小売分析とは究極のガイド

かつて小売業者は、どのアイテムを売るべきか、どの場所が最も需要が見込めるか、在庫はどれくらい持つべきか、いつ価格を調整すべきかといった判断を、長年の経験で研ぎ澄まされた直感や直感に頼ることがほとんどでした。そして、小売業者は往々にしてその洞察力を誇っているものの、特に利益幅の狭い業界では、直感だけではもはや不十分になっています。消費者の気まぐれさや市場の状況は、人間がすべての変数を正確に把握するにはあまりにも膨大すぎます。データ分析ソフトウェアは、熟練した直感を補強し、場合によっては修正することで、小売業者の意思決定をより正確で収益性の高いものにする上で役立ちます。

小売分析とは

小売分析では、ソフトウェアを使用して、実店舗、オンライン、カタログからデータを収集および分析し、小売業者に顧客行動やショッピング・トレンドに関するインサイトを提供します。また、内部ソース（顧客の購買履歴など）と外部リポジトリ（天気予報など）の両方からのデータに対して予測アルゴリズムを適用することで、価格設定、在庫、マーケティング、マーチャンダイジング、店舗運営に関する意思決定に情報を提供し、改善するために使用することもできます。さらに、小売分析は、顧客のロイヤルティを測定し、購買パターンを特定し、需要を予測し、店舗レイアウトを最適化することができます。それにより、例えば、小売業者は、一緒に購入されることが多いアイテムを店内の棚に配置したり、頻繁に買い物をする人にパーソナライズされたディスカウントを提供したりすることができ、平均バスケット・サイズが増加し、来店頻度が高まります。

主なポイント

• 小売分析では、従来は直感主導であった分野で、実証的なデータと科学を駆使して意思決定を行います。
• 分析は、小売業者が在庫水準を設定し、スタッフを配置し、十分な利益を確保し、市場シェアを獲得しながら、買い物客を魅了するレベルの価格を設定する支援をします。
• 小売分析は、POSシステム、店内のビデオ・フィード、個々の顧客の購入履歴やサービス履歴を追跡するシステムなど、多数のデータ・ソースを使用します。
• 小売分析ツールは、トレンドの予測、次のオファーの提案、価格設定と在庫配分の決定のための基礎提供を支援するために、AIや機械学習を使用することがあります。強力な可視化により、これらのツールはスプレッドシートや他のプレーンテキストのビジネスインテリジェンスレポートよりも使いやすくなっています。

小売分析の説明

小売分析は、小売業者の業務に関連するデータを収集、分析、報告する科学です。それが小売の技巧を補完します。

小売分析は、顧客行動の分析、在庫水準の追跡、マーケティング・キャンペーンの効果測定などに適用できます。例えば、顧客の購入履歴、コールセンターのログ、POSシステムなど、さまざまなソースからのデータを分析することで、小売業者は顧客の習慣や嗜好に関する貴重なインサイトを得ることができ、それに応じて商品の提供、価格設定、返品ポリシー、さらには実店舗やオンラインストアのレイアウトを調整することができます。分析はまた、どのプロモーションを実施するか、どのマーケティング戦略に重点を置くか、どのタイミングでスタッフを増員または減員するかについて、小売業者がより適切な判断を下す上でも役立ちます。最終的に、データ分析は小売業者の売上増加、コスト削減、顧客満足度とロイヤルティの向上に貢献します。

小売分析が重要な理由

端的に言うと、小売分析は多くの種類の意思決定から当て推量を取り除きます。経験豊富な従業員は英知の宝庫であることが多いものの、ベビーブーマー世代が労働力から遠ざかるにつれ、経験の浅い従業員が共有できるインサイトは少なくなります。また、最も経験豊富で精通した小売業のエグゼクティブでさえも、労働争議、商品動向、天候予想など、さまざまな要因に関する社内外のデータを読み解くことが必要です。分析は、小売業者がこうしたデータを統合し、将来の出来事を予測するための対策を講じる上で役立ちます。

小売業は、オンライン・コマースが比較的新しいことから複雑化した競争の激しいビジネスであり、小売業の利益率は常に薄く、ミスを犯す余地はほぼありません。製品選択と在庫管理をわずかに調整するだけでも、在庫切れを大幅に減らしたり、逆に大幅な値引きの必要性を減らしたりすることができます。このような調整は、ひいては収益に多大な影響を与える可能性があります。例えば、ファッション小売業者は、データ分析を利用して、各店舗の人口統計や購入傾向に基づいて、店舗ごとにどのスタイルやサイズをどれだけの数量で注文するかを決めることができます。

小売分析のメリット

小売分析とは、小売業者が収益を増やし、間接費や人件費を削減し、利益率を改善するために使用する一連のツールを指します。小売分析がこれらの目標を達成するための方法としては、以下のようなものが挙げられます。

小売データ分析のタイプ

小売データ分析には、過去のパフォーマンスを反映し説明する記述分析、ある問題の根本原因を特定する診断分析、将来の結果を予想する予測分析、次のステップを推奨する処方的分析の4つの主なタイプがあります。次に、4つの各アプローチについて詳しく説明します。

記述分析

記述分析は、このリストに続いて記載されているものを含め、より高度なタイプの分析の基盤となるものです。これは、「いくつ、いつ、どこで、何を」という基本的な問題に対処するもので、基本的なビジネス・インテリジェンス・ツールや、売上や在庫水準の週次レポートを提供するダッシュボードの材料となるものです。

診断分析

診断分析は、小売企業がパフォーマンスを阻害している可能性のある問題を特定し、分析するのを支援します。顧客からのフィードバック、財務パフォーマンス、業務メトリックなど、複数のソースから得たデータを組み合わせることで、小売業者は直面する問題の根本原因をより包括的に理解することができます。

予測分析

予測分析は、天候、経済動向、サプライチェーンの混乱、新たな競争圧力など、いくつかの変数に基づいて小売業者が将来の出来事を予測する上で役立ちます。このアプローチは、例えば小売業者がある商品を10％値引きした場合と15％値引きした場合に何が起こるかをマッピングしたり、想定される一連のアクションに基づいて在庫がなくなるタイミングを予測するような、what-if分析の形をとることがよくあります。

処方分析

処方的分析とは、AIとビッグ・データを組み合わせて、予測分析の結果を活用し、行動を推奨することです。たとえば、処方的分析は、以前の購入履歴に基づくアップセルであれ、新規顧客の問い合わせを満たすためのクロスセルであれ、顧客にその場で伝えることができる提案 オファーを顧客サービス担当者に提供することができます。

小売分析の使用方法

企業は小売分析を利用して、過去のオペレーションや財務パフォーマンスを説明し、何が問題になりえたかを診断し、より生産的な代替アプローチを提案し、需要を予測し、時には店員やカスタマーサービスの担当者などがクロスセルやアップセル、カスタマー・エクスペリエンスの改善に利用できるような提案をリアルタイムで行います。いずれの場合も、これらのツールは小売業者の売上、利益、顧客満足度の向上を支援することを目的としています。

• 店舗内分析ツールは、POSシステムや店舗内のビデオカメラから生成されたデータを使用して、小売業者が顧客の買い物パターンを分析し、より効果的に商品を売り場通路に陳列し、適切な在庫水準を確保し、盗難を低減できるように支援します。例えば、ビデオ映像は、顧客が特定のディスプレイを見るために歩行速度を落としているかどうかを示すことができ、POSシステムのデータは、ロイヤルティカードを使用する顧客に対するマーチャンダイジングの効果を示すことができます。
• 顧客分析は、POSシステム、Webサイト、電話ログ、顧客サービスチャットなど、顧客がやりとりするシステムからのデータを使用します。このデータを分析することで、小売業者は特定のアイテムがどこで最も人気があるのか、なぜ特定のアイテムが返品や交換されているのか、どのようなプロモーションや提案が顧客に最も効果的なのかを判断することができます。例えば、新たなアイテムの販売促進のために、チャットではなく電話でどのようなマーケティング表現が最も効果的かを判断する上で役立つことがあります。
• 在庫分析は、その名が示す通り、小売業者が提供する商品の在庫水準を評価します。これは、例えば、配送センターがよりローカルな倉庫よりも望ましい場合や、在庫水準と予想される需要に基づいてアイテムを補充するタイミングなど、より効率的な倉庫および流通戦略を策定するために使用されます。例えば、在庫分析は、安全在庫を過剰に抱えることに伴う人件費や出荷コストを削減することができます。
• 商品分析は、主に実店舗において、魅力的な品揃えやオファーを使って消費者の購買意欲をそそることを目的に、小売業者が商品を効果的に陳列しているかどうかを判断するのに役立ちます。商品分析はまた、小売業者が商品全体の利益率を高めるために価格を調整することにも役立ちます。
• Web分析は、消費者がWebページの特定の部分に留まったり、あるページから別のページにクリックしたりする際のデジタル・フットプリントを追跡します。これは、消費者がサイトを訪れるきっかけから、サイトを去る瞬間まで追跡を続けます。この種の分析は、オンライン小売業者がサイト上の商品の陳列方法や陳列場所、価格、マーケティング・プロモーションを決定する際に役立ちます。
• ビジネス・インテリジェンス（BI）レポートは、ダッシュボードの形で表示されることが多く、在庫回転率やセルスルー率など、特定の主要パフォーマンス指標を表示するようにデフォルト設定されています。これは主に、トップラインのトレンドを同僚やシニア・マネージャーと共有するために使用されます。
• 需要予測は、顧客によるアイテムの閲覧、ショッピング・カートへの移動、カートからの削除、またはカートの完全放棄までの経路に基づいて、オンラインで販売された特定のアイテムの需要予測を行います。これらの処理は売上としてカウントされませんが、将来の需要を推定できます。
• 売上予想は、小売業者が実際の売上高やその他の要因に基づいて将来の売上を予測するために役立ちます。需要予測と併用することで、全チャネルにおけるアイテムの総需要を予測することができ、小売業者がその需要を満たすために必要な在庫を確実に確保する上で役立つ可能性があります。

小売分析ツール

小売分析は、実店舗とWebサイトの両方で、さまざまな手段を通じて取得したデータを活用します。次に、使用するツールの一部を紹介します。

1. POSシステム：これは、小売業者が顧客取引を追跡および管理するために使用するシステムです。POSシステムは、顧客の購入に関するデータを提供し、売上や顧客の動向に関するレポートを作成することができます。
2. 顧客関係管理 (CRM) ソフトウェア: このソフトウェア・カテゴリには、販売、マーケティング、カスタマーサービス、およびe コマースのプロセスを管理するアプリケーションが含まれます。小売業者はこれらのアプリケーションを使用して、顧客とのやり取りを追跡し、個々の顧客に関するデータを保持し、その情報に基づいて潜在的な販売、マーケティング、顧客サービスの機会を特定します。
3. ビジネス・インテリジェンス・ツール：小売業者は、大量のさまざまなデータから得た情報を統合するために BI ツールを使用しています。その主な目的は、顧客ロイヤルティ、在庫回転率、セルスルー率、手持ち日数などの主要業績指標を追跡することです。小売業者は、これらのツールから簡単にレポートを作成し、エグゼクティブやその他の意思決定者に配布することができます。
4. 在庫管理システム:小売業者はこのソフトウェアを使用して、在庫のアイテムを追跡し、倉庫や配送センターの在庫をモニターし、需要予測を作成します。また、小売業者が特定のアイテムを保管するのに最適な場所を特定することで、輸送費を最小限に抑え、顧客の需要を満たす商品が確実に提供できるようにすることも可能です。
5. 予測分析：このタイプの分析は、過去の取引、コミュニケーション、その他の行動から得たデータを使用して、将来の傾向や行動を予測します。小売分析の最も一般的な4つのタイプは、記述分析、診断分析、予測分析、記述分析（上記の定義）で、成長の機会や新たなカスタマー・セグメントを特定するために使用されます。

小売分析における5つのベストプラクティス

小売分析の未来

今後数年間で、リテール分析はより普及し、より目立たなくなり、そして議論の対象となることは確実に少なくなるでしょう。スマートフォンがユーザーのニーズに素早く応えるために常に位置追跡を利用しているのと同じように、ユーザーとアプリケーションは継続的に、多くの場合無意識のうちに分析を活用するようになるでしょう。

ビジネス・ユーザーにとって、小売業分析は週次レポートの作成やレビューにとどまらず、日々のワークフローに組み込まれるようになります。そして、より多くの人々が、普段のビジネス活動において、意識せずともAIの成果を利用できるようになります。AIベースのデータ分析は、もはや大騒ぎされることなく、正常なものになっていきます。

小売分析ソフトウェアの活用による収益の拡大

小売分析ツールを選ぶ際には、社内外のさまざまなソースからのデータを取り込んで相関させることができ、AIを使用して深いインサイトを作成し、ビジネスの成長に合わせて拡張できるものを検討します。Oracle Retailの統合されたクラウド・サービス・スイートには、マーチャンダイジング、在庫計画と管理、およびチャネル全体にわたるカスタマー・エンゲージメントのための分析ツールが含まれており、わずか数ヶ月で完全に導入することができます。

小売分析のFAQ

分析の例とは
小売業者が分析を利用する理由は、需要の予測、需要を満たすために必要な在庫の購入と割り当てのためのマネージャーへの指示、顧客行動の理解、価格設定の最適化、人員配置の決定などと多岐にわたります。

小売分析で使用されるデータの種類
小売分析では、顧客の購入履歴、コールセンターのログ、eコマース・サイトのナビゲーション、POSシステム、店内ビデオ、顧客属性など、社内外のさまざまなデータを使用します。

小売分析が役立つ小売業者による意思決定とは
小売分析は、ある商品をどれだけ注文すべきか、どこに保管すべきか、いくらで販売すべきか、どのような種類の商品が組み合わせて購入される傾向があるかなどの指針を業界のエグゼクティブに提供することで、小売業における当て推量を排除する上で役立ちます。