2、  誤差分析

　　在Model Summary(模型概述）表中，我們已得到回歸方程的標準誤a為0.186783870，它表明當用上述回歸方程來預測購買率時，實際購買率落在{預測購買率+-0.186783870}區(qū)間內(nèi)的概率0.6826，實際購買率落在{預測購買率+-2a}區(qū)間內(nèi)的概率0.9545。實際購買率在{預測購買率+-3a}區(qū)間內(nèi)的概率0.9975。

3、  數(shù)據(jù)變量的相關性

回歸方程中有6個自變量，用帕爾遜相關性檢驗，結(jié)果：6個自變量不是獨立變量，而是彼此相關，互相制約，這和現(xiàn)實情況一致的，就如交通系數(shù)大，過路人比例肯定高，反之就不對了。

4、從數(shù)理統(tǒng)計的理論來說，樣本量要達到30個以上，但在實際情況可適當減少

（二）門店人流量的計量

為了確保精度，我們充分考慮了一周內(nèi)每天的差異，選擇周四、五和六的營業(yè)時間內(nèi)的人流量進行統(tǒng)計（>12H）,然后計算平均數(shù)。

（三）客單價

客單價的計算我們采取依據(jù)商圈的收入水平和商圈的性質(zhì)（商業(yè)區(qū)、半商業(yè)和居民區(qū)）設定為三級。因為不同的收入水平的地區(qū)客單價有較大的差異。

四、    準門店評估流程及銷售額預估

（一）  準門店評估流程

根據(jù)公司發(fā)展規(guī)劃，有門店開發(fā)部提供房門店產(chǎn)信息，按“新門店信息評估”進行評分，主要從以下幾個方面：

1、  門店原來經(jīng)營項目，經(jīng)營狀況，轉(zhuǎn)讓原因。

2、  店面信息：地址、面積、長寬比例、朝向、租金、租期、租金遞增率、電力容量等。

3、  周邊情況：同行業(yè)商店、銷售狀況、距離、店貌、店牌視覺效果、周邊辦公樓狀況、周邊小區(qū)狀況等。

初評合格后提交總經(jīng)理審核，經(jīng)審核通過的準門店，市場部就開始安排評估調(diào)研。

有調(diào)研公司評估調(diào)研所有6個自變量——1、營業(yè)時間內(nèi)人流量。2、人流量在商圈居民比例。3、過路人比例。4、商圈內(nèi)居民戶數(shù)。5、商圈內(nèi)居民家庭人口數(shù)。6、商圈內(nèi)居民家庭收入。通過3-6天的全面調(diào)查，除去異常數(shù)據(jù)，得到完整的相關平均數(shù)據(jù)。

（二）  銷售額預估模型

利用得到的相關基礎數(shù)據(jù)，開始計算銷售額預估需要的三要素：

1、入店購買率%=-160.523+1.149*10-5*人流量-0.472居民比例

        -5.463過路人比例+0.866交通系數(shù)+45.674家庭人口+3.175*10*-3*家庭收入

2、門前人流量=∑N天人流量÷N　。

3、客單價=∑N人購買金額÷N。

預估月銷量MS=30*人流量*入店購買率*客單價

（三）  銷售額預估判斷

得到預估月銷量MS以后，根據(jù)財務成本核算得到盈虧平衡點需要的最低月銷量MSp，

如果MS大于MSp：準門店就可以開張；

如果MS小于MSp：準門店就可以放棄；

如果MS等于MSp：就看區(qū)域發(fā)展前景，有良好發(fā)展趨勢就開張，已經(jīng)成熟了就放棄。

　　在判斷過程中我們還需要考慮一些企業(yè)特殊的因素，如我們企業(yè)產(chǎn)品中特別價格產(chǎn)品的對客單價的影響，加以修正，以得到更正確的判斷。

　　通過這次市場開發(fā)過程的優(yōu)化創(chuàng)意策劃，我們認真進行了本數(shù)學預估模型的應用，在我們品牌的新門店開發(fā)中發(fā)揮了良好的作用，其正確率達到95%，其關鍵是數(shù)學模型具有專有性，它充分反映了企業(yè)的特性和品牌的影響力。它把許多不可量化和不確定因素包容在基礎系數(shù)中，讓銷售額預估真正成為科學的計算，科學的推算。