在零售药店竞争白热化的今天，经营亏损的药店各有各的原因，但赚钱的药店却有着共同的特点--成功的选址，而好的店址必定有好的“商圈”。 “药店商圈”具有鲜明的特殊性和规律性。从区域上讲，“药店商圈”是指药店能够服务顾客的区域范围；从本质上讲，“药店商圈”是指药店辐射区域内的经营环境要素特性。
好的商圈首先必需具备的条件就是要有充足的人流量，但这还不够，因为人流量是一个很奇怪的指标，它包含了许多虚增的信息，因此只有把那些真正能够成为你的门店的顾客的人提取出来，也就是说到底有哪些人流会进入到你的门店，进而购买你的商品才是你所要分析的信息。
营业额是影响门店业绩最主要的一个指标，是门店经营是否成功的标志。而影响营业额最直接的因素是交易笔数和客单价（平均每笔交易额）。
影响交易笔数的最直接因素是进店人数，进入门店的人之中到底会有多少人选择购买商品？有多少人会因为某些原因而使得交易不成功？这也是我们必需进行分析的。
而进店人数又和人流量有直接的关系，即过往的人流会有多少人由于你的门店的装修特色或是门店的促销活动的吸引而进入到你的店中来？
到此，我们面前就有两个方程需要我们去解：一是进店人数关于人流量的方程，一是交易笔数关于进店人数的方程。我们可以利用线性回归分析方法来进行方程的拟合。
二、指标设置和指标解释
假设我们用一个小时为时间单位，对一家门店进行测量，需要测的数据有人流量、进店人数、交易笔数。
X1 ：人流量，X2 ：进店人数，X3 ：交易笔数。
人流量：人流量为调查时间段内门店前经过的人数，马路上的人流与车流不用记录。
进店人数：进店人数为调查时间段内进入门店的人数，没有消费能力的跟随家长进店的未成年人不用计算在内。
交易笔数：交易笔数为调查时间段内进入门店的人之中选择交易的笔数。
把观察来的数据整理成表格如下：
三、回归分析
利用SPSS对上表进行分析，具体分析如下：
回归方程一：X2进店人数为因变量，X1人流量为自变量
分析结果如下：
从复相关系数：R = 0.888可以看出方程的整体拟合效果还是理想的，方差分析F检验的P值通过检验；具体的变量系数T值检验也通过检验。因此可以得出方程式一：
X2 =0.048X1
即每增加一个单位的X1人流量，X2进店人数将增加0.048个单位。
回归方程二：X3交易笔数为因变量，X2进店人数为自变量
分析结果如下：
从复相关系数：R = 0.973可以看出方程的整体拟合效果很理想，方差分析F检验的P值通过检验；具体的变量系数T值检验也通过检验。因此可以得出方程式二：
X3 =0.620X2
即每增加一个单位的X2进店人数，X3交易笔数将增加0.620个单位。
四、分析小结
到此，我们拟合了两个方程：
方程一：X2 =0.048X1
方程二：X3 =0.620X2
其中：X1 ：人流量，X2 ：进店人数，X3 ：交易笔数。
而营业额=交易笔数*客单价。因此只要估计出门店的客单价，就可以估计出门店的营业额。
五、关于客单价的估计
客单价的主要影响因素是居民的收入水平和消费结构，具有一定的刚性，因此，对客单价的估计难度会比较大。但我们可以通过对门店所在商圈的竞争对手的客单价进行测量，或者是对其他行业的营业情况进行分析，进而估计自己门店的客单价会去到哪个水平。
六、预测
到此，我们可以进入到应用阶段：假如我们要在该商圈内开一家新店，到底它的日营业额是多少，我们可以利用上面的回归方程进行预测，只要我们测出每小时经过该门店的人流量和估计出该商圈该行业的客单价就可以了，具体预测步骤如下：
1、测出每小时的人流量。
2、把人流量代入方程一，求出每小时进店人数。
3、把进店人数代入方程二，求出每小时的交易笔数。
4、估计出客单价。
5、日营业额=交易笔数*客单价*日营业时间（小时）
（联商专栏作者 郑树豪）
