事例で学ぶBI活用のアイデア【第2回】
BIによるPOS分析でタイムリーな売れ筋把握を実現した小売業事例
年間取扱商品13万アイテムから売れ筋を把握した小売業のBI活用事例。顧客を飽きさせない店舗作りを実現するために、店舗別・商品分類別の実績データを業務担当者自身が取り出せる環境があった。
小売業の売り上げデータは取得しやすいがデータ量が膨大
ビジネスインテリジェンス(BI)の活用事例で多いのが、小売業をはじめとする流通業の販売分析だ。これには理由があり、他業種に比べて売り上げデータを取得しやすく、かつ売り上げデータが大量に企業の中にたまっているからだ。特に小売業ではPOS(Point of sale system)レジを利用した販売が一般的であり、POSレジに入力されたデータを本部に集約する仕組みが業務のインフラとして構築されている。一般的にはそのデータを利用して、店舗の売上集計を行ったり、販売数量から在庫を自動計算して発注データを作成し、商品の発注業務を行ったりしている。
POSレジには売れた商品1つひとつの明細がデータとして登録されるだけでなく、顧客の性別、年代、1人客かファミリー客か、などのプロファイルデータを売り場担当者が判断して入力している店舗も少なくない。この場合には、「どのようなプロファイルの顧客が」「どの店舗で」「いつ」「何を」買ったかを、データで知ることができる。
また昨今では、ポイントカードのように事前に登録された個人情報を併せて入力するケースも増えてきた。この場合には、個人情報と結び付いたデータが残るため、このデータを活用して特定の嗜好を持つ人に絞ってキャンペーンの案内などを行うこともできる。
一方で、POSデータは売れた商品1つひとつの明細が蓄積されるため、非常に大規模なデータ量となるケースも多く、システム的には非常に難しい要件となる。本連載の第1回「現場のBI利用で経営スピードを加速した外食産業事例」で紹介した飲食店の場合も、月間1900万件を超える大規模データを前提としたBI活用事例だ。今回はそういった課題を乗り越えて、POSデータを積極的に店作りに活用している事例を紹介したい。
13万アイテムにも及ぶ商品のデータ分析で、いつ来ても新しい発見を
事例企業プロファイル
業種
- 自社オリジナル商品も取り扱う輸入生活雑貨小売業
企業規模・業種内容の参考データ
- 国内に100店舗以上を展開
- 全店舗での年間取扱商品総数は約13万アイテム
- 仕入先は海外が欧米中心に約300社、国内は約800社
今回紹介する企業は、アメリカンスタイルのドラッグストアをイメージした店舗作りをコンセプトに、関連店舗も含めて国内に100店舗以上を展開する生活雑貨小売業だ。新しいブランドを次々とオープンし、着実に事業を拡大している。約2週間に一度、新商品を店舗に並べることで、顧客がいつ来ても新しい発見がある店作りを目指している。そのためには、仕入れた商品がどれだけ売れ、どれだけ在庫があるかといった、商品の状況を常に把握しておかなければならない。そのためにBIは必要不可欠ものとなっている。
店舗により差はあるものの、1店舗で1万~2万アイテム程度を取り扱っており、全店舗で取り扱う商品数は多い月で7万7000アイテム、年間では13万アイテムに及ぶ。顧客満足度の高い店舗作りを実現するためには、常に商品の販売動向を分析しておかなければならない。そのため同社は以前からデータ分析におけるさまざまな取り組みを推進してきた。
分析環境のパフォーマンスや操作性、開発コストなどが課題に
同社は1990年代初めに基幹システムを再構築している。この基幹システムで処理したデータをMicrosoft Office Excelなどのツールで利用したいという要望があり、これまでに何種類かのデータ分析ツールを導入し、データ分析を行ってきた。
しかし、どの分析ツールもパフォーマンスや操作性、開発コストなどの課題を抱えており、なかなか満足できる分析システムを構築することができなかったという。中でもUNIXベースの分析ツールでは、何かを変更しようとすると有料サポートを利用しなければならず、費用面が課題となっていた。そこで、導入から運用・管理まで全て自社で対応でき、低コストで導入できる高パフォーマンスの分析ツールを探すことになった。
幅広い分析業務で活用し既に不可欠なツールに
新たなBIシステムは2007年4月より導入を開始し、データ移行などを行いながら同年10月に本格的に利用を開始した。新BIシステムは、売り上げシステムや在庫システム、会計システムなどの基幹システムのデータと、POSシステムや物流システムのデータを夜間バッチで組み合せ、ETLツールを経由してBIシステムに登録される仕組みになっている。
BIシステムに蓄積したデータは、店舗向けの売り上げ情報などの頻繁に利用される機能を定型メニューとして登録してWebブラウザで表示している。メニューをクリックするだけで売上一覧とそれに基づくグラフなどが表示されるだけでなく、Excelのインタフェースを利用してデータを抽出し、非定形の情報を自由に加工することもできる。
新しいBIシステムを使っているのは、主に商品バイヤーや商品管理部門などだ。直営店の管理部門では、店舗別・商品分類別の実績や、売れ筋商品は何かを把握するために利用している。また、卸売り部門では、提携店の売り上げを把握したり、売れ筋商品によるキャンペーンを提携店に提案したりする業務などにも利用している。
さらに、販売促進部門ではテレビや雑誌で取り上げられた商品の販売状況などの分析に、商品開発部門では注目している商品が過去にどれくらい売れたかを調べることなどにも利用している。
この企業ではBIツールが幅広い業務で利用されており、なくてはならないツールとなっている。まさに道具としてBIツールを業務担当者が業務現場で利用している事例といえるだろう。また、売り上げへの貢献だけでなく、死に筋商品を把握して早期にアウトレットで販売することにより不良在庫をなくし、キャッシュフローにも良い効果が出ているという。まさに使いようによって現場でさまざまな効果を上げている。
小島 薫
ウイングアーク テクノロジーズ株式会社
営業本部 製品戦略部 部長
石川県出身 1959年生まれ。製造業でのシステム構築、経営企画などに従事した後に、独立系パッケージベンダーに入社。汎用機からオープンシステムまでの基幹系データベースを中心に、データウェアハウス(DWH)、XML関連のサポート、プリセールス、コンサルティング、マーケティングを経験。2005年にウイングアーク テクノロジーズに入社し、技術本部長を経て、現在製品戦略部 部長。
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