店舗のデータ分析を徹底解説!分析の種類やメリットから実施のステップまで紹介

店舗のデータ分析を徹底解説!分析の種類やメリットから実施のステップまで紹介

店舗のデータ分析のメリットを知りたい

店舗運営にデータ分析は必要なのだろうか

店舗のデータ分析を進める方法や流れを知りたい

 

これまでの店舗運営では店舗を運営する人の経験や勘に頼ったり、エリアマネージャーの個人的な分析に頼ることも少なくありませんでした。近年ビックデータに注目が集まり、データ分析が行われるようになると同時に、これまで見えていなかった課題や顧客の潜在ニーズが発見され、より効率的な店舗運営が可能になりました。

この記事では、店舗データ分析が必要な理由とその方法やメリット、ビッグデータの分析を得意とするBIツールでの店舗のデータ分析のステップを紹介します。

店舗のデータ分析が今なぜ必要なのか

データ分析は、現状の把握が正確にスピーディーに行えるとともに、売上改善にも繋がるため、店舗においても重要な要素です。売上の目標に対する乖離がある場合にそのギャップを解消するための方法をデータから見つけられる可能性があることがあります。

顧客の購買行動データから戦略を立案したり、リソースの効率的な投資先をあぶり出し、売上を伸ばすことに繋げることができます。

 

店舗のデータ分析を行なうための5つの方法

ここでは、店舗のデータ分析を行なうための方法を紹介します。

・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

それでは1つずつ紹介します。

 

商品カテゴリー分析

店舗のデータ分析を行なうための方法の1つ目は、商品カテゴリー分析です。

商品カテゴリー分析は商品の性質からグループ分けする、顧客視点から考案された分析です。別名で、アイテム・クラスター分析とも呼ばれています。

どういった商品が一緒に買われるのかといったかたちで顧客のニーズをデータ分析から把握します。分析データを活かして、商品のカテゴリーを店舗の管理のしやすさではなく、顧客視点でまとめ、陳列に活かすことで購入確率を高めることが可能になります。

 

購買ランキング

店舗のデータ分析を行なうための方法の2つ目は、購買ランキングです。

購買ランキングは商品が売れている順番に並べ替えを行なう方法です。例えば月間ランキングを出す場合は当月に売れた順番に商品コードを並べて、商品名・数量・単価・金額を入力しランキング表を作成します。カテゴリや販売地域・支店別に分析したデータを用意し、比較を行なうことも新しい示唆を得るアプローチの一つです。

 

ABC分析

店舗のデータ分析を行なうための方法の3つ目は、ABC分析です。

商品の売上や店舗運営のコスト、現在の在庫など様々な指標の中から重要視するポイントを決めて、優先順位の高い順にA・B・Cのランク付けを行なって管理する方法です。売上の8割は商品全体の2割で決まるいうパレートの法則に基づいていることから、別名パレート分析とも呼ばれています。

ABC分析では、売れ筋商品から今後の仕入れを検討することができ、反対に売上が伸び悩んでいる商品を入れ替える場合の判断など、戦略に効果的な利活用が期待できます。売上分析からマーケティングまで幅広く活用することができます。

 

アソシエーション分析

店舗のデータ分析を行なうための方法の4つ目は、アソシエーション分析です。

アソシエーション分析とは、ビッグデータを活用し顧客の購買行動からデータの相関関係を分析する方法です。これまでの購買履歴やパターンを分析することで、次に購入するであろう商品を予測します。

例えばコンビニエンスストアでお酒を買う人のために近くにおつまみを陳列し購買率を向上させる、お弁当を買う人のためにレジ横にお茶を陳列するなど、店舗のレイアウトを考える際に活用できます。顧客の潜在ニーズを探るために効果的な分析と言えます。

 

メトリクス分析

店舗のデータ分析を行なうための方法の5つ目は、メトリクス分析です。

メトリクス分析とは集積した様々なデータを数字として定量化し管理するための分析です。メトリクス分析によって可視化されたデータから現状把握を正確に行なうことが可能になり、進捗管理にも活用できます。例えばある一定の期間内に達成したい売上目標がある場合、現時点での状況と未達の場合にリカバリーに必要な追加施策がどの程度必要なのか、定量的に把握することができます。

 

店舗のデータ分析を行なうメリット

ここでは、店舗のデータ分析を行なうメリット3つを紹介します。

目標と現状のギャップを埋める

未来予測に役立つ

意思決定のスピードが上がる

それでは1つずつ紹介します。

 

目標と現状のギャップを埋める

店舗のデータ分析を行なうメリットの1つ目は、目標と現状のギャップを埋めることです。

月間売上の目標値と現状にギャップが生じることは少なくありません。しかしそこでの対策が適していない場合は目標を達成できない可能性があります。例えばデータ分析の目的を「月間売上の達成」にし、現状の売上と目標とのギャップを課題としてとらえた上で可視化されたデータを分析することで、根拠に基づいた正確な対策を打ち出すことができます。

データ分析から顧客の購買行動や潜在ニーズを発見することにつながった場合、課題を正確な対策で解決することによって、目標を達成することが可能性が高まります。

 

未来予測に役立つ

店舗のデータ分析を行なうメリットの2つ目は、未来予測に役立つことです。

店舗での商品販売において、市場や消費者の動向や今後の売上の推移を予測することは重要な要素です。未来を予測することは難しいものですが、データ分析によって、データに基づいた精度の高い予測を行なうことが可能になります。将来の状況を想定しておくことで、シェアの拡大や売上の向上、また新商品の開発につなげることができます。

 

意思決定のスピードが上がる

店舗のデータ分析を行なうメリットの3つ目は、意思決定のスピードが上がることです。

これまでの意思決定は長年の経験や勘に頼ることが多く、属人的でスピード感に欠けることもありました。しか、し店舗のデータ分析では顧客の実際の購買行動から分析をすることが可能になることで、迅速に対策を検討することができます。可視化されたデータは顧客のニーズそのものであると言え、データ分析から得られた結果をすぐに意思決定につなげることが可能になります。

 

BIツールによるデータ分析を店舗運営に活かす方法

ヘルスケア領域でデータ分析を上手く活用した事例を紹介します。

  1. 株式会社ウィズアス
  2. 社会医療法人蘇西厚生会
  3. 株式会社データホライゾン
  4. 株式会社日立製作所
  5. 資生堂ジャパン株式会社

それでは1つずつ紹介します。

 

1. 株式会社ウィズアス

ヘルスケア領域でデータ分析を上手く活用した事例の1つ目は、株式会社ウィズアスです。

手首や腕や頭などに装着するウェアブル端末から得られる血圧・脈拍・睡眠時間のデータを収集し分析することで対個人のヘルスケアサービス、対企業の健康経営に関するサービスを提供しています。健康に密接した健康状態によって変動するデータをスポットではなく連続して計測できることでデータの信頼性が上がり、健康状態が低下した場合であっても適切な対処をすることが可能になります。

詳細な健康状態の把握の他、状態が悪くなるとアラートで知らせたり遠く離れた家族であっても情報がキャッチできるようなサービスを展開しています。

参考:株式会社ウィズアス

 

2. 社会医療法人蘇西厚生会

ヘルスケア領域でデータ分析を上手く活用した事例の2つ目は、社会医療法人蘇西厚生会です。

患者情報共有システムは、岐阜県の羽島市・羽島郡において25,000人の患者が登録しており岐阜県内医療圏全域で情報共有ネットワークとして活用されています。これらのデータを分析し開発された岐阜銘菓の鮎まんじゅうでは、大豆粉を使うことで糖質を抑えタンパク質を多く摂取することが可能です。

また、同じく健康増進プログラムも開発され、102人が参加し医師の指導によって68%の人が減量に成功することができました。全員がリタイアせずに続けられるのも患者のニーズにマッチしたサービスであるからと言えます。

参考:社会医療法人蘇西厚生

 

3.株式会社データホライゾン

ヘルスケア領域でデータ分析を上手く活用した事例の3つ目は、株式会社データホライゾンです。

レセプトや特定健診のデータを活用し糖尿病性腎症の重症化予防、多受診の適正化などの保健事業の実施し、データヘルス計画の評価・見直しまでを行なうPDCAサイクルを支援しています。レセプトや医療に関連する情報のデータベースを持っていることを強みに1996年から蓄積した大量のデータから得られる情報の提供をしています。また保険者にもヘルスケアデータ分析が求められるがそのアウトソーシングも引き受けています。

参考:株式会社データホライゾン

 

4. 株式会社日立製作所

ヘルスケア領域でデータ分析を上手く活用した事例の4つ目は、株式会社日立製作所です。

株式会社日立製作所(以下、日立製作所)での医療業界進出は古く1949年からです。医療機器の販売が中心でしたが、近年は、AIやIoT、ビッグデータを活用したサービスを展開しています。特に注目されているのが2018年6月に内閣府から発表された「AIホスピタル」というビッグデータを活用して医療現場の負担を減らす構想に取り組んでいる点で、患者に効率的で効果の高いな医療を提供することを目指しています。

また、ヘルスケアデータを分析することから得られた情報をインプットしたヒューマノイドロボットを開発し、医療従事者と患者の心身の負担を軽減する役割を果たしています。現在は、個々の患者に合った対応ができるロボットを開発しています。

参考:デジタルヘルス 株式会社日立製作所

 

5. 資生堂ジャパン株式会社

ヘルスケア領域でデータ分析を上手く活用した事例の5つ目は、資生堂ジャパン株式会社です。

これまで蓄積した大量のデータ分析を行なうことで、高齢者の潜在欲求に着目し、新たに全国10万施設にいる高齢層に対して化粧療法、また化粧療法を指導する講座などの展開をしています。店頭には来ない層に直接会いに行って化粧療法を伝えることで、自分への自信や生活意欲を引き出すことにつなげています。

参考:身だしなみで健康寿命延伸に 「化粧療法」を研究する資生堂・池山和幸さんの取り組み

 

まとめ

この記事では、店舗データ分析が必要な理由とその方法やメリット・デメリット、ビッグデータの分析を得意とするBIツールでの店舗のデータ分析のステップを紹介しました。

データ分析をするためには未整備になっているデータをまずは整備するところからスタートします。そのためのツールとしてエクセルやBIツールがお勧めできます。

その上で、何のためにデータ分析を行なうのかを明確にし、取り出したデータから現状と目標のギャップを埋めていく対策を検討し実行することが重要です。人の経験や勘に頼った属人的なデータと膨大な顧客行動から得られたデータを組み合わせることによって、より強固で独自性の高い経営戦略の立案も期待できると言えます。

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