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April 19, 2018

POSデータ分析基本徹底セミナー、終了!

POSデータ分析基本徹底セミナー:4/17、終了!

1.金額、数量で見るPOS分析
 1)店舗での視点:単品、カテゴリー、部門、店舗、チェーン
 2)時間での視点:年間、月間、週間、日別、時間帯別
 3)影響要因:立地、競合、天候、販促、欠品、鮮度(在庫)
 4)実務への活用:棚割、商談、発注
   *平均単価を金額×数量で算出
   *売上高=売上数量×平均単価で分析

2.客数が加わった場合のPOS分析
 1)店舗での視点:単品、カテゴリー、部門、店舗、チェーン
 2)時間での視点:年間、月間、週間、日別、時間帯別
 3)影響要因:立地、競合、天候、販促、欠品、鮮度(在庫)
 4)実務への活用:棚割、商談、発注
      *PI値を売上数量(金額)/客数で算出
      *売上高=客数×客単価(金額PI値)
          =客数×PI値×平均単価で分析

3.全国平均のPOSデータが加わった場合のPOS分析
 1)全国平均とのGAP分析を行い、課題を抽出
 2)新商品、未取り扱い商品を抽出し、導入推奨

4.IDが追加された場合のPOS分析
 1)F(頻度)の活用
 2)併買の活用
      *F(頻度)を客数/IDで算出
      *同時併買と期間併買等、併買の活用

PI研のコメント(facebook):
・4/17、マーケティング研究協会主催の「POSデータ分析基本徹底セミナー」で講師を務め、約4時間、POSデータ分析の基本について、めちゃくちゃ早口で解説しました。POS分析の歴史は大きく3つに分かれて進んできたといえます。売上高=売上数量×平均単価、すなわち、売上高を数量と価格のみで分析し、いわゆる、ABC分析による単品管理全盛のPOS分析_01の時代。これに客数が加わり、売上高を相対化し、PI値が出現したPOS分析_02の時代。そして、さらにIDが加わり、顧客視点への転換が起こったPOS分析_03の時代です。大きくはこの3段階でPOS分析は進化してきたといえます。特に、IDの時代になると、IDに様々なビッグデータが結びつき、より大規模に、より複雑になったといえ、もはや人間が分析するには限界に達したともいえます。恐らく、数年後には、この領域は人間がやるのではなく、大部分はAIが担う時代にいっきに入ってゆくのではないかと思います。今回のセミナーでは、はじめに、このPOS分析発展の歴史をじっくり解説し、将来はAIの時代になることを予言し、人間がやるべきことはそのような時代になっても、POS分析の原点、数量と価格をしっかり押さえ、大局的な観点からPOS分析にあたるべきであることを解説しました。全体の約半分近くの時間を第1章と第2章のはじめ、客数の問題に充てました。従来のセミナーではID-POS分析をメインにPOS分析を解説してきましたが、今回は全く逆、ID-POS分析は全体の2割ぐらいにとどめたセミナーに敢えてしました。ある意味、ID-POS分析の時代は終わったといえるのではないかと思います。ここは人間が分析するのではなく、AIの力を借りて、新たな視点や知見を、原点のPOS分析_01に加えれば良いのではないかと思います。今回はこのような観点からはじめて取り組んだセミナーですので、まだまだ改善の余地はあるといえますが、POS分析の世界に新たな試みを提示できたのではないかと思います。次回はさらにPOS分析_01に時間をかけ、POS分析_03は完全AI化を目指し、その視点と知見をPOS分析_01に入れ、POS分析_02で相対化し、全店平均、全国平均のPOSデータをどう活用し、実践に活かすかに取り組んでゆければと思います。第2弾、いつやるか、まだ全く白紙ですが、今回の経験を活かし、コンサルティングに取り組む一方、次のセミナーの準備も進めてゆこうと思います。乞うご期待。

続きは、・・:https://twitter.com/PurchaseTW

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April 19, 2018 |

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