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September 12, 2013

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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