2024年12月17日 07:30
現代の小売業界は急速に進化しており、競争力を維持するためにはデータに基づいた意思決定が不可欠です。
ビジネスインテリジェンス（BI）ツールは、小売業者が店舗のパフォーマンス、顧客エンゲージメント、製品マーチャンダイジング、在庫管理に関する重要な洞察を得るのに役立つだけでなく、効率的な運営と売上向上に向けても実力を発揮します。
この記事では、小売業が実施すべき分析手法や、BIダッシュボードを活用して業務をどのように最適化し次のレベルに引き上げるか、について詳しく解説します。
本記事を読めば、BIの導入がいかに競争優位性を強化し、より良い意思決定を支援するのか、ということをより深く理解いただけるでしょう。
小売業データ分析でつまずきやすい主な4つのポイント
小売業では、データ分析がますます重要な役割を果たす一方で、データ分析には多くの困難が伴います。特に小売業者にとって、データの収集、クレンジング、統合、そして高度な分析技術の習得が大きな課題となりやすいことが特徴です。それぞれの課題について見ていきましょう。
散在するデータ収集
小売業では、多くの異なるソースからデータを収集しなければならないケースが多いと言えます。
例えばオンラインショップの販売データ、店舗のPOSシステム、顧客のフィードバック、在庫情報など、データが散在しているため、一元的な収集が難しくなりやすいことが特徴です。
そうした背景から、データ分析の最初のステップとなる収集の段階で既に大きなハードルとなり、全体を把握するためのデータ分析が常に課題として取り上げられるものの、着手がなかなか進まない傾向があります。
データクレンジング
データ収集をしただけでは分析に適さない点も、ハードルになりやすいポイントです。
不正確なデータや重複したデータ、欠損データが含まれていることが多いため、分析をする前にこれらを整理し、信頼できるデータセットを作成する作業が必要となります。
データクレンジングの過程で多くの時間とリソースが必要となりますが、このステップを疎かにすると、分析結果の信頼性が大きく損なわれます。
データの統合
小売業において、異なるソースから収集されたデータを統合することは非常に重要です。しかし、各データソースのフォーマットや構造が異なるため、統合には高度な技術と深い理解が求められます。
そのため、通常では高度なIT知識を持つIT管理部門などに、データベースの設計やETL（抽出、変換、ロード）プロセスの構築などを依頼し実現させることが必要ですが、組織内にそのような部門がない、あるいは人手不足で時間が割けない場合はデータ分析を促進させるための障害となりうるでしょう。
分析に関する高度な知識
データが整備され、統合された後、次に必要となるのは高度な分析技術です。
小売業のデータ分析には、統計学や機械学習、データマイニングなどの専門知識が求められます。これらの技術を適切に活用することで、売上の予測や顧客の購買行動の分析が可能となりますが、これには熟練したデータサイエンティストの関与が不可欠です。
しかしながら、組織内にこうした分析に精通した人材がそろっていることは稀であり、データに基づく経営判断がしづらいこともよくある課題として挙げられます。
小売業のデータ分析は、上記のようなポイントでつまずきやすいものの、それぞれの課題に対処することで、ビジネスの成功につながる貴重な洞察を得ることができます。
次の章では、現代における小売業が、限られたリソースからどのようにデータ活用に取り組んでいるかについて見ていきましょう。
小売業がBI（ビジネスインテリジェンス）ダッシュボードを使うメリット
BIとは「Business Intelligence（ビジネスインテリジェンス）」の略で、企業が業務データを収集、処理、分析し、それを基に意思決定を行うための手法や技術のことを指します。
例えば、多くのデータソースから収集したデータをBIツール上でクリーニングし、統合できる他、最近では以下のような機能が日々進化し目覚ましい成長を遂げています。
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これまではITに強い人材が在籍していない企業で、BIツール等を活用したデータ分析を進めていくことはほぼ不可能に近かったのですが、最近では技術やツールの進化によって、もはや、どんなに小さな企業でも当たり前のようにデータ活用によって企業課題を解決しています。
IT分野やデータサイエンティストを抱えている企業は少なく、小売業においてもまれなケースだと考えられますので、競合との経営実績に差をつけたいのであれば何らかの対策が必要です。
さらにBIを利用すると、小売業にとって特に以下のようなメリットがあります。
在庫管理の改善
まず小売業者がいつも気にしておくべき商品在庫情報を、BIダッシュボードならリアルタイムで更新・閲覧が可能です。さらに生鮮食料品など、期限を管理すべき商品に対しても、製品が古くなる時期を監視できる環境作りが行えるため、廃棄ロスも削減できるようになります。
マーチャンダイジングの改善
BIダッシュボードを用いれば、売れ行きの良い商品とそうでない商品の推移や予測ができるようになります。今後店舗に何を在庫として持つか、製品の価格を設定する方法についてなど、これまでは時間をかけて経験則で判断していたことも、データを基により適切な決定を素早く効果的に行えるでしょう。
効果のあるマーケティング施策の見極め
BIの導入により、マーケティング施策の効果測定が可能です。店舗ごと、製品ごとの売上比較や、顧客属性、時間帯別の流入データと販売データなど、別々のデータソースのデータを掛け合わせで俯瞰的に調査できるなど、売上を伸ばして収益を上げるための投資戦略も明確化が期待できます。
顧客理解を促進する
小売業にとって最も大切な”顧客”についても、BIダッシュボードで得たインサイトから、これまで以上に理解が進むでしょう。ダッシュボードであらかじめ顧客が来店する店舗、購入商品の種別や個数、月ごとの売上高など、知りたいデータを確認したい順に並べて閲覧することで、ストーリー性のある顧客像が浮かびあがります。ペルソナ作りやターゲット設定などもより精緻に設計できるようになるため、より顧客ニーズを理解した本質的な訴求を行うには、分析で得られるインサイトは何よりも重要なのです。
以上のように、BＩを利用すればさまざまなデータソースを紐づけられるため、一つのダッシュボード上で目標の達成度や顧客理解を効率的に行うことができ、それらを社内で共有していくことで最適な戦略、経営判断を促進していきます。
たとえデータサイエンティストやデータアナリストが社内にいなくても、自社に合った適切なツールを導入することで、競合よりも一歩抜きん出た施策や戦略をいち早く実行できるようになるのです。
次の章では、小売業が今すぐ行うべき分析手法をご紹介します。
「早速取り組んでみたい」と思ったら、BIツールのトライアルで早速使ってインサイトを得てみることをおすすめします。
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BIツール選び 製品比較ガイド
成功する導入のための10の比較ポイント
小売業で使える！代表的な分析手法
流通・小売業界において、店舗の売上管理分析は基本であり、全体を把握するには必要不可欠でしょう。特に店舗が地域ごとに複数ある場合、まずエリアごとの売上達成状況を確認し、次にブレイクダウンしてエリア内店舗別に達成状況を把握します。
エリアごとの売上実績（Domo表グラフ）
エリア内店舗別売上実績（Domoデータブレイクダウン）
バスケット（アソシエーション）分析
バスケット（アソシエーション）分析とは、小売業において非常に効果的なデータマイニング手法の一つです。販売記録から特定の商品と一緒に購入されることが多い商品を簡単に分析したい時に使いましょう。
例えば、扱っているスポーツ用品の中から販売が伸びている商品の組み合わせを発見したい場合、関連のある商品同士を以下のようにマッピングします。同時に購入されている商品区分が分かれば、売り場を近くしたり、セット販売をしたりするなど、さらなる売上向上に向けた具体的な施策実施に役立つでしょう。
バスケット分析（Domo表グラフ）
バスケット分析（Domoヒートマップ）
PPM分析
PPM（プロダクト・ポートフォリオ・マネジメント）分析は、自社の商品構成を把握するために不可欠な手法です。市場成長率と市場占有率の二次元グラフを作成し、自社商品を「花形」「金になる木」「負け犬」「問題児」の4グループに分類しましょう。
例えば、「花形」商品にはさらに投資を行い、「金になる木」で出た利益を他事業への割り当てなどができる、と判断できます。一方で、「問題児」商品には改善策を講じるなどの戦略を立てることが可能であり、「負け犬」は今後の成長見込みが薄いため、撤退する、資源を他事業へ振り分けするなどの措置が必要となります。
PPM分析(Domoバブルチャート)
ABC分析
ABC分析は、複数の指標から重視するものを選択し、優先順位をつけて管理する手法です。
例えば売れ筋商品を視覚的に知りたい場合、この分析手法が有効になります。
まず、売上金額が高い順にABC別にランク付を行います。例えば、蓄積売上高の上位から7割を占めた人気商品をランクA、7割から9割をランクB、それ以外をランクCとします。このようにランク付を行っておけば、Aランク商品は売上を大きく支えるため品切れを起こさないようにし、逆に売上に繋がらないCランク商品は仕入れを減らすなどの施策を実行する、といったアクションが明確になるのです。この手法は、似た製品の中でのラインナップを再検討する際にも有効ですので、ぜひ活用してみてください。
ABC分析（Domoパレート図）
これらはDomoをはじめとするBIツールを利用すれば、多くのグラフからユーザーが自由に選択してダッシュボードを作成できるほか、複雑なデータは開発をすることでも実現可能です。
さらに最新のBIツールにはAIが搭載されているため、予測分析も可能です。これまでは経験と勘、度胸にしか頼れなかった分析が、データを活用することでより正確に将来を見通せるようになります。
これらの分析を実施することで、小売業はデータに基づいた意思決定を即座に行い、効率的な運営と売上向上をこれまで以上に簡単に実現できるようになるでしょう。
製造、物流、卸・小売、旅行業などの20事例を掲載！
BIプラットフォーム Domoまとめて導入事例集
Domo（ドーモ）とは
Domoは、あらゆるデータを統合・可視化でき、企業のデータ活用を促進する、アメリカ発の完全クラウドベースのデータ活用プラットフォームです。
一般的には「BIツール」と呼ばれるカテゴリーに分類されますが、Domoは「データでビジネス成果を最大化」することを目的に、ビジネスプラットフォームとしての色合いを意識した設計がされていることが特徴です。
ITトレンドのGood Productで4期連続受賞するなど、日本国内においても非常に評価されています。
ここまで高評価をもらえている理由のひとつとして、Domoは組織にいる人々とデータの距離を近づけ、自分たちでデータを紐解く環境づくりを行えることが挙げられるでしょう。
これまでウォーターフォール型でしかデータにアクセスできなかった社員がリアルタイムにビジネスに必要なデータを手にすることで、より効率的かつ創造性に富んだアイデア出しを可能にしてくれるため、組織全体の意識が変わるきっかけになることもDomo最大の魅力の一つです。
Domoの使い方や概要については、以下の記事で詳しくご紹介しておりますので、ぜひご一読ください。
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小売業でDomo（ドーモ）を導入すべき理由
Domoは小売業と非常に相性が良いツールです。なぜなら、Domoは大量のデータを高速で処理し、リアルタイムで可視化することが優秀だからです。小売業でよくありがちなのが、Excelでデータを管理し、ピポットテーブルなどで分析をしようとしているものの、データが重くなりがちであり、こうした環境は効率的な分析を阻害します。Domoを使用することで、これらの問題を解決し、迅速かつ正確な意思決定を可能にします。こうした業界でBIを使っているかどうかは、実はビジネスの成長スピードにも大きな影響を及ぼしているのです。
DomoはExcelデータも自動で取り込めるため、リアルタイムデータを日々追跡可能です。さらに、誰でも簡単にデータの取り込みから分析作業まで一気通貫で行えるため、ITに精通していなくてもBI分析作業が簡単に行えます。小売業の方にこそぜひ使っていただきたいツールです。
DomoのExcelプラグインについては、以下の記事で詳しく解説しております。使い方にご興味のある方は、ぜひご一読ください。
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失敗しないBI導入のための13のチェックポイント
まとめ
いかがでしたでしょうか。この記事では、小売業界におけるデータ分析の重要性、またデータ分析手法をご紹介しました。
小売業界では、特に顧客の行動データや売上データなど、別々のシステムで管理するためデータが散在しがちです。これらを統合して分析しようとすると、データ収集やクレンジングなどに膨大な手間がかかります。さらに、IT知識に長けた人材がいないと、分析業務はつい後回しにしてしまいがちです。
こうした課題には、データ収集から分析まで誰でも簡単に操作ができるBIツールを導入することで解決できます。小売業界ではまだ浸透が進んでいないからこそ、競合より一歩先に出るにはいち早い導入が鍵となります。まずは30日間の無料トライアルで、早速使ってみませんか？
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Domoまとめて導入事例集
Domoセミナー / イベント情報
また、実際にDomoを動かしていただけるBI無料トライアルもご用意いたしました。ご興味がある方はぜひ上部メニューよりお申し込みください。
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