データ分析をやっても無駄？実例から見る本当のデータ分析～【連載-1】

##はじめに

ダッシュボードの作成過程を理解していただくように、前の記事[ダッシュボードを作ってみたらそんなに難しくない](https://qiita.com/Hailee/items/2a8e22b78effe147de0d)では、データを簡単なチャートで反映させました。

今回の記事はその記事の続きみたいなもの。少し実践的なデータ分析の話題をしたいと思います。例えば、売上データから、“何が売れているのか”、また“何が売れていないのか”などを判断できて、解決策の提案になれるなど。最近よく触れる小売業から始めましょう。一回の記事で説明しきれないので、二、三回にするかなと思います。



##データ分析の現状



デジタル化の影響で、小売業は現在さまざまな課題を抱えています。

①消費者のニーズが多様化、細分化してきています。今は単なる商品力だけではモノが売れない時代となっているので、高度な顧客分析によって、消費者の顕在ニーズと潜在ニーズを見極めて、つまり消費者心理や購買行動の理解力を高めないといけません。

②インターネットとスマートフォンが普及につれて、消費者の購買行動も変わっています。店舗に足を運ぶ前にいろいろ事前調査を行って商品を見極めて、店舗に行ったとしても、下見にとどまって商品を最安値で販売しているEコマースをスマートフォンで検索することは多いです。従って、店舗のショールーミング化が起きて、商品の管理と運営状況の把握が困難になっています。（出典：[「小売業の一般的な課題と解決策」](https://www.cloudtimes.jp/dynamics365/blog/retail-business-issues-solution.html)）
  


消費者の理解と店舗の運営におけるデータ分析と活用の重要性を気づいた企業はデータ分析ツールやシステムなどを導入しましたが、様々な問題も出てきしました。
![1.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/266670/66f884dd-73f9-2d3d-f723-be0d83bec96a.png)

データ分析システム中の[ダッシュボードとレポート](http://www.finereport.com/jp/analysis/northstarmetrics/?utm_source=Qiita&utm_medium=media&utm_campaign=retail1&utm_term=dare_buda2)はテーマと目標が曖昧であり、だたいろな次元と形でデータを反映させる結果、みんなはデータを見たい時に限り、分析システムを利用することになります。つまり、役に立つ正確な分析結果を導き出せず、リアルタイムな問題の解決を実現できないことです。

 

 
##実例でデータ分析を学ぶ

スーパーチェーンを例として、[FineReport](http://www.finereport.com/jp/?utm_source=Qiita&utm_medium=media&utm_campaign=retail1&utm_term=fr_top2)によって実現した効率的なデータ分析を説明します。

FineReportのPC端末でレポートを作成して、そのアプリのレポート閲覧とバーコードスキャン機能と組み合わせることで、チェーン店の経営層から店長、販売員まで簡単に利用できるデータ分析システムを作りました。
（ダウンロードは[コチラ](http://www.finereport.com/jp/products/?utm_source=Qiita&utm_medium=media&utm_campaign=retail1&utm_term=here_pro2)、個人利用無料）


スーパーチェーンは大体以下のような構造だと考えられます。

![2.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/266670/82c7babf-7e24-c4f4-e7d9-087cb858fca0.png)

まず、小売業に含まれるデータ分析のテーマを明確にします。

 
![2.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/266670/c6d58897-9aee-7a7e-8e9a-15c4efc315db.png)



###1.商品分析

早い商品リサイクルに一番肝心なのは商品管理です。以前からPOSで取得していた販売データをベースに発注内容を決めたりしていたわけですが、POSデータからは「いつ、何が売れたのか」しかわかりません 。何が売れているのか”、また“何が売れていないのか”は把握できません。あるいは、すべての情報を手動でExcelに入力し、メールで共有します。それはチェー店の場合にすごく不便であり、商品調達の効率を低下させます。

__商品分析の過程と必要な指標：__

![12.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/266670/2827cec9-32b3-b37f-4e77-eff4376100db.png)

####商品情報の登録

仕入れる時、[FineReportアプリ](http://www.finereport.com/jp/mobile/?utm_source=Qiita&utm_medium=media&utm_campaign=retail1&utm_term=app_mobile2)で商品のバーコードと商品名をスキャンニングして、部課を選択すると、商品情報がデータベースに入力されます。
![4.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/266670/71b6f688-5ed7-dd33-b1c8-9949cf896f46.png)



 
####商品別分析ーバーコードスキャン

![5.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/266670/2a0de469-a5a9-f6f8-3f06-ec7495856819.png)


店内で異常状況の商品が発覚した際、FineReportアプリで商品のバーコードをスキャンニングして、関連情報を検索します。

![6.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/266670/dc418672-974a-89cd-fc93-2e4adb3c99f4.png)


商品の販売状況を把握するために、当店本日の売上と在庫を数字で、地域販売状況を縦棒グラフで、当店の7日販売量を折れ線グラフで表示します。当店の売上が目立つように、事前に赤に設定します。

![7.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/266670/49b8c0ee-ca01-07eb-8c53-a39978bf5c4c.png)


![8.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/266670/3f931ff8-194c-3634-4e47-3f622676e9c4.png)


商品を調達するために、商品の地域在庫状況の分析も必要です。限界の数字を設定しておくことで、例えば、500単位以上の在庫ありの店舗をオレンジで表示します。

![9.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/266670/1a847611-96b0-3d3a-1224-614ea8411f4e.png)



####商品在庫分析

死に筋商品：在庫量の高い順に商品を並べて、在庫量と在庫日数を表わす縦棒ー折れ線の組み合わせグラフを作成します。在庫回転期間が30日以上の商品に対して、在庫の処分などを考えておくべきです。
![10.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/266670/942cdc1b-b5cb-f46b-9501-6268c9e583e0.png)


売れ筋商品：売上の高い順に商品を並べて、縦棒グラフで表示します。売れ筋＆本日在庫なしの商品の仕入れを準備しておく必要があります。

![11.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/266670/80c9d328-f21b-b924-f9f2-81ae0e7c53b6.png)




####商品ABC分析

重点的に販売する商品を絞り込んだり、売れ筋商品や死に筋商品を把握することで効率的に販売戦略を実行することができます。上記の在庫分析のほか、よく用いられるのがABC分析手法で、売上の高い順に商品を並べ、棒グラフと、高い順に足し上げていった売上高の累計割合を表わす折れ線グラフを作成します。

![12.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/266670/a58d0c47-a93e-a9ec-6d53-870d1a0b7fea.png)


この例では、累積で80％までの売上を占める商品をA、80%〜90％までの売上を占める商品をB、残りの10%を占める商品をCとして商品をグループ化します。

Aランク商品は売れ筋であり、回転率が高いことも予想されるので、仕入れや在庫も注視しておく必要がありますが、Cランクの商品は死に筋商品なので、もし管理コストばかりかかって利益に貢献していないようであれば、今度仕入れないことなどを考えます。

 *    *    *


次回の記事：[データ分析をやっても無駄？実例から見る本当のデータ分析～【連載-2】](https://qiita.com/Hailee/items/6fbc6f9f6a06bc82ac38)

記事の更新を見逃したくない方はよかったらQiitaまたはTwitter [@HaileeKana](https://twitter.com/HaileeKana) のフローお願いします～

 

__[【学習計画】十週間で知識ゼロからのデータ分析入門](https://qiita.com/Hailee/items/781e33e2474e254fdd7c)に関する記事を以下にまとめておきました。__

- [データ分析に欠かせない五つの考え方【データ分析手法をたくさん知っても活用できない根本理由】](https://qiita.com/Hailee/items/e248c202bfe0710a5b29)

- [誰でもすぐわかるデータベース基礎の基礎~](https://qiita.com/Hailee/items/667842f5eec76dc3553e)
- [初心者が押さえておくべきSQLガイド](https://qiita.com/Hailee/items/136439b53a1c4a8265b3)

- データ分析をやっても無駄？実例から見る本当のデータ分析～【連載-1】
- [データ分析をやっても無駄？実例から見る本当のデータ分析～【連載-2】](https://qiita.com/Hailee/items/6fbc6f9f6a06bc82ac38)
- [ダッシュボードを作ってみたらそんなに難しくない](https://qiita.com/Hailee/items/2a8e22b78effe147de0d)

- [業務知識すら知らないとデータ分析をやれないでしょう【連載-1】](https://qiita.com/Hailee/items/d200ec744a18e46f4603)

- [業務知識すら知らないとデータ分析をやれないでしょう【連載-2】](https://qiita.com/Hailee/items/da8af31f83c03d3e3cec)

*    *    *

ツイッターでデータ分析・可視化、仕事のスキルについての面白い情報を発信しています。よかたっら覗いてください！:sparkles:
<blockquote class="twitter-tweet"><p lang="ja" dir="ltr">前はデータ分析職につきたい方のために、十週間の学習計画を紹介しました。ここはインフォグラフィックにまとめてみます！記事と合わせてお読みください！<br>記事のURL：<a href="https://t.co/1wBiLQiRzi">https://t.co/1wBiLQiRzi</a> <a href="https://twitter.com/HaileeKana?ref_src=twsrc%5Etfw">@HaileeKana</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/note?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#note</a> <a href="https://t.co/wWH0jMBwHb">https://t.co/wWH0jMBwHb</a></p>&mdash; HaileeKana (@HaileeKana) <a href="https://twitter.com/HaileeKana/status/1282126955345633280?ref_src=twsrc%5Etfw">July 12, 2020</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>