リアルタイム、今後のMDの課題！

Big Data、iD付POS分析のリアルタイム分析への応用
・売上高＝ID×（PID/ID)×PID金額PI値（PIDPI値）
　　　　（客数×（P客数/客数）×P金額PI値（PPI値））
　　　　　＝PID×PID金額PI値（PIDPI値）
　　　　　　（P客数×P金額PI値（PPI値）

一方で、
　　　　＝ID×ID金額PI値（IDPI値）
　　　　　（客数×金額PI値（PI値））

また、
　　ID金額PI値（IDPI値）＝（PID/ID）×PID金額PI値（PIDPI値）　　　
　　（金額PI値（PI値）＝（P客数/客数）×P金額PI（PPI値）

解説：
・通常、ID付POS分析は全体ID（客数）で割って各指標を算出する場合もありますが、多くの場合、部分ID（客数）で割って算出します。この部分のことをここではPで表現しています。PはPartial、Personの略です。
・上段がiD付POS分析、下段がPOS分析、(　）が数量面です。
・全体＝部分の場合はPが消えます。

リアルタイム分析への応用：
・Pを入れることによって、リアルタイム分析への応用が可能となります。
・Pが入ることによって、ID金額PI値（金額PI値）をPID/ID（P客数/客数）とPID金額PI値（P金額PI値）、さらには、PIDPI値（PPI値）に分解することが可能となります。
・これにより、マーチャンダイジング戦略を顧客（客数）面と商品面に分解することが可能となります。これまでの売れた売れないからの脱却が可能となります。
・そして、これがリアルタイムに分析できると、現場がリアルタイムで売場対応が可能となります。これまでの現場オペレーションも大きく変わることになります。
・さらに、過去のデータ、他店のデータと連携することにより、現状の確認、今後の方向が明確になります。
・現場だけでなく、本部も新たな対応が可能となり、スーパーバイザーの役割が大きく変わります。さらに、カメラを活用すると映像での情報共有が可能となります。
・結果、顧客の今に対応でき、商品のチャンスロスを最小にすることが可能となります。

PI研のコメント：
・ビックデータの時代に入りましたが、ビックデータは多様性のあるデータを大量に扱うだけでなく、リアルタイムに活用することも課題です。その時の活用する指針となる考え方をiD付POS分析の観点からまとめてみました。今後、様々な活用方法が開発されると思いますが、今回、そのためのひとつの指針をつくってみました。今後、具体的に、この指針にそってつめてゆき、実現したいと思います。

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