小売店がデータ分析を行うべき理由

小売店が経営目標を達成するために、データ分析は非常に有効な手段です。

例えば、売上金額の目標を設定している場合、目標と店舗が置かれている現状のギャップを埋めるために、データ分析は欠かせません。適切な経営を行うためには、データを分析し現状を正確に把握しなければならないからです。

ただやみくもに店舗を経営するのではなく、データ分析によって現状と課題を把握したうえで乗り越えるための正しい戦略を立てることにより、売上アップという目標達成が実現します。

データ分析を行う前の準備

実際に分析を始める前に、「何のためにデータ分析を行うのか」という目的を設定してください。明確な目標がないままデータを見ると、データ分析自体が目的と化してしまうからです。

例えば新規のお客様が減少していたり、ある製品の売上が落ちているなどの問題が判明したとしても、それだけでは状況は何も変わりません。その問題をどう解決すれば目的達成に近づけるのかを考える必要があります。

データを分析するだけで満足してしまわないよう、明確な目的を設定してから分析を始めましょう。

データ分析方法の種類

データ分析の方法は、ひとつではありません。いくつもある手法のなかから、最適なものを選択しましょう。小売店で活用できる主なデータ分析方法として、以下の5つが挙げられます。

• 商品カテゴリー分析
• 購買ランキング
• ABC分析
• アソシエーション分析
• メトリクス分析

商品カテゴリー分析

商品カテゴリー分析は、アイテム・クラスター分析と呼ばれることもあります。消費者データから、お客様がどのように商品をカテゴライズしているかを分析する方法です。

商品を買ってもらうためには、お客様目線でわかりやすいカテゴリーで分類されていなければなりません。例えば、お客様が「同じカテゴリーに入る」と判断する商品を同じ棚に陳列しておけば、比較検討して購入してもらえる可能性が高まるのです。

また、商品カテゴリー分析によって、複数の商品がどれだけ似ているかという類似度を算出することができます。同じカテゴリーに属する複数の商品は、代替関係にあるといえるため、陳列する場合はできるだけ近くにしたり、売れていない商品の品揃えを減らすといった選択ができるようになります。

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購買ランキング

購買ランキングは、商品を売れた順にランキング化することです。多く売れた順に商品コードを並べ、商品名や数量、単価、金額などを一緒に記入します。その月に一番売れたものがどの商品なのかを確認できるだけでなく、売れた理由をランキングから分析することで、その後も適切な販売戦略を取れるようになるのです。

多店舗展開している小売店であれば、地域別や支店別などのデータも分析することで、それぞれの店舗に合わせた最適な戦略を立案できるようになります。

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ABC分析

ABC分析とは、複数の指標のなかから特に重視するポイントを選び、優先度を決めて管理する手法のことです。重点分析とも呼ばれ、売上分析やマーケティングに広く活用されています。

例えば、商品の売上でABC分析をすると決めたら、商品をA・B・Cの3ランクに分けます。最も売上金額が高い商品をA、次に高い商品をB、そして最も売上金額が低いものをCに分類しましょう。このとき、A・B・Cそれぞれに何%の商品を含めるか考えておくと振り分けやすくなります。

ランク分けすることで、売れ筋の商品の入荷数を増やす、死に筋の商品を別のものに入れ替える、といった効果的な戦略を立てやすくなります。

ABC分析では、さまざまな指標を用いることができます。売上だけでなく、数量や粗利額など、店舗の戦略立案に必要な指標を選んで分析するのがおすすめです。

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アソシエーション分析

アソシエーション分析は、膨大なデータから関連性を見つけ出すための手法です。顧客の購買履歴や購買パターンを分析し、商品Aを買う人は商品Bも購入するだろうといった具合に仮定し、複数の商品の関係性を調べます。個別商品の購買ランキングだけでは見えてこない関連性を知ることで、効果的な戦略立案につなげられます。

例えば小売店では、おにぎりを買った人はお茶も購入する、お酒を買った人はおつまみも一緒に購入するといった購買行動が見えてくるはずです。この場合、セットで購入されやすい商品を近くに陳列する、両方を見つけやすいレイアウトに変更するといった方法を採用することにより、売上アップが期待できます。

メトリクス分析

メトリクスとは、集めたデータに計算や分析を加え、数値に変換した指標を指します。メトリクス分析は、プロジェクトの進捗管理などに多く用いられます。すでに明確な目標と達成期限が定まっている場合には、小売店でも有効な分析方法です。

メトリクス分析をすることで、定量化したデータで物事を表すことができるようになり、現状が可視化されて適切な現状把握につながります。分析で店舗がどのような状況に置かれているのかがわかれば、期間内に目標を達成するためにやるべきことが見えてきます。例えば、売上の進捗が想定よりも遅れている場合は、販促キャンペーンを行うなど状況に応じた施策を取れるようになります。

店舗におけるデータ分析の流れ

小売業の店舗においてデータ分析をする際は、以下の流れで進めてみましょう。

1. 目的の明確化
2. 仮説を打ち出す
3. 分析方法を決める
4. データ収集
5. データ分析

目的の明確化

まず、データ分析自体が目的になってしまわないよう、分析する目的を明確にします。

例えば、「売上の高い商品が何か知りたい」、「商品Aは商品Bと関連性があるのか知りたい」といったことは、「売上をアップさせる」という目的のための手段に過ぎません。必ず最終的な目的は何か確認し、そのために必要なデータ分析をするようにしましょう。

仮説を打ち出す

目的を明確にできたら、次は仮説を打ち出します。

「商品Aと商品Bには関連性があるかもしれない」「雨が降った日は、売上が落ちるかもしれない」などと知りたい事柄について仮説を立てることで、データをどのような切り口で分析すれば良いかわかります。

集めたデータ量が膨大だったとしても、仮説を立てると進むべき方向が明確になります。分析の前に必ず仮説を打ち出すようにしてください。

分析方法を決める

仮説を立ててから、どの分析方法でデータを見るかを決めます。分析方法により、必要なデータの種類も異なります。店舗が持っているデータの種類を把握し、仮説と照らし合わせてどの分析方法が使えるか確認してみてください。

データ収集

分析方法を決めたあとは、必要なデータを集めます。分析を正しく行うためには十分なデータが必要になるため、販売や接客といった業務と合わせ、日頃からデータ収集も意識しておくと便利です。あらかじめ複数種類のデータを店舗で集めている場合は、それを活用しましょう。

データ分析

十分なデータが集まったら、実際に分析を進めていきます。慣れるまでは分析に時間がかかることもありますが、正しく行えば経営改善につながる重要な分析結果を導き出すことができるため、精度を意識しながら進めてみてください。

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• 売上データを季節や曜日などの単位で可視化
• 商品ごとの売上実績から、適切な在庫管理を実現
• 商品の売れ筋・死に筋を把握
• 関連商品を分析し、陳列場所を改善

こうしたさまざまな機能から分析されるデータはグラフで表示され、確認も容易に行えます。

そして、店舗ごとの売上をリアルタイムで把握・分析できるのもPOS+ retailの特徴です。多店舗展開をしている小売店でも、店舗それぞれのデータ分析を手間なく行えます。

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まとめ

データ分析は、小売店が適切な経営戦略を取るために必要不可欠なものです。分析目的に合わせて仮説を立て、最も適した分析手法を選んでください。

また、店舗のデータを収集し分析する際は、POSレジを活用するのがおすすめです。上手に、効率的にデータ分析を進めましょう。