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May 05, 2008

Chain Store Age、5/01号、POS分析で売場改革、第2弾!

   Chain Store Age、5/01号に「POS分析で売場改革」実践講座、店長、バイヤー必読の第2弾、「冷凍食品の話」を投稿した。この記事は先月からスタートし、前回は「食パンと菓子パンの話」と題し、POSデータからどのように品揃えを分析するかを解説し、食パンと菓子パンでは全く品揃えの実態が違い、それに応じたマーチャンダイジングが活性化の決め手になることを示した。今回は、一転、「冷凍食品の話」と題し、時間軸の活用についての解説をまとめてみた。

   冷凍商品を取り上げたのは、この1月の下旬に殺虫剤入り冷凍餃子事件が起き、その後、冷凍食品への消費者の買い控えが起こり、売上げが激減し、昨年との数字を比較することによって、まさに時間軸でPOSデータを分析し、状況を正確に把握できると考えたからである。実際に、TOPNAVI-NETの約400店舗、約2,000万人の延べ客数の2月度のPOSデータを分析してみて、歴然たる違いが分析され、冷凍食品への影響が予想以上に大きかったことが明らかになった。

   この影響は、ここ最近、回復基調にあるとはいえ、現在でも厳しい状況にある。ちょうど、5/2の日経新聞に「冷食各社、減産を継続」、「JT5割程度、味の素系は2割」、「中国製離れ鮮明」、「需要低迷、原材料高も響く」、さらには、「JT、8期ぶり減益、今期営業益見通し、のれん代償却1,000億円」という記事が掲載された。この中で、今後1年間減産が続けば、業界全体で約2,000億円の減収となるという。2007年の国内冷凍食品の市場の規模が約1兆円弱であるので、昨年対比は約80%という厳しい状況であるという。

   今回もChain Store Ageの記事の中で恒例のPOS分析分布図である金額PI総店=客数PI値×金額PI扱店で分析した冷凍食品全品約2,700品を掲載した。また、図表3では、この2月度の冷凍食品の重点商品のデータの昨対比較を掲載したが、全体は約30%のマイナスである。この2月が最も影響の大きかった時期であるといえ、その後、回復傾向にあるので、日経の記事の予想のように昨対約80%よりは回復するとは思えるが、今期の冷凍食品はかなり厳しい数字となることは、今回のPOS分析からも十分に予想できるといえよう。

   一般にPOSデータを活用して時間軸で比較することは簡単なようで、難しい面がある。当然、単純な生データである売上金額、売上数量を比較しても、その中には客数が含まれているため、正確な時間軸での比較には適していない。時間軸を活用する場合は、必ず、この客数を除外して比較しないと判断を誤ることになる。そこで、客数を除外する方法がPI値、金額PI値の活用であり、要は顧客1人当たりに、売上金額、売上数量を換算することがポイントとなる。実際に時間軸で比較する際には、これを100倍(100人当たり)、1,000倍(1,000人当たり)にし、より分かりやすくしても良い。TOPNAVI-NETでは1,000人当りを基準にしているので、ここでは、金額PI値、PI値は1,000人当りで示して、冷凍食品の数字を比べている。

   今回、冷凍食品全品、約2,700品を分析してみたが、Chain Store Ageには誌面の掲載上、Aランク商品の一部しか掲載できなかったが、それらを見てみると、分析する前に予想していなかったことが起こっていた。それは、AランクのNo.1の商品、加ト吉の加ト吉S・さぬきうどん5食1000gの金額PI総店であり、この数字が1昨年よりも大きく跳ねあがっていたことである。金額PI総店=客数PI値×金額PI扱店=客数PI値×数量PI扱店×平均単価であるので、各指標の昨年対比を見ると、その要因がわかる。この中で最も変化した指標は客数PI値も若干上昇しているが、数量PI扱店が大きく変化しており、平均単価はほぼ横ばいである。したがって、導入店舗の数も平均単価も昨年とさほど変わってはいないが、顧客の支持が大きく上昇しており、冷凍食品の中でもこの商品には顧客からの支持が集まったといえる。冷凍食品全体が下がったのではなく、逆に数字を大きく伸ばした商品もあったということである。

   さらに、それ以外の商品を見ても、その影響度はまちまちであり、大きく影響を受けたもの、あまり影響がなかったもの、逆にプラス効果のあったものもあり、金額PI値、PI値で時間比較をすると状況がよくつかめ、今後、どのような対策を打てば良いかが見えてくる。ポイントは金額PI総店は最終結果であり、ここが判断基準にはなるが、その要因は客数PI値であり、金額PI扱店であり、さらには、数量PI扱店であり、平均単価であるということである。

   このように、今回のChain Store Age、第2回目のポイントはPOS分析における時間軸の活用についてであったが、時間軸を活用する際には、必ず、客数1人当りに直した金額PI値、PI値で分析することがポイントであり、さらに、その原因を客数PI値、数量PI扱店、平均単価で見極めることが、次のマーチャンダイジングの改善につながることであり、ここをしっかりおさえるのが今回の記事の趣旨である。次回は、いま最も重要な経営課題のひとつである値上げ問題について、実際のPOSデータをもとにどのように分析し、対策を立てるかについて解説する予定である。

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May 5, 2008 in 経済・政治・国際 |

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