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July 08, 2015

全日食、クラウドでID-POSデータをメーカーに開示!

全日食、取引先にクラウドでレシートデータ公開、分析機能も20以上提供、クーポン販促可能に
・日経ビッグデータ :7/6
・http://business.nikkeibp.co.jp/atclbdt/15/258675/070300002/
・個人商店や小型スーパー約1800店が加盟するボランタリーチェーン「全日食チェーン」を運営する全日本食品(東京都足立区)は、約7億枚のレシートを短時間で分析できる分析システムを今年5月に導入した。取引先が、Webベースで商品の売れ行きを閲覧したり、クーポンを利用してヘビーユーザーを開拓したりする。
・全日食は食料品を中心に約60社の取引先が参加する「ZFSP研究会」で、ID-POS(販売時点情報管理)データの活用法を共同研究している。
・2013年1月からテキスト形式の生のデータを、個人につながる情報を削除したうえで各社に提供してきた。データは年間6億~7億件と巨大で、分析するためにデータベース操作言語のSQLなどの知識が必要だった。
・クリックテックジャパンの「QlikView」を採用し、クラウドサービス上で稼働させている。
・従来システムでは負荷が高く4~5時間かかるような複雑な併売分析が、10分程度で済む。「決め打ちではなく、複数の仮説に基づいて試行錯誤できるようになる」
・全日食はこうした分析サービスを会員企業に対して20機能以上提供していく。

全日食チェーンとは:
・http://www.zchain.co.jp/chain/
・わが店の経営を確かなものにしたいというのは商業者の共通の願いです。その思いを志にして26名の商人がチャーターメンバーとして集まり、共同仕入を軸とした協同組合を設立しました。
・さかのぼること50年前1961年のことです。
・50年を経た現在、衆知の輪は全国に拡がり1,800店のネットワークとして各地の一店一店が生き抜くための武器をチェーン機能として日々送り続けています。それは商品、情報、システム等店経営に必要な全ての機能であり、全国ネットワークを背景にした競争力そのものです。それは、そのまま商業者の人間ネットワークでもあります。

全日本食品、POSデータ分析プラットフォームにQlikViewを採用:
・アシスト、クリックテック・ジャパン:6/1
・http://www.ashisuto.co.jp/news/release/1198330_1675.html
・2010年9月に、顧客の購買履歴に応じた販売促進サービス「ZFSP(Zen-Nisshoku Frequent Shoppers Program)」をスタートさせました。ZFSPは、顧客が小売店で全日食メンバーズカードを提示するとレジで自動値引やポイント付与を受けられたり、店舗に設置されている端末にカードを差し込むと、1人ひとりにカスタマイズされた特売チラシや割引クーポンが発行されるサービスで、現在全国550店舗で150万人(実稼働)の顧客に向けて展開されています。
・全日食では、2014年7月より、研究会に参加している主要食品メーカー約60社向けにQlikViewを採用した分析プラットフォームを公開しており、各メーカーにおける、以下の効果を期待しています。全日食が設定した分析軸やデータをそのまま利用できるため、分析ノウハウの共有や高品質な分析が可能となる各メーカーごとに、必要に応じたレシートデータの抽出や、切り口別分析が簡単にできる操作が容易なため、データサイエンティストの人材不足を補完できる。
・今後は、小売店とメーカーへのデータの提供に加え、全国のマーチャンダイザーやスーパーバイザーに対しても高度な分析に活用できるプラットフォームとしてQlikViewを採用することを検討しています。これに先立ち、マーケティング本部でもQlikViewの活用が進んでおり、半日かかった分析が数分で対応出来るなど「データ分析業務の効率化を実現できた」という声が寄せられています。

PI研のコメント:
・日経ビッグデータが7/6、全日本食品がメーカーへID-POS開示との記事を掲載しました。ID-POS分析はPOS分析と比べデータ量も、分析ノウハウも多岐に渡るため、大手小売業でなければ難しいと考えられていた領域ですが、小型食品スーパーでも、全日食のように組織的に対応すれば可能なことが実証されたといえます。今回のデータ量は年間6億件から7億件のID-POSデータとのことであり、従来は4から5時間分析にかかっていたとのことです。しかも、その分析には「データベース操作言語のSQLなどの知識が必要」だったとのことであり、小型食品スーパーが中々手が出しにくい領域といえます。それが可能になった要因は2点、クラウドとBIツールといえます。現在、クラウドはアマゾン、googleをはじめ、ほぼ無限大のデータの蓄積が可能な状況となり、小売業界でも本格的なクラウドの活用がはじまりました。一方、BIツールに関しては、今回のQlikViewをはじめ、タブローなど、安価で大量のデータを自由自在に分析できるツールが登場しています。この2つの技術を組み合わせれば、食品スーパーのビックデータも、これまでの分析環境とは一線を画した取り組みが可能であり、しかも、webを通じて、簡単にID-POS開示も可能となります。全日食は1800店舗のネットワークがありますので、1チェーンでは厳しいID-POS開示も、これだけの規模ですので、規模のメリットも働くといえます。ちなみに、分析機能は20機能以上とのことですが、サンプルを見ると、3点併買のベイズが19パターン示されており、2点併買はよくありますが、ここまで論理を詰めたケースはまだダンハンビーぐらいであり、日本での事例はほとんど見られません。分析環境だけでなく、ID-POS分析の内容もよく考えられた仕組みといえます。

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