估数学模型是由已存在的门店的实际销售和环境数据计算而得，因此它充分涵盖了不可量化因素对销售的影响，也充分体现了可量化数据对销售的影响， 是预估成为本品牌特有 且契合实际销售的一个销售额预估数学模型。二、变量分析与选择调研销售额预估的关键是要计算入店率、客单价和商圈人数。其中客单价完全可以计算、精确时可以依据消费水平分级计量。影响门店销售业绩，也就是入店率和商圈人数的因素有很多， 不可量化因素有行业特性、品牌

5、定位、消费习惯、门店口交通情况、同行业竞争情况；量化的相关因素有：1、营业时间内人流量。2、人流量在商圈居民比例。 3、过路人比例。4、商 圈内居民户数。5、商圈内居民家庭人口数。6、商圈内居民家庭收入。我通过对以上因素进行关联度分析，最后拟合计算方程式。三，多元线性回归方程拟和过程（一）列举影响购买率因素综合考虑已完成的12家门店的调查结果，及回归模型对自变量的要求，初步决定将每日的 人流量、人流中居民的比例、人流中过路人的比例、人流中工作人口的比例、商圈内的竞争 情况、商圈内的交通情况、商圈内居民户数、居民每户的平均人口数、居民每户的平均家庭月收入等九个因素作为自变量，其中商圈内的竞争情况

6、、商圈内的交通情况为非数值变量， 需转化为数值变量。以入店购买率为因变量。将各因素的数值罗列如下：发为此为了精确计算商圈人数，就必须确定商圈范围。我们就对入店购买消费者的居住地调查, 现70%的消费者距门店500米以内，还和小区的大门方向、竞争品牌的距离等有关系， 我们在调查时充分考虑这些情况，以充分提高精确度。1. 入店购买率(%)这里逸择4组差异大的数据作展示。审札店匸B店门D店4：周四0. 74494502. 0085351. 9290833. 315080阖五0.7041670乙 4090332. 2997033. 6186际0. 57172592. 0384292, 0631192.

7、 53833Q2. 每日流动人口人)卩A店*B店*3(C店*D店*周四1127610654|108866395周五120711203394367102111311970|9791p58703. 人流中居民的比例屮a店口 b店於C店pD店周四11276|1065410886&395周査120711203894327102周六11193(11970979155S70A店咔店申C店八D店*周四11275104103S66395周五12071120389437102周犬1119311970979158705-人流中工作人口比例屮 商圈内的竞争情况盘店门B店屮C店QD店*周四1127610410

8、88e6395周五120711203394327102周六11193|119709初I#5870商圈内的竞争情况拟从以下八个角度考虑，并将其数量化。知名度： 店面积： 平均单价：我品牌1,我品牌0我品牌1,我品牌0我品牌1,我品牌0促销活动：有1,无0新产品：有一一1,无一一0店内环境:好-2 ,相冋-1,差一0店外环境:好-2 ,相冋-1,差一0店外广告:有1 ,无0统计计算：A店：0 （无竞争）；B店：16； C店：23; D店：8。7 .商圈内交通情况根据公交站点的数量为其参数。统计计算：A店:1 ; B 店：11;,C店:5; D 店：4。&居民户数统计计算：A店:6500;B

9、 店:5300;C店:;D 店：4800。9 .家庭人口统计计算：A店:3.39;B店：3.24;C 店:3.29; D店: 3.38。10.家庭收入统计计算：A店:2160;B 店:2380;C店:3010; D 店：2280。偏相关分析把以上原始数据建立数据库，利用统计分析软件SPSS勺Correlate模块中的Partial Correlate对上述各因素与购买率之间的关系进行偏相关分析，确定回归方程的自变量，剔除相关程度低的变量。运行结果如下：Variables Entered/RemovedC自变量逬入与剔除）+-modelVariables entered+JVariables r

10、emovedmethod人流量，居民比例.过路人比例交通系数，家庭人口.寧庭收入工作人口比例竟争度，居民户数+ent er«-通过偏相关分析，将所有自变量按照与购买率的相关性大小分为进入自变量和剔除自变量两 种。本模型的进入自变量是人流量、居民比例、过路人比例、交通系数、家庭人口和家庭收 入，它们将作为回归方程的自变量。由于工作人口比例、竞争度、居民户数与购买率的相关性不大，被剔除于回归方程之外。以人流量、居民比例、过路人比例、 交通系数、家庭人口和家庭收入为自变量重新建立数据 库： 建立多元线性回归方程利用统计分析软件 SPSS的Regression模块中的Linear分模块对数据

11、库进行多元线性回归分 析，结果如下：rtodel SuramaryC模型槪述)"ModelMjustud R SquareExi'ox 叮f "tht ENtijnwtuIp0, 99109亦.96空.0.1S67S3S7O对于模型1来说，选入的自变量 一一人流量、居民比例、过路人比例、交通系数、家庭人口 和家庭收入与因变量购买率的多元线性回归的可决系数R2为0.983，多元线性回归复相关系数是0.991，校正R2为0.962，标准误0.。R2为多元线性回归的可决系数，是描述回归方程式优劣的统计量，一般说来，如果所有的观测量都落到回归线上，那么R2等于1;如果自变量

12、与因变量之间没有回归关系，那么R2等于0。本模型中的 R2较大，说明由人流量、居民比例、过路人比例、交通系数、家庭人 口和家庭收入估计购买率所提供的信息充分，因为非回归的剩余因素导致的误差很小。R2等于0.983说明购买率变化的98.3%为人流量、居民比例、过路人比例、交通系数、家庭人 口和家庭收入所影响。标准误是描述实际值与预测值之间的误差变异程度的综合指标。本模型中的标准误的计算方法是根据回归方程式预测的购买率与实际购买率之差的平方的算术平均数的开平方正根。Coefficients回归荔数ModelsUnst andar di zed coefficients Standardized c

13、oeffici ents2Std. errorsbe1a1 (constant)-150, 52知56, 36J人菠量刎1 * 149E-05試CL 002!0- Q2J居民比伽-0. 4也6 9EpO. QQ3过銘人比例屮5. 46弘1.486VpO. 550+j交通系数屮CL滤“6 19也3 413 屮家庭人口屮45.阪15.狎“3.103家庭收入门3. 157E-0 却0 001j12办beta表示标准化回归系数, Sy为因变量的标准差）B表示回归系数，constant表示常数项，std.error表示标准误差, 它由B1Xs/Sy所得（其中B1是回归系数，Xs为自变量标准差， 由此可以

14、得到购买率的回归方程：购买率二160.523+1.149*10 -5*人流量-0.472居民比例-5.463过路人比例+0.866交通系数+45.674家庭人口 +3.175*10* -3*家庭收入置信度检验和误差分析1、置信度检验方差分折modelsSum of Equraresdfh-wvMean square-sig*数据变量的相关性回归方程中有6个自变量，用帕尔逊相关性检验，结果：6个自变量不是独立变量，而是彼此相关，互相制约，这和现实情况一致的，就如交通系数大，过路人比例肯定高，反之就不 对了。 从数理统计的理论来说，样本量要达到30个以上，但在实际情况可适当减少（二）门店人流量的计

15、量为了确保精度，我们充分考虑了一周内每天的差异，选择周四、五和六的营业时间内的人流量进行统计（>12H）然后计算平均数。（三）客单价客单价的计算我们采取依据商圈的收入水平和商圈的性质（商业区、半商业和居民区）设定1 Regression-10. 022J1.47. 8770.000Eesidual+J0. w畀3. 489E-02>totals10. “11用F检验回归方程显著性的方法称为方差分析。F检验是建立在总变差分解基础上进行的。我们将因变量y的离差平方和Lyy=Kyi-y） 2称为总平方和，即总变差，在本模型中是实际 购买率与实际购买率算术平均数的差的平方和，用Total表

16、示。它由两部分组成，一是估计购买率与实际购买率算术平均数的离差平方和，称为回归平方和，即回归变差，用Regression表示，而是实际购买率与估计购买率的离差平方和，称为剩余变差或偶然变差，用Residual表示。本模型中总变差为10.196，回归变差为10.022，剩余变差为0.174°df是它们的自由度，Mean Square是它们的均方，其值为总变差除以自由度。Sig表示回归方程的显著性，即回归方程拟和实际情况的可信度，数值为1-a。在本模型中，由于a-0,所以可信度 一一1。具体为多少可以进行 F检验。对回归方程的置信度进行F检验，因为47.877=F> F0.001

17、（6, 5） =28.84所以回归方程具有99.9%的置信概率。2、误差分析在Model Summary（模型概述）表中，我们已得到回归方程的标准误a为0.0，它表明当用上述回归方程来预测购买率时，实际购买率落在 预测购买率+-0.0区间内的概率0.6826，实际 购买率落在预测购买率+-2a区间内的概率 0.9545。实际购买率在预测购买率+-3a区间内的 概率 0.9975。为三级。因为不同的收入水平的地区客单价有较大的差异。四、准门店评估流程及销售额预估（一）准门店评估流程根据公司发展规划，有门店开发部提供房门店产信息，按新门店信息评估”进行评分，主要从以下几个方面：1、门店原来经营项目

18、，经营状况，转让原因。2、店面信息：地址、面积、长宽比例、朝向、租金、租期、租金递增率、电力容量等。3、周边情况：同行业商店、销售状况、距离、店貌、店牌视觉效果、周边办公楼状况、周 边小区状况等。初评合格后提交总经理审核，经审核通过的准门店，市场部就开始安排评估调研。有调研公司评估调研所有 6个自变量 1营业时间内人流量。2、人流量在商圈居民比例。3、过路人比例。4、商圈内居民户数。5、商圈内居民家庭人口数。6、商圈内居民家庭收入。 通过3-6天的全面调查，除去异常数据，得到完整的相关平均数据。（二）销售额预估模型利用得到的相关基础数据，开始计算销售额预估需要的三要素：1、入店购买率 二160.523+1.149*10 -5*人流量-0.472居民比例-5.463过路人比例+0.866交通系数+45.674家庭人口 +3.175*10* -3*家庭收入2、门前人流量=N天人流量十N。3、客单价=N人购买金额-N预估月销量MS=30*人流量*入店购买率*客单价（三）销售额预估判断得到预估月销量 MS以后，根据财务成本核算得到盈亏平衡点需要的