売上分析3つの手法!データドリブンを実現する

 2016.10.31 

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ここ数年で"データドリブン”という言葉を頻繁に聞くようになった方も多いのではないかと思います。データドリブンとは、データ分析や効果測定などで得られた結果をもとに次のアクションを決めていくことで、データドリブンマーケティングと言ったりもします。

そんなデータドリブンはビッグデータ時代とも言われている現代ビジネスにおいて、今後の企業成長に繋がる重要なキーワードの一つでしょう。

そこで今回はデータドリブンな経営を目指す上で重要な、売上分析の手法と分析環境についてお話します。

データドリブンのメリットとは

データドリブンな経営やマーケティングを目指すことで得られるメリットとは"正確な予測”という価値ある情報を得られることです。

例えばECサイトにおける既存顧客の売上分析を行った場合、どういった層の顧客がいくら購入しているのか、また何を購入しているのかという情報を得ることができます。そして顧客Aと同じような属性を持つ顧客Bは趣味趣向やニーズが近い可能性があるので、顧客Aが購入した商品を顧客Bにおすすめすることで購買率が上昇します。

これはつまり"顧客Bはこの商品を買うかもしれない”という未来の情報であり、ECサイトにとっては最も価値のある情報でもあるのです。

業界業種によって情報の種類や質は異なりますが、いずれにせよ未来の可能性を知れることはビジネスにおいて大きなアドバンテージとなるのです。

ERP導入事例:Eコマース

今すぐできる売上分析3つの手法

デシル分析

デシル分析とは会社にとって売上貢献度の高い顧客を抽出するための分析手法です。「デシル」とはラテン語で「10分の1」という意味があり、この分析手法が顧客の購入金額の高い順に10分の1クラスで顧客をセグメントしていくことに起因しています。顧客の階層ごとの購入金額を知ることで、各セグメントに遭ったマーケティングを考えることが可能です。

ABC分析

ABC分析とは売上分析の基本であり、主に商品の売れ筋や死に筋を正確に把握するために利用します。スタッフならば常に売れ筋・死に筋について感覚的に把握しているかと思いますが、感覚で戦略を立てるのはあまり得策ではありません。

例えば居酒屋などでメニューの改訂がある際は、注文率の低いメニューが入れ替えられがちです。しかし単価などを考慮すれば入れ替えるべきメニューは他にあるかもしれません。

New call-to-action
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こうした事実に気がつかないままメニューを改訂するのは、逆に売上低下になってしまう原因を作っていたりするのです。だからこそ正確な売れ筋・死に筋把握が必要になります。

ABC分析のやり方はデシル分析とほぼ同じです。各メニューの売上金額と層売上に対する構成比を算出し、累計売上金額比率を出していきます。違う部分と言えば累計売上金額比率によってランク付けをしていくことです。

例えば累計売上金額比率が70%以内の商品はAランク、70%~90%までの商品はBランク、そして90%以上の商品がCランクといった具合にランク付けしていくことで売れ筋・死に筋をはっきりとさせていきます。

こうすることで所品の売れ筋・死に筋をハッキリと視覚化できるので、感覚に頼らない戦略立案が可能になります。

マーケットバスケット分析

売上分析に携わる方なら誰もが見聞きしたことがある"おむつとビール”という有名な事例ですが、これはマーケットバスケット分析によるものです。

"おむつとビール”とはとあるスーパーマーケットでは売上分析を行った結果、おむつとビールを購入する顧客が多いことに気付きました。

その原因を究明したところ生後間もない子供がいる家庭では父親がおむつの購入に行くことが多く、おむつ購入ついでにビールを購入するという顧客が多かったのです。

そこでおむつとビールの陳列棚を近づけたところ売上拡大に繋がったという事例です。 

つまりマーケットバスケット分析とは顧客が"何を購入したか”という統計を取り、表面上では見て取れない変数と変数の関連性を見つけ、マーケティングに活かしていくためのものなのです。

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売上分析は効率化が大切

ここで紹介した3つの売上分析手法はシンプルなものでありながら、上手く活用することができればこれまでにないマーケティングを展開することができます。また、難易度は低いとは言えませんが、ある程度エクセルの知識さえあればできる売上分析手法です。

ただし、やはり分析データをCSV形式でインポートしたり、加工するのには時間がかかってしまうため、リアルタイム性に欠けるというボトルネックがあります。データとは生モノである鮮度が大切。加えて本来業務もあるので売上分析はできる限り効率化していきたいものです。

そこで売上分析にはやはりシステム化された分析環境が必要でしょう。例えば売上データがシステム内のデータベースへ自動的に格納され、ワンクリックでデシル分析やABC分析ができるとしたらかなりの効率化になります。

そしてもちろん、こうした分析ツールは既に多くのベンダーから提供されています。

おすすめはやはり「NetSuite(ネットスイート)」をはじめとしたクラウドERPです。販売管理システム顧客管理システムなど複数の基幹系システムを同時に提供するソリューションです。

各システムから生成されたデータは自動的にマスタ管理され、ダッシュボードで視覚化されるので組織全体のデータをリアルタイムに分析することができます。

やはり単なる売上分析に終わらせるのではなく、組織全体をデータドリブンな環境にしていただきたいと思います。

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まとめ

売上分析を始める上で効率化された環境はとても大切ですが、まずはとにかく分析作業に慣れることです。従っていきなりシステム化を目指すのではなく、エクセルを使用して実際の売上データから分析を行ってみるのがいいでしょう。

"売上分析をマーケティングに繋げる”という感覚を掴んだら本格的なシステム化を目指していきましょう。

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