March 30, 2017

tableau、12月度決算、成長戦略堅持!

Tableau Reports Q4 and Full Year 2016 Financial Results:2/2
・http://s1.q4cdn.com/149179428/files/doc_financials/2016/Tableau-Q4-2016-Earnings-Release_FINAL-to-PR-Formatted.pdf

CF関連:キャッシュの配分:In thousands
・営業活動によるキャッシュ・フロー:175,047(昨年 136,774)
・投資活動によるキャッシュ・フロー:△77,131(44.07%:昨年△46,130)
  ⇒Purchases of property and equipment:△60,732(昨年△45,130)
・財務活動によるキャッシュ・フロー:16,562(昨年25,746)

B/S関連:キャッシュの蓄積:In thousands
・総資産:1,287,199
・自己資本比率:61.52%(昨年71.21%)
・現金及び預金:908,717(総資産比 70.60%)
・有利子負債:0.00(総資産比 00.00%)
・買掛金:17,637(総資産比 1.37%)

P/L関連:キャッシュの創出:In thousands
・売上高:826,943(26.53%)、営業利益:△139,561(  %)
・当期純利益 △144,449 (  %)
・原価:11.99%(昨年 11.28%):+0.71、売上総利益:88.01%(昨年 88.72%):-0.71
・経費:104.90%(昨年 96.69%):+8.21
  ⇒Sales and marketing:57.63%:476,506(昨年54.58%):+3.05
  ⇒Research and development:36.62%:302,759(昨年31.24%):+5.38
  ⇒General and administrative:10.66%(昨年10.88%):-0.22
・営業利益:-16.89%(昨年-7.97%):-9.10

Full Year 2016 Financial Results:
・"Our performance this quarter demonstrates Tableau's continued commitment to innovation and our relentless customer focus," said Adam Selipsky, President and Chief Executive Officer of Tableau. "We are seeing strong demand from enterprises that want to deploy Tableau more broadly across their organization, from thousands to tens of thousands of users. Our enterprise customers are making Tableau a mission-critical platform as data becomes more and more essential to their success."
・Total revenue grew to $826.9 million, up 27% year over year.
・ License revenue grew to $481.7 million, up 14% year over year.
・ Added more than 15,000 new customer accounts.
・ Closed 1,549 transactions greater than $100,000, up 30% year over year.
・Diluted GAAP net loss per share was $1.92; diluted non-GAAP net income per share was $0.43.

About Tableau:
・Tableau (NYSE: DATA) helps people see and understand data. Tableau helps anyone quickly analyze, visualize and share information. More than 54,000 customer accounts get rapid results with Tableau in the office and on-the-go. Hundreds of thousands of people have used Tableau Public to share data in their blogs and websites. See how Tableau can help you by downloading the free trial at www.tableau.com/trial. Tableau and Tableau Software are trademarks of Tableau Software, Inc. All other company and product names may be trademarks of the respective companies with which they are associated.

PI研のコメント:
・セルフBIの雄、Tableauの2016年度12月期決算です。非常に興味深い数値です。世界のセルフBI業界は激烈な競争を世界中で繰り広げており、tableau以前にトップを走っていたclickはファンドに買収、上場廃止となっています。要は莫大な研究開発とマーケティング費用がかさみ、勝ち抜くまで気を許せない緊張の中で競争を繰り広げているといえます。この決算を見ても、売上高は26.53%増と急成長ですが、営業利益は赤字となっており、他のセルフBI企業もほぼ同様な状況にあるといえます。その要因は、Research and development:36.62%、Sales and marketing:57.63%と、この2つのコストが重くのしかかっているからといえます。金額では研究開発費が年間300億円以上、マーケティングコストはさらに巨額で約500億円弱であり、通常の販管費はわずか10.66%ですので、売上高の大半を研究開発とマーケティングにつぎ込み続けているといえます。tableauは2003年創業ですので、創業以来15年近くになっても、まだ成長、研究開発とマーケティングにキャッシュを配分し続けるのですから、それだけ、セルフBI業界は厳しい経営環境にあるといえます。ただ、自己資本比率は61.52%と、特に、現金が908,717千ドル(総資産比 70.60%)と豊富ですので、これがまだまだ原資はあるといえますので、さらに、この強気の攻めは続くのではないかと思います。特に、2016年度はVol.10にまでバージョンアップし、はじめて、統計ソフトでは一般的なK-means法を組み込み、クラスター分析に踏み込みましたので、今後、機械学習、AIへとさらに研究開発が続くのではと思われます。tableau、キャッシュとの戦いですが、2017年度、どこを目指し、どのようなアップグレードをはかってゆくのか、Vol.11、Vol.12へ期待大です。

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March 30, 2017 | | Comments (0) | TrackBack (0)

March 29, 2017

横浜市、全国初、ビッグデータ活用条例!

横浜市がビッグデータ活用条例:
・NHK NEWS WEB:3/25
・http://www3.nhk.or.jp/lnews/shutoken/1004802451.html
・横浜市が管理する統計などのいわゆるビッグデータについて、個人情報などを保護しながら、企業や研究者が積極的に活用できるようにするため、それに必要な推進計画の策定を市に求める条例が、横浜市議会で可決・成立しました。
・成立した条例では、市が管理するビッグデータについて、快適な生活環境の実現に役立てるため、個人情報などを保護しながら企業や研究者が積極的に活用できるようにする推進計画の策定を市に対して求めています。

横浜市議会 行政統計情報を民間に 3会派など活用促す条例案提出へ:
・東京新聞:3/6
・http://www.tokyo-np.co.jp/article/kanagawa/list/201703/CK2017030602000152.html
・昨年末に成立した「官民データ活用推進基本法」を受け、横浜市議会の自民、民進、公明の三会派などは十四日、市の政策立案にデータ分析を積極的に生かすなどの理念を定めた「官民データ活用推進基本条例案」を開会中の定例会に提出する。自民市議団によると、全国初の条例案。
・現状では、行政の保有する統計データは基本的に外部への提供ができず、集計した数値のみが公表されている。市民意識調査や家計調査といった情報の詳細なデータが広く利用できるようになれば、シンクタンクや研究機関、市民団体が独自にデータを分析し、政策提言や問題提起、新産業のアイデア創出に生かすことができる。
・条例案作成を担った鈴木太郎市議(自民)は「データ活用で行政の効率化、経済の活性化が期待できる。より市民の需要をつかんだ政策が実施できるようになる」と期待している。

PI研のコメント:
・改正個人情報保護法が5/30、完全施行を前に、横浜市が全国初となるビッグデータ条例を可決、成立と、NHKが報じました。「個人情報などを保護しながら、企業や研究者が積極的に活用できるようにするため、・・」の条例であり、「それに必要な推進計画の策定を市に求める」との内容です。また、東京新聞によれば、「現状では、行政の保有する統計データは基本的に外部への提供ができず、集計した数値のみが公表されている。」とのことです。したがって、せっかくのビッグデータが十分に活用されずに市に保管されている状況とのことですので、この条例が可決、成立したことにより、これらの市のビッグデータが「シンクタンクや研究機関、市民団体が独自にデータを分析し、政策提言や問題提起、新産業のアイデア創出に生かすことができる」ようになるとのことです。ちなみに、この条例案を提案した鈴木太郎市議は「データ活用で行政の効率化、経済の活性化が期待できる。より市民の需要をつかんだ政策が実施できるようになる」と期待しているとのことです。この横浜市の動きを皮切りに、恐らく全国でビッグデータ条例が可決、成立してくるものといえ、5/30の国の動きを待たず、いっきにビッグデータの利活用が各自治体で可能される時代に入るといえます。かつて、マーケティングがコトラー等により、企業から政府、自治体へ概念拡張され、マーケティングが政治、行政に広まったように、このビッグデータもビジネスでの利活用から政府、自治体での利活用に広がってゆく契機となるといえます。今年、2017年はまさに、日本におけるビッグデータ時代の幕開けの年になりそうです。

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March 29, 2017 | | Comments (0) | TrackBack (0)

March 28, 2017

イオンリテール、仕入れ権限、現場へ移譲!

イオンリテール、総合スーパー全360店に仕入れ権限 :
・日本経済新聞:3/23
・http://www.nikkei.com/article/DGKKZO14377530S7A320C1TI5000/
・イオンは総合スーパー(GMS)改革のため、イオンリテールの全約360店に商品の仕入れ責任者を配置する。本社から、地域カンパニーや店舗へ約500人を配置転換。現場への権限移譲を一段と進め、店舗が地域の需要に合わせた品ぞろえをしやすくする。食品や衣料などといった商品分野を超えて、自由に売り場を構成する店舗運営を目指す。
・GMS最大手のイオンリテールが月内にも新体制に移行する。
・約360ある全店に「商品課長」職を新設。店長や売り場責任者である「営業課長」と共に、自店に最適な品ぞろえと売り場構成を練る。
・これまで46グループ552部門に分かれていた商品の関連部署は、18グループ325部門に整理する。
・全店が共通して扱う大手メーカーの定番商品やプライベートブランド(PB)については、引き続き本社が商談や企画開発をする。

新たなグループ経営体制に向けた組織改革を実施:
・イオン、イオンリテール、ダイエー:2015年1月22日
・http://www.aeon.info/news/2014_2/pdf/150122R_1.pdf
・イオン株式会社並びに連結子会社のイオンリテール株式会社、株式会社ダイエーは、「お客 さま第一」「地域密着」「現場主義」を実現する新たなグループ経営体制の確立に向けた組織改革を実施します。
・イオンリテール:機構改革:2015年2月1日
営業・商品統括および営業担当を廃止し、東北カンパニー、北関東・新潟カンパニー、南関東カンパニー、東海・長野カンパニー、近畿・北陸カンパニー、中四国カンパニーを社長直轄組織とする。

PI研のコメント:
・3/23の日経新聞に「イオンリテール、総合スーパー全360店に仕入れ権限」との見出しの記事が掲載されました。内容は、「本社から、地域カンパニーや店舗へ約500人を配置転換」し、「イオンリテールの全約360店に商品の仕入れ責任者を配置」するとのことです。結果、「約360ある全店に「商品課長」職を新設。店長や売り場責任者である「営業課長」と共に、自店に最適な品ぞろえと売り場構成を練る」とのことです。イオンのGMS店舗での仕入れ、品揃えの見直し、価格決定が可能になるとのことで、これまでのチェーンオペレーションシステムが大きく転換することになるといえます。本部主導は「全店が共通して扱う大手メーカーの定番商品やプライベートブランド(PB)」に限定されてゆくことになり、いわゆる個店対応がより進むことになります。イオンは2015年1月22日に「新たなグループ経営体制に向けた組織改革を実施」として、「営業・商品統括および営業担当を廃止し、東北カンパニー、北関東・新潟カンパニー、南関東カンパニー、東海・長野カンパニー、近畿・北陸カンパニー、中四国カンパニーを社長直轄組織」と、全国を6地域に分け、カンパニー制を採用していますが、さらに、これが個店レベルにまで徹底することになるといえます。結果、これまで優秀な人材を本部に集中させ、運営してきた中央集権の仕組みが優秀な人材が店舗に配置されることになり、地方分権が進みますので、180度、人事政策の転嫁が起こることにもなります。実際、ここ最近のGMSをはじめ、流通業界の動向は、全般的に人が足りず、既存店が疲弊する状況が各地で見られますので、既存店舗をいかに活性化するかが大きな課題となっています。このイオンの動きはこの状況を打開する施策ともいえますが、1店舗でもGMSは10万SKUは優に超える商品の仕入れであり、この人数でこなすのは至難の技、第2、第3の梃入れ、さらには、新たな仕組みの構築が必須といえます。イオン、「月内にも新体制に移行」とのことですが、GMSがどう変化してゆくのか、その動向に注目です。

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March 28, 2017 | | Comments (0) | TrackBack (0)

March 27, 2017

食品スーパー、売上速報、2月度、青果堅調!

スーパーマーケット販売統計調査資料:3/21
・オール日本スーパーマーケット協会:http://www.ajs.gr.jp/
・日本スーパーマーケット協会:http://www.jsa-net.gr.jp/
・一般社団法人新日本スーパーマーケット協会:http://www.super.or.jp/?page_id=25

2017年2月実績 速報版(新パネル270):270社(7,745店舗)
・http://www.super.or.jp/wp-content/uploads/2017/03/tokei-20170321hkf.pdf
・景気判断 DI 現状判断、見通し判断共に 2 か月連続で悪化:
・2 月のスーパーマーケット中核店舗における景気判断 DI 現状判断は前月から-0.3 の 43.7、見通し判 断も前月から-1.3 の 42.0 となり、2 か月連続の悪化となった。
・経営動向調査では、前年がうるう年のため営業日が一日少なく、売上高 DI が-16.1、収益 DI は-13.1 と共に二桁のマイナスとなった。同様に来客数 DI は-18.1 と大きく下落した。高騰が続いていた生鮮品 仕入原価 DI は、4.7(前月比-5.4)と徐々に落ち着きをみせはじめているほか、食品仕入原価 DI が、 0.2(前月比-2.2)となったことで、販売価格 DI は-1.2(前月比-4.6)とマイナスを記録した。
・カテゴリー動向調査は、引き続き相場が安定化したものの、販売数量が伸びた青果 DI が 6.5 と唯一 プラスを記録したものの、他の DI は総じて大きくマイナスとなった。特に不漁による品不足や相場高 が続く水産 DI は、-23.9 まで低下している。
・景況感調査は、すべての DI が前月に比べ悪化しているものの、下げ幅は小幅なものにとどまった。 年明けからの動きにより長期傾向は、改善の勢いを失いつつあり、今後の動向に注意が必要となる。
・総じて景況感の動きが小さいことをふまえると、うるう年の影響はあったものの、業況自体は前月か ら大きく悪化していないとみられる。しかし、来客数 DI のマイナスを客単価 DI のプラスでカバーする 厳しい環境が続いていることに変化はない。生鮮品では、相場が安定化しつつあるなか、今後の客単価 維持に向けて、販売価格を下げ、買い上げ点数増加を図るか、付加価値訴求により単価上昇を図るか、 舵を切る方向に違いがみられた月となった。販売価格 DI がマイナスを記録したなかで、客単価 DI がど れだけプラスを維持できるか、次月以降の動向を注視したい。

総売上高:100.0%(構成比) 99.2% (全店)、97.5% (既存店)
・食品合計:90.0% 99.5% 97.6%
・生鮮3部門合計: 34.4% 99.4% 97.5%
  ⇒青果:14.2% 102.6% 100.6% 、水産:8.8% 95.9% 94.2% 、畜産:11.5% 98.3% 96.5%
・惣菜:10.1% 100.1% 97.9%、日配:19.0% 99.1% 97.2%、一般食品:26.4% 99.6% 97.9%、非食品:7.2% 97.7% 97.5%、その他:2.8% 93.0% 93.6%

地方分類別集計:
・北海道・東北地方:98.4% (全店) 97.4% (既存店)、関東地方:98.8% 97.9%、中部地方:101.4% 97.0%、近畿地方:99.6% 98.2%、中国・四国地方:100.0% 95.5%、九州・沖縄地方:96.4% 96.2%

保有店舗数別集計:
・1~3店舗:95.1%(全店) 95.1%(既存店)、4~10店舗:95.5% 95.4%、11~25店舗:98.1% 97.8%、26~50店舗:99.2% 96.7%、51店舗以上:99.6% 97.8%

PI研のコメント:
・3/21、一般社団法人新日本スーパーマーケット協会から、全国の食品スーパー7,745店舗の2月度の売上速報が公表されました。結果は、2月は「前年がうるう年のため営業日が一日少なく」との影響もあり、 99.2% (全店)、97.5% (既存店)と、やや厳しい結果となりました。青果を除く、全部門が昨対割れとなり、全地域も昨対割れ、規模別でも全規模が昨対割れですので、うるう年の影響もありますが、今後の動向を注視する必要があるといえます。このような中で青果は安定した数値を残しており、102.6%(全体)、100.6%(既存店)ですので、全体へ大きく貢献した部門といえます。コメントでも、「引き続き相場が安定化したものの、販売数量が伸びた青果 DI が 6.5 と唯一 プラスを記録」とのことですので、相場の安定が大きかったといえます。これを踏まえ、「販売価格を下げ、買い上げ点数増加を図るか、付加価値訴求により単価上昇を図るか」と、金額PI値=PI値×平均単価ですので、どちらを優先するか、判断が分かれるところといえます。ただ、ID-POSの視点に立つと、これにF(頻度)を掛けた、ID金額PI値(ARPU)を引き上げることがより重要ですので、どちらを選択するにせよ、まずはF(頻度)に専念し、顧客一人一人の来店頻度を引き上げることを最優先した方が良いと思います。ちなみに、その場合はZ顧客優先か、S顧客優先かが選択枝となります。いずれにせよ、通常の営業日数にもどる、次回、3月、どのように数値が変化するか注目です。

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March 26, 2017

コンビニ、売上速報、2月度、うるう年、-1.7%!

JFAコンビニエンスストア統計調査月報:2017年2月度:3/21
・http://www.jfa-fc.or.jp/
・今月は昨年がうるう年のため日数が1日少なかったことが大きなマイナス要因となった。
・店内調理品等のカウンター商材や調理パン、惣菜等の中食、また、気温の変動が大きかったことから、調理麺や スープ等の温かい商品が、引き続き好調に推移した。
・既存店ベースでは、売上高6,983億円(前年同月比-1.7%)が5ヶ月ぶりのマイナス、来店客数11億3,840万人(前年同月比-3.9%)が12ヶ月連続のマイナスになり、平均客単価613円(前年同月比+2.3%)は23ヶ月連続のプラスとなった。

全店は48ヶ月連続のプラス・既存店は5ヶ月ぶりのマイナス
・全店 780,507(百万円:0.2%)、既存店 698,337(百万円:-1.7%)

店舗数:
  ⇒54,922(店舗:2.3%)

来店客数:全店は71ヶ月ぶりのマイナス・既存店は12ヶ月連続のマイナス
  ⇒ 全店 1,255,189 (千人:1.6%)、既存店 1,138,397(-3.9%)

平均客単価: 全店・既存店ともに23ヶ月連続のプラス
  ⇒全店 621.8(円:1.5%)、既存店 613.4(2.3%)

商品構成比および売上高前年同月比(既存店ベース)
  ⇒日配食品 36.2% -1.9%、加工食品 27.1% -1.5%、非 食 品 30.8% -1.8%、サービス 5.9% -0.5%

対象企業:8社
 スリーエフ、セコマ、セブン-イレブン・ジャパン、ファミリーマート、ポプラ、ミニストップ、山崎製パンデイリーヤマザキ事業統括本部、ローソン

2月コンビニ客数1.3%減 うるう年の反動、競争も激化:
・日本経済新聞:3/24
・http://www.nikkei.com/article/DGXLA...
・日本フランチャイズチェーン協会が21日発表した2月のコンビニエンスストアの来店客数(全店ベース)は前年同月比1.3%減で、2011年3月以来71カ月ぶりにマイナスだった。前年がうるう年で日数が1日多かった反動が大きい。全店売上高は48カ月連続のプラスだが、伸び率は0.2%にとどまる。コンビニ間の顧客獲得競争は激しさを増している。

PI研のコメント:
・コンビニ、売上速報、2017年2月度です。3/1に日本フランチャイズチェーン協会が全国8社、54,922店舗のコンビニの売上速報を公表しました。2月度はうるう年であり、1日昨年よりも日数が少ないので約3%近く、数字が少なくなり、昨年対比には注意が必要です。その結果ですが、全店が0.2%増、既存店は-1.7%減と厳しい結果となりました。ただ、「全店は48ヶ月連続のプラス・既存店は5ヶ月ぶりのマイナス」ですので、全店は微増ですが、プラスを長期的に続けています。その要因は店舗数54,922(2.3%)、すなわち、新店が依然として堅調な増加であることです。ただ、ここ最近はやや伸び率が減速していますので、今後、新店に成長をゆだねるのは厳しい状況になりそうです。このような中、コメントでは「調理麺や スープ等の温かい商品が、引き続き好調に推移」と、好調な部門もあったとのことで、3月以降は落ち着いた数値にもどるのではないかと思います。客数、客単価ですが、客単価は既存店が2.3%と堅調でしたが、客数は、全店-1.3%、既存店-3.9%とこれが大きく影響したといえます。日経新聞のコメントでは、「コンビニ間の顧客獲得競争は激しさを増し、・・」とのことですので、今後、新規出店が伸び悩む中、各社どのように顧客の支持を獲得してゆくのか、その動向に注目です。

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March 26, 2017 | | Comments (0) | TrackBack (0)

March 25, 2017

ライフコーポレーション、Ponta、dポイント、全店導入、2018!

ライフ全店でPonta・dポイント導入!
・NEWS RELEASE:ライフコーポレーション:3/21
・http://www.lifecorp.jp/company/info/news/pdf/000312.pdf
・株式会社ライフコーポレーションは、株式会社ロイヤルマーケティング(本社:東京都渋谷区、代表取締役社長:長谷川剛)が運営する共通ポイントサービス「Ponta(ポンタ)」および、株式会社NTTドコモ(本社:東京都千代田区、代表取締役社長、吉澤和弘)が運営するポイントサービス「dポイント」を、全265店舗に導入いたします。
導入時期:2018年春(予定)

共通ポイント「Ponta」、食品スーパー「ライフ」全店への導入が決定
~2018年春より、ライフ全265店舗でPontaがたまる・つかえる! ~

・株式会社ロイヤリティ マーケティング:3/21
・https://www.loyalty.co.jp/storages/pdf/160321.pdf
・共通ポイントサービス「Ponta(ポンタ)」を運営する株式会社ロイヤリティ マーケティン グ(本社:東京都渋谷区、代表取締役社長:長谷川 剛、以下「LM」)は、株式会社ライフコー ポレーション(本社:大阪市淀川区/東京都台東区、代表取締役社長:岩崎 高治、以下「ライ フコーポレーション」)が展開する食品スーパー「ライフ」全265店舗への「Ponta」サービ スの導入が決定したことをお知らせします。
2018年春(予定)より、お客様はライフでのお買い物の際に、Pontaカードを提示するこ とで、Pontaポイントをためる、つかうことができます。
・LMが運営する「Ponta」は、2010年3月からサービスを開始し、8,000万人以上の会員数を 有する共通ポイントサービスで、全国の約14万店舗でご利用いただけます。 LMはライフコーポレーションと2013年7月に提携し、「Ponta」サービスを首都圏のライ フ5店舗に、2014年7月には近畿圏のライフ5店舗に導入して、効果を検証してきました。 この度、導入店舗での集客数・来店頻度増加の効果が認められたことから、Pontaサービス をライフ全店に導入することが決定し、日常生活に密着したPontaサービスをより多くのお客 様に提供することができます。

スーパーマーケット「ライフ」で「dポイント」の導入を決定
-dポイント加盟店として、初めてスーパーマーケットで導入-

・NTTドコモ:3/21
・https://www.nttdocomo.co.jp/info/news_release/notice/2017/03/21_00.html
・株式会社NTTドコモ(以下ドコモ)が提供するポイントサービス「dポイント」が、2018年春(予定)から、株式会社ライフコーポレーション(以下ライフコーポレーション)が展開するスーパーマーケット「ライフ」の全店で導入いただくことが決定いたしました。今後、「dポイント」提供開始に向けて、準備を進めてまいります。
2018年春(予定)からは、「ライフ」でお支払いの際に、dポイントカード等を提示することで、「dポイント」がたまり、「dポイント」をお支払いに充てることができます。

PI研のコメント:
・3/21、ライフコーポレーションが「Ponta(ポンタ)」と「dポイント」を全265店舗への導入を公表しました。「dポイント」は食品スーパーでははじめての導入とのことで、食品スーパーのポイントカードが新たな段階に入るといえます。首都圏ではすでにTカードをマルエツが導入していますので、食品スーパーの店舗数では最大規模を誇る両企業が共通ポイントカードを導入することになりますので、今後、食品スーパーでの自社カードから共通カードへのポイントカードの動きが加速するものといえます。それにともない、ID-POS分析も自社データの商品、顧客分析から共通カードの導入企業を含むトータルな分析へと次元が進化することになるといえます。特に、「Ponta」は、2010年3月からサービスを開始し、8,000万人以上の会員数を 有する共通ポイントサービス」であり、「全国の約14万店舗でご利用」ですので、日本の消費全体を分析できる環境にあるといえ、ライフコーポレーションにとっても自社のデータだけでは見えない消費者の様々な姿を知ることも可能になるといえ、マーケティングへ本格的に取り組むことができます。ライフコーポレーション、本格導入は2018年春とのことですが、今後、ライフコーポレーションを含め、どう食品スーパーのマチャンダイジング、そして、本格的にはじまるマーケティングがどう取り組まれるのか、その動向に注目です。

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March 25, 2017 | | Comments (0) | TrackBack (0)

March 24, 2017

tableauでクラスター分析はじまる!

Tableau でのクラスタリングのしくみ:
・https://onlinehelp.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/clustering_howitworks.html
・クラスター分析はビュー内のマークをクラスターに区分します。各クラスター内のデータの値は、他のクラスター内のマークよりも互いに似ています。Tableau は色を使用してクラスターを区別します。
・クラスター アルゴリズム:
・Tableau はクラスタリングに k 平均法を使用します。クラスター k の指定された数字に対し、アルゴリズムはデータを k 個のクラスターに区分します。各クラスターには、そのクラスターのすべてのポイントの平均値である中心 (centroid) があります。K 平均法では、クラスター内の個別ポイントとクラスターの中心の間の距離を最小化する手順を繰り返して、中心を配置します。Tableau では、ユーザーは希望するクラスターの数を指定できます。または Tableau がさまざまな k の値をテストし、最適なクラスター数を決定できます 。
・K 平均法では、クラスター中央値の初期仕様が必要です。1 つのクラスターから開始し、メソッドは、平均がデータを 2 つに分割するためのしきい値として使用される変数を選択します。これらの 2 つの部分の重心は、次に k 平均法を初期化し、2 つのクラスターのメンバーシップを最適化するために使用されます。次に、2 つのクラスターから分割対象となるものを 1 つ選択し、そのクラスター内で、平均がデータを 2 つに分割するためのしきい値として使用される変数を選択します。次に、k 平均法を使用してデータを 3 つのクラスター内にパーティション化し、分割クラスターの 2 つの部分の重心と、残りのクラスターの重心で初期化します。このプロセスは、クラスターの設定数に到達するまで繰り返されます。

参考:
・クラスタリング (クラスター分析)
・神嶌 敏弘 氏:
・http://www.kamishima.net/jp/clustering/
・クラスタリング手法は大きく,最短距離法などの階層的手法 (hierarchical method) と,k-means法などの非階層的手法 (non-hierarchical method) に分けられますが,これらの基本的手法を紹介します.

PI研のコメント:
・タブロー、V10からの新機能でいよいよ待望のクラスター分析が可能となりました。これまでのビッグデータのビジュアル化に加え、統計解析機能を組み込む方向に大きな一歩といえます。しかも、非常に慎重に何からスタートするか、特に、ビッグデータの中で何が課題かを検討した上でクラスター分析、しかも、よりビッグデータとの相性の良い、K-means法を採用しています。クラスター分析は解説で取り上げた神嶌敏弘氏のレポートにもあるように、階層型(デンドログラム)、非階層型、さらには、ハード、ソフトがありますが、この中で、ハードクラスタリングの非階層型から入っていますので、満を持しての選択といえるかと思います。実際、ID-POS分析に活用してみましたが、驚くほど簡単で、瞬時に様々なケースをトライでき、いずれも、タブローの真骨頂、ビジュアル化ができますので、これまで欲しかったことが実現でき、快適です。もちろん、結果を読み込み、本当に実践活用できるかは、じっくり分析し、判断する必要がありますが、これまでのビジュアル化に深さが加わったといえ、今後、大いに活用してゆきたいと思います。また、Kは指定しなければタブローが自動に判断してくれる機能もついており、いたれりつくせりといえます。恐らく、これは今後の新展開の第1歩と思われますので、今後、別のクラスター分析、さらには、他の統計解析機能も続々と追加されてくるのではないかと期待されます。個人的にはPLSA、すなわち、ソフトクラスタリング機能を早く入れて欲しいところです。ただ、ここまで来ると、機械学習との連動になりますので、おそらく、ここを当面の目標としているのではないかと思います。今回のK-means法もKを自動解析するところを見ると、一歩、機械学習に踏み込んでいるともいえ、今後の展開が気になるところです。

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March 24, 2017 | | Comments (0) | TrackBack (0)