ハフモデルとは1960年代にアメリカのカリフォルニア大学の経済学者デービッド・ハフ（David Huff）博士が考案した流通業における売上予測モデルのスタンダードな方法を指します。
複雑なプログラムを利用することによって、人口統計や売り場面積、競合するライバル店舗の規模、商品カテゴリー、さらにその売り場面積などの数値データを入れることによってかなり高い精度で売上が予測できると言われているモデルです。
日本では主に都市開発事業の収支予測でハフモデルが利用されることが多く、スタンダートになっています。
ハフモデルでは、「消費者は、近くにある大きな店舗へ行く」という、多くの消費者に当てはまる一般的な傾向を前提として考えます。
しかし、現在では消費の多様化、新業態の店舗が増えてきているため、これまでのハフモデルによる分析だけでは正確な確立が予測できなくなりました。
従来の売り場面積、距離による予測だけでなく、複数の店舗に関わる要素を加味することによって店舗や地域の魅力値を総合的に算出するハフモデルによる分析が必要になっています。
ハフモデルを利用する場合に、店舗や地域の魅力値に影響する要素として「駐車場面積」「営業時間」「商品の価格」「複合設備の有無」「場所の利便性」「交通ネットワーク」「地域のブランド力」「店舗のブランド力」これらをはじめとしたさまざまな要素を加味したハフモデルの分析が必要になります。
まとめ
ハフモデルはこれまでかなり高い精度で売上やお客さんの来店を予測することができていましたが、今後も高い精度での予測を行うためには時代の変化、また、消費の多様化や地域性に合わせて計算モデルとなるハフモデルをアレンジしていくことが重要になると考えられます。
ビジネス、マーケティングにおいても売上の予測は戦略を立てていく上でも非常に重要な要素になりますので、どうやってハフモデルを活かしていくべきなのか、それが今後のマーケティングの課題になっていくと考えることができます。
