October 24, 2018

AIセミナー、第3回、開催、PLSA!

第3回 AI入門セミナー:2018年11月13日(火)
・テーマ:「AI(PLSA)の流通業界での最新活用事例」
・主催:AI&ID-POS協働研究フォーラム 事務局
・ダイヤモンド・リテイルメディアでは、POS・ID-POSデータ分析の専門家、株式会社IDプラスアイ 鈴木聖一氏の協力のもと、POS・ID-POSデータの分析から集計、売場の仮説立案などを会員のみなさまと研鑽する『AI&ID-POS協働研究フォーラム』を実施しております。 今回は、株式会社IDプラスアイ 鈴木聖一氏、株式会社東急エージェンシー 豊田 俊文氏を講師に招き「AI (PLSA)の流通業界での最新活用事例」をテーマに第3回 AI入門セミナーを開催します。

主な講演プログラム:

14:00~14:40:
・第1部:見込み顧客を自動発見する人工知能エンジン(PLSA)活用のポイント
・Target FinderRの紹介と最新の分析事例について
・株式会社東急エージェンシー 豊田 俊文 氏

14:40~15:10:
・第2部:PLSA 、最新の関連論文、特許を一気に閲覧
・流通業界、ID-POS分析に焦点当てたPLSAの論文紹介
・AI&ID-POS協働研究フォーラム 事務局

15:10~ 休憩

15:25~15:55:
・第3部:AI(PLSA)の視点、ソフトクラスタリングを活用したMD改善のポイント
・PDCAに取り入れるべきPLSAの視点を実証実験事例を踏まえ解説
・株式会社IDプラスアイ 鈴木聖一氏

16:00 終了

【会場】
・株式会社ダイヤモンド・リテイルメディア セミナールーム
・東京都千代田区 神田神保町1-6-1タキイ東京ビル7階 TEL:03-5259-5943
・都営三田線・新宿線「神保町」、東京メトロ半蔵門線「神保町」A5出口より徒歩3分

PI研のコメント(facebook):
・AI&ID-POS協働研究フォーラム主催の第3回目のAIセミナーを11/13、開催が決まりました。第3回目はPLSA、判別のAIのアルゴリズム特集となります。1日でPLSAを理解、実践活用の事例を学べる内容にしました。第1講座はPLSAをシステム化し、数多くのサービス展開事例をお持ちの東急エージェンシーの豊田氏による講義です。ID-POSデータを活用したPLSAの事例をはじめ、PLSAの実践応用をどのように展開してゆくのかを講義いただきます。第2講座はPLSAの特許、学術論文を一気に学び、PLSA研究の最前線に触れます。特に、PLSAはソニー、パナソニック、サムソン、アリババなどが特許を取得しており、産業界では定評のあるAIです。アリババもこの8月に特許庁が特許を許可しており、今後、PLSAを活用した様々なサービスが展開されるものと思われます。第2講座では、これらを時間の許す限り、取り上げ、解説します。そして、第3講座はPLSA、すなわち、ソフトクラスタリングをどうマーチャンダイジングに実践活用してゆくのか、AI&ID-POS協働研究フォーラムのでの実証実験での取り組み事例をもとに、解説します。PLSAは約20年前にホフマンが唱えたAIのアルゴリズムであり、当初は文章を単語と文節から解析することが目的でしたが、日本では、産総研の本村先生により、ID-POSデータでも活用できることが実証され、ここ数年、システム開発され、流通業界での応用事例が増えています。今回はその最先端の動向を知るには、最適なセミナーを企画しました。参加人数に限りがありますので、ご興味のある方はお早めにお申し込みください。

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October 24, 2018 | | Comments (0) | TrackBack (0)

October 23, 2018

ハッシュタグ(#)、Fusion(併売)、POP!

ハッシュタグ(#)って何だ

Fusion(併売)との関係:
・ハッシュタグ(#)って何だろうと、考えていたところ、Fusion(併売)にたどり着きました。以前からハッシュタブ(#)をどうtwiiter、facebookで活用するか、中々難しかったのですが、Fusion(併売)ととらえると合点がいきました。
・ハッシュタグ(#)をtwitterで活用する場合、ある自らのつぶやきに対して、そのテーマを掘り下げたくなります。その時、twitter内では、どのようなつぶやきがあるのかが気になりますが、それを見つける役割がハッシュタグ(#)といえます。
・すなわち、ハッシュタグ(#)の他のつぶやきを見ると、自らのつぶやき以外の視点でつぶやかれれている様々なつぶやきが数珠つなぎのようにつながり、それらを見ると、新たな視点が得られ、つぶやきの内容を深く掘り下げることができます。ただ、一般のキーワードのハッシュタグ(#)でないと、たくさんのつぶやきはありませんので、特殊なキーワードを使うハッシュタグ(#)では、自らがスタートとなり、呼びかけて行く必要がありますが、いずれにせよ、主体的に関係性の深いものを探し、掘り下げてゆくことがポイントといえます。
・これは見方を変えればFusion (併売)の関係先に自ら働きかける視点ともいえますので、Fusion (併売)、自らの併売を探す行為、そのものといえます。
・一方、ハッシュタグ(#)は逆の視点もあります。すなわち、自らのtweetに同様なテーマを持ったtweetから呼び込む、知ってもらうという視点です。ハッシュタグ(#)をtweetに着けることにより、同じハッシュタグ(#)を付けたtweetと連結され、そのtweetを見た人からの認知、さらには、アクセスが期待できます。これはフォロワーを増やすことにもつながります。
・Fusion (併売)でいえば、逆併売、相手から自分に呼び込むことであり、いわゆる新規顧客獲得の、流入口をつくることと同じことといえます。
・こう見ると、ハッシュタグ(#)はFusion (併売)そのものといえ、自分から相手へ、一方、相手から自分へ、双方が同時に可能となる魔法の記号ともいえます。

POPとの関係:
・もともとハッシュタグ(#)は10年前にtwitterによって開発されたtweetを広げ、拡散する手法として開発された技術ですが、これを physical 、すなわち、現実の小売業に当てはめると、何があるのかを考えて見ると、POPそのものといえるのではないかと思います。
・POPは商品と顧客の接点、Point Of Purchaseですが、一方で、商品の併売を促すと同時に、顧客のFrequency(頻度)とFusion(併売)を誘発する役割ともいえますので、Syber空間のハッシュタグ(#)、そのものともいえるわけです。

ハッシュタグ(#)の活用:
・このようにハッシュタグ(#)を捉えると、ハッシュタグ(#)=Fusion(併売)=POPといえ、今後は、この10年で開発、発展してきたハッシュタグ(#)をphysical 、すなわち、現実の小売業の世界でもPOPととらえ、Fusion(併売)を促す技術として確立、新たなPOPが開発できるのではないかと考えた次第です。

PI研のコメント(facebook):
・ハッシュタグ(#)=Fusion (併売)=POP、中々ユニークな連想ではないかと思います。ハッシュタグ(#)とPOPはFusion(併売)によって連結しているという意味ですが、興味深いテーマといえます。ハッシュタグ(#)はSyber(ネット)の世界の技術であり、POPはphysical(現実)の世界の技術ですが、その本質はFusion(併売)にあるといえます。Fusion (併売)は自ら相手へ、相手から自らへ、顧客に働きかけると同時に、顧客から働きかけられることですので、ハッシュタグ(#)もPOPも全く同じ目的といえます。 違いは、Syber(ネット)かphysical(現実)かであり、双方で開発されたノウハウは相互移転が可能といえます。特に、ハッシュタグ(#)は、開発されてまだ10年の歴史ですが、その発展は目覚ましく、いまやtwitterだけでなく、Facebook、Instagramにも及び、特に、Instagramでは文章ではなく、写真ですので、独自の発展を遂げています。翻ってPOPですが、ことPOP等、ここ最近の進化はありますが、ハッシュタグ(#)のようなグローバルな激しい開発競争にはさらされておらず、独自の発展を遂げているといえます。こう考えると、ハッシュタグ(#)をPOPにFusion(併売)という視点で取り込むことにより、Syber(ネット)のノウハウをphysical(現実)に移転させることがたくさんあるといえます。これまでSyber(ネット)とphysical(現実)は別の世界、同時並行で動いているように思われましたが、このようにFusion (併売)という翻訳概念があれば同値の世界でとらえることができるといえます。ハッシュタグ(#)、今後、どのように進化してゆくのか、どこに向かうのか、POPの今後も踏まえ、その動向に注目です。

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October 23, 2018 | | Comments (0) | TrackBack (0)

October 22, 2018

セブン&アイH、イオン、中間決算比較!

セブン&アイH vs イオン:中間決算2019²月度

CF関連:キャッシュの配分:
・営業活動によるキャッシュ・フロー:308,495百万円(イオン:228,505百万円)
・投資活動によるキャッシュ・フロー:△464,936百万円(イオン: △409,738百万円)
 ⇒有形固定資産の取得による支出 :△329,590百万円(イオン:△247,953百万円)
・財務活動によるキャッシュ・フロー:31,677百万円(イオン:74,68百万円
・現金及び現金同等物の増減額(△は減少)△131,637百万円 (イオン:△111,510百万円)

B/S関連:キャッシュの蓄積:
・総資産:5,718,787百万円(イオン:9,864,726百万円)
・自己資本比率:43.2%(イオン:11.4%)
・現金及び預金:1,187,513百万円(イオン:808,080百万円)
・有利子負債:1,049,115百万円(イオン:2,341,961百万円)
 ⇒銀行業における預金:564,474百万円(イオン:3,287,505百万円)
・買掛金:491,084百万円(イオン:966,367百万円)
・利益剰余金 :1,956,045百万円(イオン:562,366百万円)

P/L関連:キャッシュの創出:
・営業収益:3,343,538百万円(イオン:4,266,401百万円) 、営業利益: 199,610百万円( イオン:89,854百万円 )
・経常利益:196,890百万円( イオン:90,898 百万円 )、当期純利益: 101,355百万円( イオン:10,560百万円 )
・通期予想:
 ⇒営業収益:6,683,000百万円(イオン:8,700,000百万円)
 ⇒営業利益: 415,000百万円(イオン: 240,000百万円)
・原価:80.27%(イオン:72.95%)、売上総利益:19.73%(イオン:27.05%)
・経費:35.86%(イオン:38.77%)
・マーチャンダイジング力:-16.13%(イオン:-11.72%)
 ⇒MD力って何?
・その他営業収入:23.50%(イオン14.12%)
・営業利益:+7.37%(イオン:+2.40%)

セブン&アイH(イオン)の株価:10/16(イオン:10/12)
・時価総額4,247,830百万円(イオン:2,229,075百万円) =4,789円(イオン:2,556.5円) ×886,441,983株(イオン:871,924,572株)
・株価4,789円(イオン:2,556.5円)=PER(会社予想):20.19倍(イオン:61.37倍)×EPS 237.40円(イオン:41.66円)
・株価4,789円(イオン:2,556.5円)=PBR(実績):1.71倍(1.92倍)×BPS 2,794.24円( イオン:1,332.34円)

PI研のコメント(facebook):
・セブン&アイHとイオンの中間決算の結果を主要指標で比較してみると、2大流通グループの違いが鮮明になります。まずは、CFですが、営業CFが約1,000億円の差、セブン&アイHが豊富なCFを確保しているといえます。営業CFの主要な柱は営業利益と減価償却費ですが、P/Lを見ると、営業収益はイオンの方が約1兆円上回っていますが、営業利益は逆転、約1千億円の差、ここが両企業の最大の違いといえ、それがそのまま営業CFの差といえます。その要因は原価、経費よりも、その他営業収入にあるといえ、ここがセブン&アイHのキャッシュの源泉といえ、イオンとの決定的な差といえます。結果、投資CFの差となり、特に、新店開発が伴う有形固定資産の取得による支出では、約1千億円弱の差となり、成長戦略に差が生じることになります。さらに、B/Sを見ると、総資産の差が異常値であり、イオンが約4兆円大きいといえます。これは銀行業における預金の差が大きく、同じ金融業でも中身が全く違い、預金をメインにするイオン銀行と決済をメインにするセブン銀行との違いともいえます。また、B/Sでは、有利子負債も1兆円イオンの方が高く、財務を圧迫しているといえます。結果、自己資本比率は43.2%対11.4%であり、財務構造は真逆、イオンはもはや流通業の財務構造ではなく、金融が合体した新たなビジネスモデルに入っているといえます。この経営状況をどう評価するか、投資家の評価、株価で見ると、セブン&アイH:4,789円対イオン:2,556.5円となり、約2,000円の違いとなります。最終的には時価総額、セブン&アイH:4,247,830百万円対イオン:2,229,075百万円と2倍の差となります。日本を代表する2大流通グループですが、このように財務構造、収益の構造がこれほど違うとは驚きです。今後、両企業がどう企業構造を変革し、どこに向かうのか、この現状を踏まえ、今後の動向に注目です。

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October 21, 2018

ちらし、AIの時代へ!

中国発のチラシ校正AI、将来はオススメ価格の提案も視野:
・日経XTREND:10/18
・新聞制作システムの方正(東京・文京)は、青山商事の子会社で販促事業を手掛けるアスコン(広島県福山市)と共同で折り込みチラシの校正を支援するAI(人工知能)を開発した。チラシ画像の分析で校正の手間の半減を目指す。全国のチラシ情報を集約し、AIが価格を提案する機能の開発も視野に入れる。
・数十種類ものチラシの誤りを探す手間:
・AIの仕組みはこうだ。まず制作したPDFデータを画像として取り込み、AIは各商品ごとの枠を認識する。次に枠の中の商品画像を認識し、あらかじめ学習した画像データとひも付く商品の認識番号を導き出す。最後に、枠組みの中の製品名や価格の文字データをAIが読み取り、エクセル上の基データの商品番号と、画像から導き出した商品番号が一致するかを調べる。AIによる分析はチラシ1枚につき約5分で完了する。
・正しく認識できる比率は9割:
・日本新聞協会によると2017年の新聞発行部数は約4213万部で、10年前から2割減。折り込みチラシの売り上げも減少傾向にあり、制作会社は「制作にかかるコストをよりタイトにする必要がある」(背古部長)という状況にある。価格の転記ミスがあれば、店舗の損害を制作会社が賠償することもある。そうしたリスクもAIで低減することを目指す。
方正は中国の北京大学の技術者が中心となって結成した開発会社。日本法人は1996年に立ち上げ、新聞社や出版社向けの制作システムを手掛けている。今回のAIは、中国湖北省武漢市にある関連会社が開発した。方正が国内でAI関連サービスを展開するのは今回が初めて。今後も中国の関連会社と連携し、AIやビッグデータ関連の事業を拡大する。

PI研のコメント(facebook):
・ちらしにも、いよいよAIが登場です。10/18、日経XTRENDで、「中国発のチラシ校正AI、将来はオススメ価格の提案も視野」との見出しの記事が掲載されました。北京大学のベンチャー企業、方正のAI技術を取り入れ、「青山商事の子会社で販促事業を手掛けるアスコン(広島県福山市)と共同で折り込みチラシの校正を支援するAI(人工知能)を開発」との内容です。方正のHPではその詳細が掲載されており、AIでちらしの価格構成が1枚約5分で、90%の精度で可能になるとのことです。すでに、特許も申請とのことですので、今後、特許が通れば、本格的なビジネスへと発展してゆくことになります。ちらしにAIを活用する場合のポイントは、画像データと商品データをどうリンクさせるかですが、今回のポイントは、「あらかじめ学習した画像データとひも付く商品の認識番号を導き出す」とのことですので、DL(ディープラーニング)をかけて、画像PLUの仕組みを構築しているといえ、いま、まさにJRが赤羽駅で実証実験をしているレジ無しキオスクの仕組みと原理は同じといえます。Amazon GOも同様な仕組みで価格情報を特定していると思われますので、今後、JANコードをメインにしたPLUの時代が画像PLUの時代へ、AIのDLによって転換してゆく可能性も高く、その点からも今回のAIの活用は注目です。ちらしもAIをどう活用するかに焦点が移りつつあり、販促、そのものも大きく変わる可能性を秘めており、今後の動向に注目です。

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#ちらし #チラシ

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October 21, 2018 | | Comments (0) | TrackBack (0)

October 20, 2018

消費増税、ポイント還元、キャッシュレス!

消費増税時、ポイント還元策拡大 1年間、小売以外も:
・日本経済新聞:10/17
・政府は17日、2019年10月の消費増税にあわせて消費者にポイントを還元する対策を拡充する検討に入った。期間を1年程度に延長し、サービス業を中心とした幅広い店舗で恩恵が受けられるようにする。商品購入時にクレジットカードなどキャッシュレス決済を使った買い物客が対象。消費者負担を軽減し、経済の落ち込みを防ぐ。

消費増税時、2%分ポイント還元:
・日本経済新聞:10/1
・2019年10月に予定する消費税率10%への引き上げにあわせ、政府が検討している経済対策の骨格が分かった。中小小売店での商品購入時、クレジットカードなどキャッシュレス決済(総合・経済面きょうのことば)を使った消費者に対し、購入額の2%分をポイントで還元する。中小によるキャッシュレス決済の導入拡大にもつなげる。住宅では改修にかかる費用の一部を補助する制度をつくることなどを打ち出す。
・2%分のポイント還元はクレジットカードや電子マネー、QRコードなどのキャッシュレス決済が対象となる。このうち金融機関の口座から引き落とすタイプのカードやスマートフォンによる決済サービスに適用する案が有力。19年10月から数カ月間に限る方向だ。

焦点:安倍首相、増税対策で政策総動員 ポイント還元含め反動減抑え込み:
・ロイター:10/15
・[東京 15日 ロイター] - 安倍晋三首相は15日の臨時閣議で、2019年10月の消費税率引き上げに向けた対策検討を指示した。あらゆる施策を総動員すると強調し、前回引き上げ時のような景気落ち込みの回避を最優先に掲げた。ポイント還元という新機軸も対策に盛り込まれ、先進国に比べ立ち遅れているキャッシュレス化への意欲もみえる。景気変動の平準化は果たしてできるのか、この1年間が安倍内閣にとって大きな山場となりそうだ。
・今回は「前車の轍を踏まない」という堅い決意が、安倍首相にあるとみられる。前回はなかった食料品への軽減税率の適用やポイント還元という新しい試みも、消費の落ち込みを少しでも和らげようという「意思」の表れとみられる。
・また、経産省内では、2020年の東京五輪開催時までにG7(主要7カ国)で最低水準のキャッシュレス化を推し進めたいとの声が大きかった。今回のポイント還元は、増税時の対策を推進しつつ、キャッシュレス化を推し進める狙いもあるとみられる。

PI研のコメント(facebook):
・10/17、日本経済新聞に「消費増税時、ポイント還元策拡大 1年間、小売以外も」との見出しの記事が掲載されました。「政府は17日、2019年10月の消費増税にあわせて消費者にポイントを還元する対策を拡充」とのことです。10/1の同じ日本経済新聞の記事では、当初は「19年10月から数カ月間に限る方向」だったとのことですので、期間の延長となります。それだけ、今回の増税は景気、特に消費への影響が大きいと判断したといえます。また、ポイント還元の対象は、「クレジットカードなどキャッシュレス決済を使った消費者」とのことですので、キャッシュレスがもうひとつのキーワードです。この際、一気に日本のキャッシュレス化を実現しようという政府の強い意志といえます。ロイターも、「経産省内では、2020年の東京五輪開催時までにG7(主要7カ国)で最低水準のキャッシュレス化を推し進めたいとの声」と、経済産業省の思惑を報じており、消費とキャッシュレスを同時に進める政策を長期に実施する政府の方針が固まったといえそうです。それにしても、還元は誰がと主語がありますが、消費の世界では通常小売業ですが、今回は政府ですので、これに小売業の還元が加わると、2重還元が実現することになりますので、小売業の還元比率により、大きな差がでることも考えられますので、増税後はより競争が激化、しかも、キャッシュレス化への対応も含め、小売業の経営環境が大きく変化するものと思われます。現段階では、政府が「検討に入った」段階ですので、2019年10月までには紆余曲折がまだまだありそうですが、その行くへに注目です。

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October 19, 2018

併売(買)=Fusion!

Google翻訳でググると:
・併売=Fusion

Longmanで意味を調べると:
・fu‧sion /ˈfjuːʒən/ noun [countable, uncountable]
1.combination of separate qualities or ideas:
  ⇒ Her work is a fusion of several different styles.
  ⇒ the best fusion cuisine in the whole of Vancouver
2.physical combination of separate things → fission:
  ⇒ the energy that comes from the fusion of hydrogen atoms→ nuclear fusion
3.type of music which mixes jazz with other types of music, especially rock

WORD ORIGIN:
・Origin:1500-1600 Latin fusio, from fundere ‘to pour, melt’

THESAURUS:
► mixture、► combination、► mix、► blend、► a cross between something and something、► fusion、► hybrid

2F4P:
・2F:Frequency、Fusion
・4P:Place、Product、Price、Promotion

PI研のコメント(facebook):
・併売って、英語で何ていうのかと思ったのですが、中々、思い浮かばず、google翻訳でググってみました。すると、併売=Fusion となり、びっくりです。思ってもみなかった単語であり、音声を聞いてみると、響きもよく、併売はFusionと英語でいえばいいんだと納得しました。その後、気になったので、さらに、Longmanで調べてみました。辞書の世界もめちゃめちゃ進化しており、いまや、Longmanもネットで活用することが可能です。一般、会員、さらにPINコード特別会員とに分かれれており、たまたまPINコードをもっていたので、PINコード特別会員で調べてみました。すると、3つ意味があり、「2.physical combination of separate things」、これが近いともいえますので、まあ、併売=Fusionでも良さそうです。3番目は 「 mixes jazz with other types of music, especially rock」であり、なるほと、ジャズとロック、これもいい感じです。さらに、「the fusion of hydrogen atoms」は、びっくり、水素からヘリウム、水素爆弾、核融合もFusion かと。併売も単に併売するだけでなく、よりよい生活を産む併売がポイントともいえます。実は今回、マーケティングの4Pを考えていた時に、顧客は頻度(Frequency)と併売に集約できるので、FrequencyのFと韻が踏めればと考えていたので、Fusionはピタリです。これで、マーケティング理論もID-POS、ネットの時代にも耐えられるといえ、4Pから2F4Pの時代へ発展ということになるのではと思います。併売=Fusion 、今後、意識して、このFusionを様々な機会で使ってゆこうと思います。

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October 18, 2018

セブン-イレブン・ジャパンの改革2019!

セブン-イレブン・ジャパンの取組み2018:

国内コンビニエンスストア事業:
・株式会社セブン‐イレブン・ジャパンは、お客様ニーズに合わせた新しい店内レイアウトの導入に加え、新商品の発売及び継続した品質向上に取り組んだ結果、当第 1 四半期における既存店売上は前年を上回りました。しかしながら、平成29 年 9 月より実施しているセブン‐イレブン・チャージ 1%特別減額等の影響により、営業利益は 557 億 72 百万円(前年同期比 6.4%減)となりました。また、自営店と加盟店の売上を合計したチェーン全店売上は 1 兆 2,013 億 94 百万円(同4.6%増)となりました。

客数改善に向けた取組み:
・新規顧客:新しさ(トライアル):
・冷凍食品 ⇒内食お助けニーズ対応、カウンター新商品 ⇒焼き鳥、デリカテッセン (技術革新した新商品) ⇒サラダ、惣菜新商品 、NBブランド活用した オリジナル商品
・来店頻度:品質(リピート):
・基本商品の品質向上 ⇒米飯、麺類、スイーツなど、「近くて便利」を具現化 する品揃えの強化、在庫確保 ⇒機会ロス削減、接客力強化

食の外部化ニーズへの対応(長鮮度化の取組み):
・イノベーションの継続により添加物に頼らず、味を犠牲にしないで長鮮度商品を拡充
・【7プレミアム】 2008年発売 :約2週間(約2日)、【惣菜(テトラパック)】 2010年:約3日(約1日半)、【サラダ】 2018年:約2日半(約1日半)、【チルド弁当】 2009年発売:約3日半(約1日)、【スパゲティー】 2011年:約2日半(約1日半)、【惣菜(中華系)】 2018年:約2日半(約1日半)

食の外部化ニーズへの対応(商品力の強化):
・冷凍食品販売実績推移:売場拡大と商品の拡充を継続し10年で5倍以上に伸長
・冷凍食品 111.0%(既存店)、 139.1%(新レイアウト):+28.1%
・100 (08年): 100円シリーズ発売 餃子、炒飯、グラタンなど
・141 (09年)、169(10年)、179(11年)、
・213 (12年):商品開発体制強化
・273 (13年):平型冷凍ケース導入、具付き麺、ピザ、小龍包発売
・337(14年)、433 (15年)、472(16年)
・499 (17年):新レイアウト冷食売場拡大、惣菜(肉系)、冷凍果実、ミックス野菜発売
・536(18年):新レイアウトにおいて更に売場拡大

食の外部化ニーズへの対応(新レイアウト拡大):
・累計店舗数: 1,300店年(17年)、3,300店(18年)、6,500店(19年)、9,230店(20年)、12,010店(21年)

PI研のコメント(facebook):
・セブン&アイHが2019年度、2月期の中間決算を10/12、公表しましたが、注目はセブン-イレブン・ジャパンの取り組みです。中でも、「客数改善に向けた取組み」はID-POS分析の基本公式を全面に出し、客数を新規顧客と既存顧客に分解、それぞれの政策を明確にしたところは、これまで業界が活用してきたPOS分析、客数×客単価を深化させており、驚きです。食品スーパーをはじめ、フィジカル(リアル)な小売業で、この数式を使い、決算で解説する企業はまだないといえます。サイバー(ネット)の世界ではすでにARPUが登場し、客単価からバスケット頻度の世界で数値を捉えていますが、セブン-イレブン・ジャパンが取り上げているのは意外です。今後、食品スーパー、ドラッグストア業界も客数×客単価から客数をID客数とF(頻度)に分解し、それぞれの政策を峻別し、双方、狙いは真逆ですが、同時に取り組むマーチャンダイジング改革がはじまるかもしれません。さらに、注目は、この新規顧客の戦略商品を冷食ととらえていることであり、この1点集中ともいえる取り組みはプロセス、その成果を含め、実証されたといえます。実際、冷食はこの10年で5倍、それを促進する商品戦略に加え、すさまじい店舗レイアウトの改装が進んでおり、この5年で1万店舗以上が改善されるとのことです。こう見ると、セブン・イレブン・ジャパンが客数×客単価の時代を終わらせたといえ、今後は、まずは客数=ID客数(新規)×F(頻度:既存)の時代、さらには、客単価にF(頻度)を掛けたARPU、バスケット頻度の時代へといっきにかわるかもしれません。セブン-イレブン・ジャパンの今後の動向、特に、冷食の動きには注目です。

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October 18, 2018 | | Comments (0) | TrackBack (0)