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） 1 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 2 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 3 購買行動に影響を与える要因カレンダー要因気象要因 (曜日、月、祝日、年末) (気温、降水量、湿度) 購買行動販売個数店舗側の要因 (立地、特売) 4 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 5 取り扱いデータ POSデータ：販売個数・コーヒー・ビール (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) ・スポーツドリンク・水・お茶 カレンダー要因 気象要因  曜日  気温(℃) 月  降水量(mm)  平日の祝日  湿度(％)  年末  風速(m/s)  年始  日照時間(h)  GW  お盆・牛乳 ※気象庁ホームページより 6 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 7 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 8 カレンダー要因についてコーヒービールスポーツドリンク水お茶牛乳曜日 ○ ○ ○ ○ ○ ○ 月 ○ ○ ○ ○ ○ ○ 平日の祝日 ○ ○ × △ △ ○ 年末 × ○ × × × × 年始 × × × × × × GW × × × × × × お盆 × ○ × × ○ × 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△ 9 カレンダー要因について(曜日の傾向) 120 250 100 200 80 平均販 60 売個 40 数 ( ( 平 150 均販売 100 個数個 50 ／日 0 ) ) 個 20 ／日 0 月火水木金土日月火水木金土日 250 平 200 均販売 150 個数個 100 ／日 50 水 ( ) 牛乳 0 月火水木金土日 10 カレンダー要因について(月の傾向) 80 販売 60 個数 40 個／日 20 ) 個／日 100 ( ( 平均販売個数 120 ) 200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 0 10月 11月 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 200 コーヒー 180 水 160 140 120 100 ( 平均販売個数 ) 個 80 ／ 60 日 40 20 牛乳 0 10月 11月 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 11 カレンダー要因について(来客者数との比較) 既存研究変化量ｔ値切片 -2435 -6.1 曜日の比 2501 38.2 月の比 2426 本研究影響来客者数の増減 ○ ＋コーヒービールスポーツドリンク水お茶牛乳 ○ ○ ○ × × × ○ ○ ○ ○ × × ○ ○ × × × × ○ ○ △ × × × ○ ○ △ × × × ○ ○ ○ × × × × ○ × × ○ × 年始 6.2 ○ ＋来客者数が増加減少しても必ずしも 356 4.7 ○ ＋ 675 4.7 ○ ＋販売個数は増加減少しない場合がある -726 -4 ○ － GW -23 -0.3 × 曜日月平日の祝日年末年始 GW お盆 -18 -0.1 × お盆平日の祝日年末カレンダー要因と来客者数の関係カレンダー要因と販売個数の関係出典：来客者数に影響を与える気象データ項目に関する研究 12 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 13 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 14 気象要因についてコーヒービールスポーツドリンク水お茶牛乳最高気温(℃) ○ ○ ○ ○ ○ × 最低気温(℃) ○ ○ ○ ○ ○ × ○ ○ ○ ○ ○ 最高気温(℃)・降水量合計(mm) 平均気温(℃) × 最小湿度(％) ○ × × ○ ○ × 平均湿度(％) 1時間最大降水量(mm) 降水量合計(mm) ○ × × × × ○ × × ○ ○ × ○ ○ × × × ○ ○ 最大風速(m/s) × × × × × ○ 日照時間(h) × ○ ○ ○ × × 有意水準5% 有意であるもの○ 有意でないもの× 15 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 16 気象要因について(最高気温) 飲料コーヒービールスポーツドリンク水お茶牛乳変化量 3.400 1.190 1.332 1.628 3.804 0.414 700 600 600 500 500 修正 400 販売 300 個数 200 400 修正 300 販売個 200 数個 100 ( ( 個最高気温についての販売個数の変化量(個/℃) ) 100 ) 0 0 10 20 牛乳 30 気温(℃) 40 0 0 10 20 30 気温(℃) 40 スポーツドリンク 17 気象要因について(降水量合計) 既存研究本研究変化量 t値影響来客者数の増減日照時間(h) 8 2.3 ○ + 最高気温(℃) 14 6.1 ○ + 降水量合計(mm) -5 -4.9 ○ - 平均湿度(％) -5 -3.9 ○ - 気象要因と来客者数の関係飲料変化量ビール -0.451 スポーツドリンク -0.431 牛乳 -1.014 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 18 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 19 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。 20 まとめ２日数とAICの関係 AIC 1260 1240 1220 1200 1180 1160 1140 1120 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 日数 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。 21 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。 22 23