食料品店がデータ分析の活用する10の方法

データ分析は、スーパーマーケットにとって、顧客をよりよく理解し、店舗の効率性と収益性を高める上で、ますます重要なツールとなっています。

まず第一に、スーパーは、分析によって顧客の行動に関する貴重なインサイトを得ることができます。購買履歴、人口統計、ソーシャルメディア活動など、顧客に関するデータを分析することで、スーパーは顧客のモチベーションをより深く理解することができます。スーパーは、こうした知識を活用してマーケティング戦略を調整し、売上を伸ばすことができます。例えば、分析を利用して、最もロイヤルティの高い顧客が高齢者であることを突き止め、高齢者をターゲットにした特別プロモーションを実施して収益を増やすことができます。

また、販売データを分析して回転の遅い商品を特定し、それに応じて在庫を調整することで、コストを最小限に抑え、利益を最大化することもできます。このようなデータ分析は、乳製品、卵、肉などの生鮮食品にとって特に重要です。また、分析を使ってチェックアウトのプロセスを評価し、改善すべき点を特定することもできます。例えば、分析を使って最適なレジのレーン数を決定したり、あるいは追加のトレーニングが必要なレジ担当者を特定したりすることができます。

さらに、異なる店舗の売上データを分析することで、スーパーは新たな業界トレンドや顧客のプリファレンスの変化を特定できます。このような分析は、新製品の投入や商品構成の変更に役立てることができます。

スーパーマーケットにおけるデータ分析とは

スーパーマーケットにおけるデータ分析とは、購買履歴、トランザクション、在庫、その他の生データを高度なソフトウェア・アプリケーションを使用して分析し、マーケティング、仕入れ、マーチャンダイジング、人員配置、その他の意思決定に役立てることを指します。

たとえば、分析ソフトウェアは、顧客記録にある購買履歴に対してアルゴリズムを使用し、オンラインショッパーが入力したオンライン検索内容と組み合わせて、彼らが購入したい商品の種類を予測することができます。また、分析を使用してコールセンターのログを掘り下げ、カスタマーサービス担当者に特定の製品に関して注意喚起することで、担当者は、その件で電話をかけてきた顧客に対し解決策や代替案を提供することもできます。これにより、カスタマー・エクスペリエンスをフラストレーションから驚きや喜びへと変えることができます。スーパーマーケットは、多くの場合、分析ソフトウェアと過去の販売データを組み合わせて使用し、顧客の需要を満たすことができるより賢明な仕入れの意思決定に役立てています。

主なポイント

• スーパーは、データ分析を利用して顧客の行動やプリファレンスを把握し、価格設定の最適化、在庫管理の改善、マーケティングプログラムの効果分析、カスタマーサービスの向上に役立てています。
• スーパーは、データ分析を利用して、お勧めの商品をパーソナライズし、よりターゲットを絞ったプロモーションを顧客に提供することで、収益拡大につなげています。
• スーパーのマネージャーは、データ分析を活用して、食品の腐敗を減らすためのより良い仕入れサイクルを確立したり、店舗の一部における温度管理を改善したり、盗難や不正行為を示唆するような疑わしい傾向を特定したり、その他の種類の「漏出」を減らしたりしています。
• スーパーは、レジの待ち時間を最小限に抑えるためにデータ分析を活用し、時間帯に応じてレジ係の人員配置を調整しています。

スーパーマーケット向けデータ分析

スーパーマーケット業界の小売ビジネスはますます複雑化し、競争が激化しています。スーパーは、価格インフレ、継続的な供給の乱れ、気候変動、パンデミック後の顧客行動の変化といった状況を踏まえて、食品アレルギーや食生活に対する意識の高まり、サステナブルな生産やオーガニック製品に対する需要など、新しい消費者動向を迅速に特定する必要があります。

データ分析ソフトウェアは、スーパーが経験的データを効率的に選別、関連付けるために必要なツールを提供することで、迅速なビジネス上の意思決定を支援します。分析は、データの役割を、単に前週、前月、前四半期の財務実績を説明するための手段から、将来を予測し、ビジネスチャンスを最大化するための行動を提案するツールへと昇華させます。例えば、大学近くの店舗でカリフラワー・ピザの需要が急に高まったというような、特定の場所における消費者の購買パターンの微妙な変化を、データ分析によってスーパーは察知することができます。これにより、スーパーは、これらの店舗ではその商品を多店舗より多く仕入れるべきだということが分かります。

食料品店がデータ分析の活用する10の方法

スーパーは、データ分析を周期的に使用し、入荷時の商品状態、商品の販売やサプライヤーへの返品に伴う在庫レベル、店舗で買い物をする消費者のタイプ、競合他社の価格に関するデータなどを社内外のソースから収集しています。スーパーは継続的にこのデータを強化し、マーケティングや販促のオファー、価格設定、再注文、返品などを改善するために分析を適用しています。

1. 在庫管理

在庫管理は、生鮮食品を大量に扱うスーパーマーケット・ビジネスにおいて、最も困難な課題の一つとなっています。データ分析は、スーパーが乳製品、肉、魚、その他の生鮮食品を十分に確保するのに役立つほか、売り場から商品を撤去する最適なタイミングを決定するのにも役立ちます。

分析はまた、利用すべき配送センターや最も効率的なトラック輸送ルートを決定することで、輸送コストを削減するのにも役立ちます。さらに、分析は、食料品以外の商品の在庫管理や、季節商品（クリスマスの装飾品など）を適切な時期に陳列できるようにするのにも役立ちます。

2. 不正と盗難の検出

スーパーは、データ分析を使って、顧客の異常な購入パターンを特定し、在庫レベルを追跡することで、不正や盗難を検知することができます。例えば、POSデータに基づく分析は、異常に多額の買い物をしたり、頻繁に返品したりする顧客を特定し、払い戻し詐欺の疑いがあることを知るのに役立ちます。また、レジ係が友人や親戚と共謀し、一部の商品を不当に値引きするなどの不正行為（レジ犯罪）を行っているかどうかも、分析で確認できます。さらに、データ分析を使用して、実際の在庫レベルと店舗のシステムに記録された在庫との間の矛盾を特定できます。

3. 食品ロス管理

データ分析ツールは、特定の食品、飲料、その他の商品を廃棄すべき時期を予測するのに役立つ予測モデルを生成し、スーパーが廃棄を回避または最小限に抑えるための行動を取れるようにします。また、スーパーでは、輸送中や、特定の物流会社および店舗エリア内など、食品の劣化が発生しているエリアを特定するためのデータ分析も行っています。そうすることで、発生を軽減することができます。さらに、分析によって、温度、湿度、光などの劣化の要因に関するインサイトが得られ、食品の保管方法や陳列方法を変更することができます。

4. デジタル注文の管理

データ分析は、スーパーがデジタル注文システムのパフォーマンスを測定するのに役立ちます。分析には、注文の処理件数や注文が完了するまでの時間、顧客満足度スコアなどが含まれます。さらに、分析はスーパーがオンライン注文における行動パターンを特定するのに役立ち、それに応じてプロセスや商品を調整することができます。

5. 従業員の生産性向上

スーパーマーケットのマネージャーは、データ分析を使って来店客の多い時間帯と少ない時間帯をグラフ化することで、来店客の少ない時間帯は棚の補充や通路の清掃などの業務、そして来店数の多い時間帯はレジ打ちなど、人材を適切なタイミングでシフトできます。

また、分析を利用して在庫管理を改善し、特定の商品を補充するためにいつ、どこに人材を導入すべきかをきめ細かく特定しています。これは、総合スーパーなど、店舗面積が非常に広いスーパーでは特に重要です。

6. マーケティングと販促活動のパーソナライズ

スーパーは、ロイヤルティ・プログラムを使って、実店舗とオンラインの両方から顧客データを収集し、そのデータを分析して、パーソナライズされたクーポンやその他のプロモーションを生成しています。こういったロイヤルティ・プログラムは顧客に非常に人気があり、このようなプログラムから影響を受けることはほとんどない、またはまったくないと答えた顧客は、調査対象の 11% (PDF)にすぎません。また、データ分析は、特に同じ属性の人々が一緒に購入することが多い商品をクロスプロモーションするために、商品を関連付けるのにも役立ちます。例えば、分析によって、プレミアムコーヒーを購入する人はオーガニックバターも購入する傾向があることが分かるかもしれません。これにより、スーパーは、利益率の高い商品のプロモーションをグループ化することができます。

7. 運用の微調整

データ分析は、売れている商品と売れていない商品に関するインサイトを提供することで、スーパーが在庫数と商品の価格を適宜調整し、全体的な運用効率を向上させるのに役立ちます。分析はまた、スーパーの人員配置（上記の「従業員の生産性」のセクションを参照）や店舗レイアウトを最適化し、スペースを最も効率的に活用するのにも役立ちます。例えば、分析ソフトウェアが作成するレポートにより、顧客が最も長く滞留している場所をヒートマップで表示することができます。さらに、分析を利用して、廃棄物やエネルギー消費を削減できる場所など、コスト削減の機会を特定することもできます。

8. 価格管理

データ分析は、消費者行動、価格トレンド、競合他社の価格に関するインサイトを提供することで、スーパーが価格を調整するのに役立ちます。分析はまた、値引きやその他の販促活動が利益に与える影響をスーパーが理解するのにも役立ちます。

9. サプライチェーン全体の可視化

分析は、在庫レベル、需要トレンド、供給ルートのボトルネックに関するインサイトを提供することで、スーパーがサプライチェーンを可視化するのに役立ちます。また、輸送ルートを最適化することで、サプライチェーンのコストを削減し、配送を迅速化できる機会を特定することもできます。さらに、スーパーはデータを分析することで、商品の産地やその他の規制の遵守違反など、サプライチェーンにおける不正を検出することができます。

10. 収益性の向上

スーパーは収益面とコスト面の両方でデータ分析を活用し、収益性を改善しています。収益面では、分析によって顧客の行動やプリファレンスを把握することで、スーパーはターゲットを絞ったマーケティング戦略を立て、売上を伸ばすことができます。また、分析を活用して最も収益性の高い商品カテゴリーを特定し、商品ラインアップを見直すきっかけを作ることもできます。コスト面では、分析は、スーパーがサプライチェーンの効率を高め（セクション9を参照）、より低コストのサプライヤーを見つけ、エネルギー、労働力、材料、その他の支出を削減する機会を特定する上で役立ちます。

スーパーマーケット向けデータ分析ソフトウェア

スーパーマーケット向けデータ分析ソフトウェアは、業界データを収集、保存、分析します。スーパーは、顧客行動、商品トレンド、および購買パターンの理解を深めるためにこのソフトウェアを使用します。スーパーはまた、顧客の購買履歴を分析してクロスセルの機会を特定したり、顧客の属性を分析してターゲット市場をセグメント化するためにもソフトウェアを使用します。さらに、スーパーは、分析ソフトウェアを使用して商品の売れ行きを追跡し、在庫ニーズを判断しています。その他の用途としては、販売実績の追跡、競合他社の価格戦略の分析、販促効果の評価などがあります。

オラクルの分析を活用して予測から補充まですべてを効率化

Oracle Retailの分析ソフトウェアは、顧客行動に関するインサイトを提供し、スーパーが価格設定やマーチャンダイジングについてより適切な意思決定を行えるように支援します。また、販売傾向や機会の特定、需要の予測、顧客のターゲット・グループへのセグメント化、在庫レベルの最適化にも役立ちます。さらに、このソフトウェアは、スーパーが店舗運営のパフォーマンスを可視化し、顧客サービスや店舗レイアウトなどの分野を改善するのに役立ちます。

スーパーはOracle Cloud ERPアプリケーションを使用して、オラクルの分析機能を活用し、オファー、価格、品揃えの調整、ロイヤルティ・プログラムの有効活用による顧客の維持、さらには地域ごとの適切な店舗数の割り当てなどに役立てています。また、顧客がどのように購買決定を下すかを見極め、有益な予測や規範的提案を行うのにも役立ちます。

スーパーマーケットにおけるデータ分析：よくある質問

スーパーはビッグデータをどのように利用していますか

スーパーは、顧客ニーズやプリファレンスの特定、価格の調整、プロモーションへの情報提供、顧客サービスの改善、およびオファーのパーソナライズを行うためにビッグデータを分析しています。顧客ロイヤルティカード、アンケート、Webサイト、POSシステム、店舗レベルのビデオなど、さまざまなソースからデータを収集・分析することで、スーパーは顧客の行動や購買パターンに関するインサイトを得ることができます。これらの情報は、スーパーが、どの商品をどれだけ仕入れ、どのように宣伝・陳列するのがベストかを決定するのに役立ちます。

スーパーではどのようなデータ収集方法を使用していますか

スーパーでは、オンラインやEメールでのアンケート、POSシステム、ロイヤルティ・プログラム、Webサイト・クッキー、ビデオ・システム、ソーシャルメディア分析、サードパーティのデータ・プロバイダーなど、さまざまな方法やシステムを使ってデータを収集しています。

小売業界ではデータ分析をどのように利用していますか

小売業者は、顧客のプリファレンスに関する理解を深め、価格やプロモーションを最適化し、在庫管理を改善し、マーケティング・プログラムや店舗レイアウトの効果を分析し、顧客サービスを向上させるためにデータ分析を活用しています。

スーパーは顧客取引データをどのように利用していますか

スーパーは、プロモーションの最適化、新商品の機会の特定、ターゲットを絞ったマーケティング・キャンペーンの開発、価格の調整、在庫管理などのために顧客取引データを活用しています。