小売データ分析の究極ガイド
目次
はじめに
データが好きでも嫌いでも、あるいは無関心でも、今日のビジネス環境におけるデータの重要性を否定することはできません。
あらゆる部門や業界の企業がデータを収集し、データ分析を行うことで、顧客やビジネスプロセスをより深く理解し、生産性の向上、支出の削減、競争優位性の獲得を目指しています。
そのため、大量の組織のデータをレポートし、分析して、理解しやすく実用的な情報に変換するビジネスインテリジェンス (BI) ツールの人気と重要性が高まっています。
本ブログでは、様々な業界や部門に適用された場合のデータ分析の用途と利点を探り、小売業界におけるBIの有用性と可能性を検証します。
小売データ分析とは何か？
小売業者のビジネス活動に関する情報を収集、調査、要約する科学は、小売分析として知られています。
小売分析は、在庫レベルの監視、マーケティング施策の成功評価、消費者行動の調査など、様々な目的で使用されます。
小売業者は、顧客の購買履歴、コールセンターのログ、POSシステムなど、様々なソースからのデータを分析することで、顧客の習慣や嗜好に関する貴重なインサイトを得ることができます。これにより、商品提供、価格設定、返品ポリシー、さらには実店舗やオンラインストアのレイアウトに必要な調整を行うことができます。小売市場向けにアナリティクスソリューションをカスタマイズしているBIソフトウェアベンダーは、小売業者がこれらのビジネスクリティカルな情報カテゴリーを容易に監視できるようにします。例えば、Yellowfinは、完全にカスタマイズ可能なグラフや、自動アラートやホワイトラベル機能などのインタラクティブな要素を備えた組み込みダッシュボードを小売業者に提供しています。
また、アナリティクスを備えることで、小売業者は従業員を増やすか減らすか、どのマーケティング施策を優先するか、どの特別企画を実施するかなど、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
最終的に、データ分析は、収益の向上、経費の削減、顧客のロイヤリティや幸福感の向上など、いくつかの重要な方法で小売業者に利益をもたらします。
小売分析はどのように使用されるか？
小売分析は、小売業者がより効果的に需要を予測し、問題を診断して、改善可能な分野を特定し、過去の業務や財務実績を説明して、店員や顧客サービス担当者、その他の従業員がアップセル、クロスセル、またはその他の方法でカスタマーエクスペリエンスを向上させるために使用できる推奨事項を、時にはリアルタイムで提供するために使用できる別のツールです。これらのツールは、小売業者の売上、利益、顧客満足度の向上を支援することを目的としています。
店舗内分析: POSシステムや店内防犯カメラのデータを活用し、消費者の購買傾向の分析を支援します。これにより、商品陳列の配置を改善し、適切な在庫レベルを維持して、盗難率を下げることができます。例えば、POSシステムのデータは、ポイントカードを使用する消費者に対する商品販売の成功を明らかにすることができ、ビデオ映像は、顧客が特定の商品を見るために動きを止めているかどうかを明らかにすることができます。
顧客分析: チャットルーム、電話ログ、ウェブサイト、POSシステムなど、顧客と接するシステムからの情報を使用します。小売業者は、このデータを分析することで、どの商品が最も人気があり、それはどこに配置されているのか、なぜ特定の商品が返品や交換されているのか、どのような顧客向けの特典やおすすめ商品が最も効果的なのかを知ることができます。例えば、新製品を宣伝する場合、チャットではなく電話ではどのような宣伝文句が最適かを判断するのに役立ちます。
在庫分析: その名が示すように、店舗が販売している商品の在庫レベルを評価します。これは、在庫レベルや予測される需要に基づいて商品を補充する時期を決定したり、配送センターがより地域的な倉庫の方が良いかどうかを判断したりするなど、より効果的な配送や倉庫管理の方法を推奨するために使用されます。例えば、在庫分析によって、過剰な安全在庫の保持に関連する人件費や輸送費を削減できます。
商品分析: 商品分析は、魅力的な品揃えやお買い得商品を提供することで、顧客の購買意欲を高めるために、主に実店舗での商品の陳列状況を評価します。小売業者は、商品分析を使用して、様々な商品の利益率を高めるために価格設定を変更することもできます。
ビジネスインテリジェンス (BI): 在庫回転率やセルスルー率などの主要業績評価指標 (KPI) は、レポートにあらかじめプログラムされており、ダッシュボードとして頻繁に表示されます。これらは主に、経営陣や同僚にトップレベルのトレンドを伝えるために使用されます。
売上予測: 実際の売上データと追加変数に基づいて、将来の売上を予測することで小売業者を支援します。需要予測と組み合わせることで、全チャネルにおける商品の総需要を推定し、そのニーズを満たすのに十分な在庫を確保するのに役立ちます。
小売分析にはどのようなタイプがあるのか？
小売データ分析は、大きく4つのカテゴリーに分類されます。問題の根本的な原因を特定する、診断分析。将来の結果を予測する、予測分析。軌道修正を提案する、処方分析。過去の実績を反映し、説明する記述的分析です。ここでは、これら4つの手法について、それぞれ詳しく説明します。
記述的分析: この一覧に続くような、より複雑な分析の基礎となるのが記述的分析です。これは、ダッシュボードや、売上や在庫レベルに関する週次レポートを提供するエントリーレベルのビジネスインテリジェンス製品でよく見られるような、「いくつ、いつ、どこ、なに」という基本的な問い合わせに答えるものです。
診断分析: 小売業者は、診断分析を使用することで、成功を妨げる可能性のある問題を発見し、調査することができます。小売業者は、財務実績、経営指標、顧客フィードバックなど、複数のソースからのデータを統合することで、直面する問題の根本的な原因をより詳細に把握することができます。
予測分析: 小売業者は、サプライチェーンの中断、天候パターン、経済動向、新たな競争上の課題など、様々な要因に基づいた予測分析を使用することで、将来に発生する出来事を予測できます。この手法は、What-if 調査のような形で行われることが多く、例えば、ある商品の10%割引と15%割引の効果を判断したり、ある潜在的な結果に応じて在庫がなくなる時点を予測したりすることができます。
処方分析: AIとビッグデータが組み合わさると、予測分析の結果を使用して、処方分析を通じたアクションが提案されます。例えば、処方分析により、顧客サポート担当者は、過去の購入に基づくアップセルや、新規顧客の要望に対応するクロスセルなど、顧客に即座に提示できる商品の推奨を提供できます。
小売業界におけるBI
大量海外生産や小売コングロマリットによる価格の押し下げなど、国際的な小売市場の競争が激化する中、サプライチェーンを最適化し、市場機会に迅速に対応して、顧客の期待に応える能力がかつてないほどに重要になっています。そのため、小売データ内の知識にアクセスし、最大限に活用することが、これまで以上に重要になっています。
BIツールはどのような顧客中心データを分析し、レポートすべきか？
小売業者がBIソリューションで取得および分析すべき基本的な顧客中心データには、以下のようなものがあります。
購買タイプ: 顧客の購入履歴を把握することで、顧客基盤への将来の商品提供を効果的に促進します。
個人情報: 顧客の氏名、生年月日、住所などを使用して、効果的にパーソナライズされたマーケティングおよびコミュニケーション資料 / 提供物を設計するのに役立ちます。
顧客フィードバックや感想: 成功した製品タイプを確立し、将来の製品提供を改善するのに役立ちます。
顧客の消費頻度: セールスおよびマーケティングプロモーションの頻度とタイプを決定します。衝動買いを、ニーズに基づいた頻度の低い買い物客と区別します。また、「失った」顧客を検出し、「取り戻す」ための戦略を策定します。
小売業界でBIツールを使用して分析およびレポートすべき重要なデータセットとは何か？
小売業界には、BIツールを使用してレポートおよび分析を行う必要があるいくつかの共通データセットがあります。以下がその例です。
- セールスデータ
- 販売時点情報
- 売上総利益率と売上高
- ターン
- 在庫投資総利益率
- 市場データ
- 市場シェア
- 競合の価格設定
- 競合の製品ライン
- 競合の市場シェアや顧客プロファイル
- プロモーションおよびマーケティングデータ
- 過去のプロモーションの成功 / 顧客フィードバック
- プロモーションの総コスト
- プロモーションのROI
- 価格設定
- 顧客中心データ
- 人口統計
- 頻度
- ロイヤリティ
- その他 (上記参照)
- サプライチェーンおよび運用データ
- 地域、人口統計、時間などに基づく製品タイプの需要
- 収益性の高い商品の特定
- 販売個数の追跡 (合計、またはカテゴリー別)
- 商品データ
小売分析の利点とは？
正確な顧客プロファイルや、詳細な業務理解を構築することで、小売業者は将来の顧客行動や業界のトレンドを予測し、さらに次のことが可能になります。
- 顧客が新商品を購入する可能性の予測
- 次の方法で収益性の高い顧客を特定
- 販売総額、販売数、推定生涯価格
- 「失われた」顧客の特定
- 厄介な顧客の特定 (返品ポリシーなど)
- プロモーション品に反応する顧客の特定
- 特定のタイプのマーケティングに反応しやすい顧客の特定
- 特定の製品変数 (価格、入手可能性など) が変更されても、製品に忠実であり続ける顧客の特定
- 収益の増加
- 自信を持って新製品を開発または購入
- 過去のキャンペーンや顧客フィードバックから収集したデータに基づいて、ターゲットを絞ったプロモーションキャンペーンの成功
- チャネルや店舗間での的確な在庫配分 (種類や数量) を実現し、サプライチェーンの効率化と、売上や収益の向上に繋げる
対策の確立
上記の分野を慎重にデータ分析することで、小売業者は次のような効果的な対策を立てることができます。
- マーケティングキャンペーンの構成要素と成功の評価
- 購買パターンの評価と決定
- 地域、店舗、季節に応じた商品の種類と数量の最適な組み合わせの発見
- 製品 / カテゴリーに応じた最適な価格戦略の決定
- サプライチェーン手順の改善
前進
BIアプリケーションをまだ使用していない小売業者は、顧客や市場のトレンドの変化に対応することが最も重要な業界で競争力を維持し、無駄を排除するために、アナリティクスおよびレポーティングツールのメリットを検討する必要があります。
ビッグデータは小売業界をどのように変革するのか
ビッグデータは、いくつかの衝撃的な方法で小売業界を大きく変革しています。
パーソナライゼーションとカスタマーエクスペリエンス: 小売業者は、ビッグデータを活用して顧客の嗜好や行動を理解することで、ショッピング体験のパーソナライズ、商品の推奨、ターゲット広告の配信を可能にし、顧客満足度やロイヤリティを向上させています。
サプライチェーンの最適化: ビッグデータ分析は、需要予測、在庫レベルの効率的な管理、無駄の最小化により、小売業者のサプライチェーンの最適化を支援し、必要な時に必要な場所で商品が入手できるようにします。
動的価格設定: 市場需要、競合の価格設定、在庫レベルなどの大規模なデータセットを分析することで、小売業者は動的価格設定戦略を導入し、リアルタイムで価格を調整して、利益や競争力を最大化することができます。
顧客フィードバックと市場動向: 小売業者はビッグデータを活用し、顧客からのフィードバックやソーシャルメディアのトレンドを分析することで、変化する市場の需要に迅速に対応し、製品やサービスを改善することができます。
不正検出とセキュリティ: ビッグデータツールを使用することで、取引パターンを分析して不正行為を検出し、セキュリティ対策を強化して、不正による損失を削減することができます。
小売分析の未来
小売分析は今後数年のうちに目立たなくなり、語られることもなくなり、より一般的になるでしょう。アプリケーションやユーザーは、気付かないうちにアナリティクスを継続的に利用するようになります。これは、スマートフォンがユーザーの要求を迅速に満たすために、常に位置追跡を行っているのと似ています。
小売分析は、ビジネスユーザーの日常業務にますます組み込まれるようになり、週次レポートの作成やレビューのためのものではなくなっていくでしょう。たとえ意識していなくても、より多くの個人が日常のビジネス取引でAIの恩恵を受けることになるでしょう。AIを使用したデータ分析なありふれたものになり、革新的なものではなくなっていくでしょう。
小売分析が重要な理由
小売業界におけるデータ分析の重要性は、いくら強調してもしすぎることはありません。これには、業務効率の向上、サプライチェーンの合理化、顧客行動の把握などが含まれ、売上や顧客の幸福度に直接関係します。小売業者は、ビジネスインテリジェンスソリューションを使用して、売上、在庫、人口統計、傾向に関するインサイトを得ることで、十分な情報に基づく意思決定を行うことができます。
ビッグデータや人工知能が小売分析の進歩を後押ししており、競争力と市場適応性の面で革命的な可能性を秘めています。小売業で成功するためには、データ分析の導入が不可欠です。
小売データ分析FAQ
小売業でデータ分析をどのように活用できるか？
実際のところ、店舗はデータ分析を次のように活用することができます。注文の中で売れた商品の数量と平均価格を認識する。どの商品が最も売れているか、最も売れていないか、またその中間かを特定する。最も価値のある顧客を特定する。
小売分析にはどのような4つのタイプがあるのか？
小売分析には、(上述のように) 診断分析、処方分析、予測分析、記述的分析の4つの最も一般的な形式があり、これらは新しい顧客カテゴリーや成長見通しを見つけるために使用されます。
小売業における分析の範囲とは？
小売業におけるビッグデータ分析により、企業は顧客の過去の購入履歴に基づいた提案を提供できるようになり、よりパーソナライズされたショッピング体験とより優れたカスタマーサポートに繋がります。これらの膨大なデータセットは、傾向の予測や、戦略的意思決定のための市場分析の利用にも役立ちます。
小売分析はどのような意思決定に役立つのか？
特定の商品をどれだけ注文するか、どこに保管するか、いくら請求するか、どのようなものが一緒に購入されていることが多いかについて、ビジネスリーダーにアドバイスを提供することで、小売分析は小売業から推測を取り除くのに役立ちます。
小売データ分析を始めよう
Yellowfinの洗練された使いやすい小売データ分析ソリューションが、実際のユーザーにどのように活用されているかをご確認ください。無料評価版をお申し込みいただくことで、実際の動きをお手元のデータでご確認いただくこともできます。Yellowfinのユーザーフレンドリーな小売分析プラットフォームを使用して、実用的なインサイトを取得し、賢明な意思決定を迅速に行う方法をご覧ください。
製品の紹介資料はこちら↓
