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購買履歴やPOSなどの売上分析の分析：HEARTCOUNT Analyticsでの実施方法

東一成(Azuma,Kazunari)

売上分析を効率化し、収益を最適化するためにHEARTCOUNT Analyticsを導入するメリットについて解説します。売上予測や商品別・地域別の売上分析の機能について、HEARTCOUNT AnalyticsのオフィシャルパートナーであるCOKOOZ合同会社の東（あずま）がご説明します。

売上分析の重要性

売上分析は、企業にとっては欠かせないプロセスになると思います。企業は収益を最適化し、トレンドを把握し、将来の計画や対策を検討する必要があります。「なぜ急に売り上げが伸びたのか」、「なぜこの商品が急に売り上げが減ったのか」、「なぜこのエリアだけ利益率が低いのか」といった違和感に気づくことが大事です。
こういったものも集計された結果に埋もれて、気が付かないことも多いでしょう。さらにその要因をデータから見つけることも容易ではありません。

では、売上分析をもう少し詳しく見ていきます。

収益の特徴の把握

売上分析は、企業の収益を最適化するための重要な手段です。適切な分析を行うことで、どの商品が最も収益を上げているのか、どの地域で販売が好調なのかを把握できます。これにより、販売戦略を最適化し、収益を最大化することが可能になります。
まずは下記のように、さまざまな視覚化を行い、業務上、改善の打ち手がありそうなポイントを探索していきます。

HEARTCOUNTの”スマートプロット”での分析。
Y軸の利益とX軸の売り上げ、さらに商品カテゴリで視覚化。
緑のテクノロジーは売り上げが高くても利益がマイナスの取引も多い。
それはなぜか？こういった観点からさらに要因や仮説を深掘りして見つけていく。

トレンドの把握

売上分析は、トレンドを把握する上でも欠かせません。過去の売上データを分析することで、季節やイベントによる売上の変動を予測し、適切な在庫管理やプロモーション活動を行うことができます。トレンドを把握することで、市場の変化に迅速に対応し、競争優位性を維持できます。
例えば機能として、日付データを１項目入れると、自動的に年別、月別、曜日別、平日・週末別などに変換してくれるといった機能は、消費者の行動の変化を理解するためには役に立つでしょう。

HEARTCOUNTの”スマートプロット”での分析。
時系列でカテゴリや地域の売上を確認してみる。
各商品ジャンルでのばらつきや、「South」地区は他の地区と比較してもばらつきが多いのでは？
といった疑問点や調査すべきポイントを見つけられる。

さて上記のような分析であると、「Excelでもできるではないか」と思うかもしれません。ただそれはある程度の答えがわかったものを、定期的に固定的に見る場合です。
ヒントも何もなく、いきなり大量データの組み合わせの中から日ポッドテーブルで、「利益に影響するもの」を探索するために軸を入れ替えながら見ていくと、そう簡単にはいきません。

このような場合にはHEARTCOUNTのようなビジュアルに優れ、たくさんの視点でどんどんグラフを切り替えて可視化をしていくようなツールが必要になります。

データ分析の基本

データ分析は、企業がデータに基づいて意思決定を行うためのプロセスです。ただしそれにも、いろいろなタイプがあり、現在抱えている課題に対して、適切なものを選ぶ必要があります。データ分析の基本的な手法には、記述分析、診断分析、予測分析、処方的分析の4つがあります。

  • 記述分析（Descriptive Analytics）：過去のデータを集計し、何が起きたのかを理解するための分析です。売上データを集計して、月別、年別の売上トレンドを把握することが含まれます。

  • 診断分析（Diagnostic Analytics）：過去のデータを用いて「なぜその結果が出たのか」を解明する分析です。売上が特定の月に急増した理由を分析するなど、原因と結果の関係性を中心に考えます。

  • 予測分析（Predictive Analytics）：過去のデータと統計手法を使って未来の出来事やトレンドを予測します。例えば、次の四半期の売上を予測することが含まれます。

  • 処方的分析（Prescriptive Analytics）：最良の行動や決断を導き出すために予測分析の結果をもとに具体的な提案を行います。予測結果に基づいて、どのプロモーションが最も効果的かを提案することが含まれます。

現状を把握するような「記述分析」であればBIツール、要因解析や因果関係を見つけたい場合などの場合は「診断分析」でBAやEDAツール、将来を予測する「予測分析」をするのであれば機械学習ツール、「処方的分析」をするのであれば最適化やレコメンド、MAなどのツールが必要になるでしょう。

売上分析で「需要予測」をすぐにしてしまう場合もありますが、将来の売上がわかったところで、現在の業務の何を変えればいいのかはわかりません。在庫調整、生産調整、人員調整がすぐに実行できる権限やプロセスが整備されているなら話は別ですが、やはり「分析した結果を使って何をするの？」が決まっている必要があるでしょう。

HEARTCOUNTの売上分析のユースケース

様々なパターンでの売上分析

HEARTCOUNT Analyticsは、商品別・地域別の詳細な売上分析機能も提供します。これにより、どの商品がどの地域で最も売れているのかを把握し、ターゲットを絞ったマーケティング戦略を展開することができます。

  • 商品別売上分析：各商品の売上データを詳細に分析し、最も収益を上げている商品や販売が伸び悩んでいる商品を特定します。例えば、新商品の売上パフォーマンスを追跡し、改善点を見つけることができます。

  • 地域別売上分析：地域ごとの売上データを分析し、地域特性に合った販売戦略を立案します。例えば、特定の地域での需要が高い商品を重点的にプロモーションすることで、売上を伸ばすことができます。もしくは競合店の影響で多額の値下げを強いられている場合にはその対策が必要だと発見できるでしょう。

  • 売上トレンドの活用：何か季節性や外部要因や特別な要因の組み合わせで、需要の変動をしていると理解できれば、欠品や過剰在庫への対策を検討することが可能でしょう。

  • 顧客セグメント別の対応：ある特定の条件が重なっている顧客が同じような”ふるまい”をしていれば、その顧客セグメントに対して、特別なプロモーションやレコメンデーションができるでしょう。

導入ステップ

HEARTCOUNT Analyticsを導入するためのステップは以下の通りです：

  1. 目標設定：売上分析の目的と目標を明確にします。例えば、売上予測の精度向上や特定地域での売上増加など。

  2. データ収集と整備：必要なデータを収集し、分析に適した形式に整備します。データの品質をチェックし、欠損値や異常値を処理します。

  3. HEARTCOUNT Analyticsの設定：HEARTCOUNT Analyticsを導入し、設定を行います。必要なデータソースを統合し、分析モデルを構築します。

  4. トレーニングとシミュレーション：売上予測モデルのトレーニングを行い、シミュレーションを実施します。結果を確認し、必要に応じてモデルを調整します。

  5. 結果の活用：予測結果を基に具体的な販売戦略を立案し、実行します。結果を定期的にモニタリングし、戦略の効果を評価します。

HEARTCOUNT Analyticsを活用することで、企業は売上分析を効率化し、収益を最適化することができます。データドリブンなアプローチで、将来の売上トレンドを把握し、最適な販売戦略を展開しましょう。

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