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カレンダー要因及び気象要因が飲料の販売個数に与える影響に関する研究

カレンダー要因及び気象要因が飲料の販売個数に与える影響に関する研究. 流通情報工学科　　０６２３０１３　　加藤　真弓 指導教員　黒川久幸准教授 2010 年 2 月 9 日（火）. 研究背景. 小売業、特にスーパーで店舗数・販売額の減少 平成 16 年から平成 19 年までに店舗数は 5.4% 減、年間販売額は 11.4% 減. 店舗における品揃えや無駄のない発注の必要性. 発表の構成. 購買行動に影響を与える要因 取り扱いデータ カレンダー要因について 気象要因について まとめ. 購買行動に影響を与える要因. 販売個数. 発表の構成.

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カレンダー要因及び気象要因が飲料の販売個数に与える影響に関する研究

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Presentation Transcript

  1. カレンダー要因及び気象要因が飲料の販売個数に与える影響に関する研究カレンダー要因及び気象要因が飲料の販売個数に与える影響に関する研究 流通情報工学科　　０６２３０１３　　加藤　真弓 指導教員　黒川久幸准教授 2010年2月9日（火）

  2. 研究背景 小売業、特にスーパーで店舗数・販売額の減少 平成16年から平成19年までに店舗数は5.4%減、年間販売額は11.4%減 店舗における品揃えや無駄のない発注の必要性

  3. 発表の構成 • 購買行動に影響を与える要因 • 取り扱いデータ • カレンダー要因について • 気象要因について • まとめ

  4. 購買行動に影響を与える要因 販売個数

  5. 発表の構成 • 購買行動に影響を与える要因 • 取り扱いデータ • カレンダー要因について • 気象要因について • まとめ

  6. 取り扱いデータ • POSデータ：販売個数(東京の商店街に立地している食品スーパー1店舗 • 2007年10月1日～2008年9月30日) • ・コーヒー　・ビール　・スポーツドリンク　・水　・お茶　・牛乳　 • カレンダー要因 • 曜日 • 月 • 平日の祝日 • 年末 • 年始 • GW • お盆 • 気象要因 • 気温(℃) • 降水量(mm) • 湿度(％) • 風速(m/s) • 日照時間(h) ※気象庁ホームページより

  7. 発表の構成 • 研究目的及び影響を与える要因 • 取り扱いデータ • カレンダー要因について • 気象要因について • まとめ

  8. カレンダー要因について • 項目 • 曜日、月、平日の祝日、年末、年始、GW、お盆 • 分析方法と考察 • 各飲料とカレンダー要因の各項目(曜日、年末など)の分散分析 • 分散分析の結果から影響の有無の把握 • 飲料ごとに影響の違いや特徴の把握

  9. カレンダー要因について 有意水準5%　有意であるもの○　有意でないもの×　どちらか一方が有意△

  10. カレンダー要因について(曜日の傾向) コーヒー 水 牛乳

  11. カレンダー要因について(月の傾向) コーヒー 水 牛乳

  12. カレンダー要因について(来客者数との比較) 既存研究 本研究 来客者数が増加減少しても必ずしも 販売個数は増加減少しない場合がある カレンダー要因と販売個数の関係 カレンダー要因と来客者数の関係 出典：来客者数に影響を与える気象データ項目 　　　に関する研究

  13. 発表の構成 • 研究目的及び影響を与える要因 • 取り扱いデータ • カレンダー要因について • 気象要因について • まとめ

  14. 気象要因について • 項目 • 最高気温(℃)、最低気温(℃)、平均気温(℃) • 平均湿度(％)、最小湿度(％) • 降水量合計(mm)、1時間最大降水量(mm) • 最大風速(m/s) • 日照時間(h) • 分析方法と考察 • 各飲料と気象要因の各項目(最高気温、降水量合計など)の単回帰分析 • 単回帰分析の結果から影響の有無の把握 • カレンダー要因の影響を考慮した各飲料と気象要因の重回帰分析 • 最高気温と降水量合計についての詳細な分析

  15. 気象要因について 最高気温(℃)・降水量合計(mm) 　　有意水準5%　　　　有意であるもの○　有意でないもの×

  16. 気象要因について 販売個数＝曜日 + 月 +最高気温 + 最大風速 + ・・・・ 色々な要因の影響 最高気温＝販売個数- 曜日 - 月 – 最大風速 - ・・・・ ひとつの要因に ついての販売個数

  17. 気象要因について(最高気温) 最高気温についての 販売個数の変化量(個/℃) 牛乳 スポーツドリンク

  18. 気象要因について(降水量合計) 既存研究 本研究 気象要因と 来客者数の関係 降水量合計についての 販売個数の変化量(個/mm) 出典：来客者数に影響を与える気象データ項目に 　　　関する研究

  19. 発表の構成 • 研究目的及び影響を与える要因 • 取り扱いデータ • カレンダー要因について • 気象要因について • まとめ

  20. まとめ１ • カレンダー要因について • 飲料によって影響を受ける項目に違いがある。 • 曜日、月が特に販売個数に影響を与える要因であることが分かった。 • カレンダー要因について(特徴) • 牛乳が月、水、金、日が特に売れるのに対し、他の飲料は水曜、日曜に特に売れる。 • 牛乳は年間を通して平均的に売れているのに対し、他の飲料は冬場の販売個数が少なく夏場多い。 • 来客者数の増減と販売個数の増減は必ずしも一致しない場合がある。

  21. まとめ２ 日数とAICの関係 • カレンダー要因の持つ周期性をみるためAIC(Akaike’s • Information Criterion)を用いた。 • 過去7日分が妥当であるという結果が得られた。

  22. まとめ３ • 気象要因について • 飲料ごとに影響を受ける項目に違いがあった。 • 気温と降水量合計が特に販売個数に影響を与える要因であることが分かった。 • 気象要因について(特徴) • 最高気温については牛乳はあまり左右されず、スポーツドリンクは30℃くらいから売れ行きが上がる。 • 降水量合計については、来客者数の影響と販売個数の影響が一致する。

  23. ご清聴いただき ありがとうございました。

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