導入事例｜外食チェーン運営会社B社｜株式会社ブレインパッド

外食チェーン運営会社 B社様

外食

データマイニング

B社様が全国展開する直営外食チェーン店の売上金額を平均誤差3.8％という予測精度を実現。財務計画、プロモーション戦略、SCM等の経営課題の達成を支援。

B社様は大胆で斬新なプロモーション展開で世間の注目を集めてきた大手外食チェーン企業です。
その一見華やかに見える長期に渡る成功の背景には、緻密な計算にもとづいた財務計画と経営資源の一元化による投資効率の最大化を地道に追求がありました。
B社様が資金計画、プロモーション戦略、SCM等、様々な施策の投資効率を測る指標として最も重要視されてきたテーマが売上予測です。
その為、売上予測の精度向上は経営課題の中でも高いプライオリティが設定されており、B社様では戦略推進部門の精鋭スタッフが様々なデータを駆使し、かなりの精度で売上予測を実現しておりました。

しかしながらB社様では更に精度の高い予測を安定的にかつシステマチックに実現していきたい、とのご要望がありました。これを実現する為、当社が提案し、導入したのが「KXEN」のTime Series ( KTS ) による時系列売上予測モデル構築システムです。
過去の1日1日が持つ様々な売上予測に寄与する要素を「説明変数」として学習し、ターゲットとなる将来の「目的変数」（例えば売上金額、販売数量、来店客数など）を予測するというアプローチです。この時系列売上予測モデル構築システムにより、これまで年間平均絶対誤差3.8％という、極めて高い予測精度を達成しております。

カレンダー情報、プロモーション情報、営業施設情報、気象情報、各種経済指標、人口動態、エリア情報など、将来の売上金額をターゲットとした予測モデルを構築する際に、変数となり得る情報は非常に多く、その組み合わせパターンはまさに無限です。限られた時間とリソースでこれらの全ての変数パターンによるモデルを構築し検証を行なうことは現実的に不可能です。このような中で試されるのが、アナリストの慧眼です。
当社ではこれまでに培われた豊富な分析実務、もしくはアカデミックな研究の職務で得られた「知見」を総動員し、どの情報がより売上精度向上に寄与するかを慎重に検討し、有効と思われるものを変数として採用していきます。そうした過程を経て絞られた変数がなお数百あります。
ここで更に予測精度を上げるために対象となる店舗を様々な切り口からクラスタ分けを行なうと、採用された変数との組み合わせパターンは実に数千に及びます。
これらの全てのパターンで予測モデルを作成し、一つ一つのモデルに対し、アウトプットされた予測値と実績値の差分の検証を行い、高いパフォーマンスが得られたモデルを絞り込んでいきます。
このようなプロセスを経て、当初8％台からスタートした年間平均絶対誤差率ですが、現状で3％台を達成しております。

これまでB社様では常に様々なプロモーション施策を同時にかつ大規模に実施続けており、全くプロモーションを行なわない状況での売上というものを未だかつて経験したことがありませんでした。その為、プロモーションを実施しない状態での売上をベースとして、個別のプロモーションの売上貢献度を正確に査定することがB社様の課題の一つともなっております。
しかしながら、実際のビジネス活動上で、プロモーションを中止するわけにはいきません。そこで当社では現状の売上予測の精度追求をまずは機軸として、今後は各種プロダクト、各種プロモーション施策の個別の売上予測が全体売上に与える影響度を多方面から分析し、個別プロモーション効果予測のシミュレーションを実現することを目指しております。
更に高精度の各種予測モデルと「最適化」のテクノロジーを組み合わせることにより、予算、施策内容、目標売上等の各種前提条件の中で、どの施策とどの施策の組み合わせが、最大限のアウトプット（売上、利益）をもたらすか、というプロモーション施策の「最適化」の実現に向けて、当社ではチャレンジを続けて参ります。

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