Update : 2023.4.17

小売店のデータ分析
売上アップにデータ分析が欠かせない理由とは？

この記事でわかること

小売店におけるデータ分析の重要性
データ分析の種類
データ分析を行う際のポイント

読了目安：6分

小売店の売上が思うように伸びず、頭を悩ませている経営者の方も多いのではないでしょうか。現在の方法や施策の問題点を把握するためには、データ分析が欠かせません。データを上手に活用する方法を知り、小売店経営の課題を解決して売上アップを目指すとよいでしょう。本記事では、データ分析の重要性や種類、データ分析を行う際のポイントなどについて解説します。

目次

小売店におけるデータ分析の重要性
データ分析の種類
データ分析を行う際のポイント
最後に

小売店におけるデータ分析の重要性

小売店の現状を把握するうえで、データ分析は極めて重要な作業です。売上や来店者数、リピート率などの指標を数値で定量的に把握することで、現状の課題が浮き彫りとなり、改善すべき点から今後の施策の方向性が決まります。小売店におけるデータ分析は、店舗・商品・顧客という3つの視点から多角的に行うことが大切です。

複数の店舗を運営している場合、各店舗のデータを比較すれば、収益性の高い店舗の特徴が割り出せます。商品の視点からは、分析を通して売れ筋の商品と人気のない商品を把握することで、在庫や仕入れを適切に管理できるようになるでしょう。また、顧客の行動パターンを分類して販売活動に活かすことも、データ分析の重要な役割です。

データ分析の種類

小売店でデータ分析を行うときは、どのような方法で活用できるのか知っておくことが大切です。目的に合った分析手法を選択し、適切に運用して経営改善を目指しましょう。
ここからは、データ分析の種類とその特徴についてご紹介します。

ABC分析

ABC分析は、複数の指標から特に重視する評価軸を決定し、商品をA・B・Cのランクに分類したうえで管理する手法です。小売店においては、商品の売上分析を行う際の王道的手段と言えます。売上を評価軸とする場合、最も売上の高い商品グループをAランク、次に売上の高い商品グループをBランク、売上の低い商品グループをCランクと分類します。ABC分析によって商品をランク分けすれば、売れ筋であるAランクの商品を優先的に入荷し、Cランクの商品は他の商品と入れ替えるといった施策が行いやすくなります。売上以外にも、数量や利益率など戦略立案に役立つ指標を見極め、重点的に分析するとよいでしょう。

商品カテゴリー分析

商品カテゴリー分析は、顧客データの分析を通して商品をカテゴライズする手法です。小売店の顧客は、同じカテゴリーの中で商品を比較検討します。顧客がどの商品を同じカテゴリーだとみなしているのかデータから分析し、それらを陳列棚の近くにまとめることで、商品の選択肢が増えて購買につながりやすくなります。商品のカテゴライズによって自店舗の強みが見えてくることも、この手法のメリットです。例えば、菓子パンのカテゴリーに含まれるものがよく売れている場合、菓子パンの種類や入荷数を増やせば売上アップが狙えます。

購買ランキング

購買ランキングは、多く売れた順番で商品にランキングを付ける手法です。売れた順に上から商品コードを並べ、商品名や売上数量、単価、金額などを併記します。このようにランク付けすることで、特定の時期に最も売れた商品が把握できます。ランキング上位の商品がよく売れた背景を分析して戦略を立てれば、より高い売り上げが狙えるようになるでしょう。多店舗展開している場合は、店舗ごとの購買ランキングの内容を比較することが重要です。それぞれの地域差を把握したうえで、店舗ごとに最適な販売方法を取り入れてみましょう。

メトリクス分析

メトリクスとは、収集した活動データを加工し、定量化した指標のことです。作業の工数や進捗状況といったデータを数値化することで、現状を把握しやすくする効果があります。プロジェクトの進捗状況を管理する場合によく用いられます。この分析は、小売店でいえば、売上目標の達成状況を把握したいときに効果的です。当初の予定よりも進捗が遅れているなら、販促キャンペーンを実施する、人員を増やすといった施策で売上アップを目指します。メトリクス分析を通して現状を可視化することで、目標を達成できる可能性が高まるでしょう。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は、膨大なデータの分析を通して顧客の行動の関連性を見出す手法です。購買ランキングなどで売れ筋の商品は把握できますが、「商品Aを買った顧客は商品Bも一緒に買う傾向がある」といったことまではわかりません。顧客の購買履歴などを分析し、そうした関連性を抽出するのがアソシエーション分析です。分析を通して購買行動の傾向が把握できれば、陳列の工夫で売上アップを狙うこともできます。例えば、商品Aの近くに商品Bを並べて潜在的なニーズに訴求する、などの工夫が考えられます。

データ分析を行う際のポイント

データ分析を行うときは、なぜ分析を行うのか、目的を明確にしておくことが重要です。売上を向上させるために売れ筋の商品を分析するなど、目的と手段の関係をしっかり把握しましょう。

また、現状の課題について仮説を立て、その仮説をもとにデータを分析すると効率的です。膨大なデータを集めても、適切に分析できなければ役には立ちません。ざっくりと現状を把握したうえで問題点について仮説を立て、データ分析を通して仮説を検証するという流れを意識しましょう。

データ分析の結果、現状の課題を把握することができたら、改善するための施策を打ち出す必要があります。小売店の経営改善には長い時間がかかります。焦らずじっくりと改善策を打ち出していく姿勢が肝心です。