ビジネスデータの分析方法（店舗の収益力を向上させるために「商品データ」を分析するには？）

店舗の収益向上のために「商品データ」を分析するには？

編集者注：オフライン店舗の収益力を向上させたい場合は、商品の収益性の重要な要素を十分に理解する必要があります。この戦いでは「商品データ」が重要な役割を果たします。この記事では3つの側面から分析しますので、お役に立てれば幸いです。

多種多様な商品、幅広い製品サービスに直面し、顧客を満足させることがますます困難になっている今日、オフライン店舗にとって「商品」は店舗収益性において非常に重要な要素となっています。経験だけでは決して十分ではありません。店舗の収益力を向上させるための重要なポイントを発見するには、データを活用する方法を知っておく必要があります。

そのため、「商品データ分析」は非常に重要です。商品データ指標の分析を通じて、店舗の商品構成とサービス項目を導き、販促活動とターゲットディスプレイを調整することで、在庫構造を最適化し、商品と運営プロジェクトの市場競争力と合理的な配置を強化し、商品をより市場に適応させ、より人気を高め、商品の組み合わせを店舗顧客の消費ニーズにさらに一致させ、商品の最大販売率を達成することができます。

そこで、まずは商品データ分析の主な指標を整理してみましょう。

完売率＝販売量／購入量、商品が市場に投入されてから一定期間における販売量と購入量の割合を指します。商品の販売状況を測る重要な指標です。一般的に、売り切れ率が高いほど、そのカテゴリーの商品の売れ行きが良いことを意味しますが、それは購入数量と密接に関係しています。このデータを使用することで、商品の販売状況に応じてタイムリーな調整を行うことができます。

在庫回転率 = 売上原価 / 在庫コストは、店舗の在庫販売のスピードを反映することに重点を置いており、店舗の運転資金の使用と循環に非常に役立ちます。理論的には、在庫回転率が高ければ高いほど、店舗の現在の資産管理と商品販売は良くなります。

在庫売上高比率 = 在庫 / 売上高。在庫が適正かどうかを測る重要な指標です。比率が高いということは、在庫が多すぎて売上が低迷していることを意味します。比率が低すぎると、生産が追いつかないか、購入量が不合理になる可能性があります。在庫売上高比率が科学的かつ合理的に設定されているかどうかは、店舗の市場理解を直接反映します。在庫売上高比率が高すぎるか低すぎる場合は、在庫状況が異常であることを示しています。

売れ筋商品と売れ行きの悪い商品の統計をとり、売れ筋商品と売れ行きの悪い商品の理由を把握し、売れ筋商品と売れ行きの悪い商品を組み合わせて販売したり、売れ行きの悪い商品の陳列方法や陳列場所を調整したり、売れ行きの悪い商品に対するショッピングガイドの販売スキルを向上させたりするなど、さまざまな運用手段を活用して、商品全体の流れを促進します。 80/20 ルールによれば、収益の 80% はベストセラー製品によって生み出されます。

• 割引率＝実際の金額／標準価格。
• 販売率＝販売数／在庫数×100％。
• ジョイントレート = 販売数 / 取引数。 （連続受注率とも呼ばれます）
• 商品の総利益 = 実際の売上 - 商品原価
• 金利＝（粗利益／実売上）×100％。
• …

記載されていない主要な商品指標がある場合は、メッセージを残して追加してください。

実際、商品分析指標は数多くあり、よく使われる指標には、商品割引率、売り切れ率、SKU回転率、ベストセラー分析、回転率などがあります。小規模店舗の主な順位は利益＞完売率＞回転率、大規模店舗の主な順位は完売率＞回転率＞利益です。店舗の規模によって、重視するデータ指標は異なります（インターネット商品と同様に、期間によって重視するデータ指標は異なります） 。

一般的に、大規模店舗は商品の回転率を重視し、小規模店舗は商品単体の利益を重視し、オンライン店舗は商品の値引きを重視し、オフライン店舗は商品の在庫を重視します。

次に、商品データを分析し、店舗の収益力を向上させる方法を整理してみましょう。

店舗の収益を増やすための分析原則は、大きなものから小さなものまで分析し、常に商品に焦点を当て、最適化が必要なカテゴリーを見つけ、次に特定の商品に進むというプロセスです。

さまざまなカテゴリーの販売傾向、変曲点、異常、前月比および前年比の比較を把握します。主に各カテゴリーの販売動向、前年比、前月比、完了率指標を分析し、前週/前月と前年同期の販売量、実際の販売量と計画のギャップを比較分析することで、各商品の販売状況を評価し、オフライン店舗スタッフが商品追跡、販売、店舗マーケティング戦略を実行するのに役立ちます。

特に売上が減少しているカテゴリーや変曲点を迎えている状況については、店舗側が総合的に分析し、分析を通じてギャップを洗い出し、改善策を提案する必要があります。

例えば、9月のケーキ屋の各カテゴリーの商品データを例に挙げます（これは偽データです）

トレンドチャートを見ると、各カテゴリーの売上は9月2日にピークに達したことがわかります。店舗側がイベントやキャンペーンを開催していたこともあり、週末ごとに変動があったのかもしれません。 8月に比べると常温ケーキシリーズが減少しております。分析してギャップを見つけ出すと同時に、プロモーション活動などを実施することができます。柔らかいヨーロッパのパン＋常温ケーキの組み合わせのマーケティング戦略は週末に調整できます。

新製品のプロモーション割引を提供する場合、製品の利益とコストだけでなく、ユーザー心理や競合製品の価格設定やマーケティング戦略も考慮する必要があります。価格設定とマーケティング戦略は非常に重要です。

さまざまな商品の販売比率と連動率を把握します。どのカテゴリーが人気があり、最も多く購入され、相関率が最も高いかを分析し、このデータに基づいて製品マーケティング戦略を調整して、カテゴリーの売上を増加させます。

また、人気商品の選定、マーケティング割引、マーケティングイベントのトピック、コピーライティング、デザイン、ユーザーレビューの蓄積、サポート商品、物流の準備など、マーケティングホットスポットの1か月前に準備を行う必要があります。

例えば、円グラフからわかるように、ソフトなヨーロッパのパンシリーズが最も大きな割合を占め、Sisの西洋のペストリーシリーズはより小さな割合を占めています。ライブストリーミングなどの短い動画からのトラフィックを利用して、商品に力を与え、商品がある程度の循環を打破するのを助け、短期間で売上と店舗収益の大幅な増加を達成することができます。

さまざまな製品の売上ランキングを整理し、多次元分析を実行します。顧客の需要と販売の強さを反映して、売り切れ率が主に考慮されます。ライフサイクルの次元が暗黙的に含まれるだけでなく、顧客の嗜好の度合いも反映されます。

商品を多角的に分析することで、低価格、季節、インフルエンサー、商品レビュー、ブランド要素、スタイル、イベントプロモーションなどの影響により、潜在的な購買ユーザーや元々売れ筋商品に興味がなかったユーザーも購入に加わる可能性があります。

顧客はブランド、品質、レビューなどの要素を組み合わせて考慮し、最適なものを選択します。そのため、当社は人気商品に影響を与える要因に基づいて、いつでも戦略を調整します。

たとえば、棒グラフからわかるように、「Thor」という商品は 9 月にベストセラーになりました。商品のプロモーションなどのマーケティング手法を通じて管理されるほか、商品の売上を伸ばすために商品評価システムを構築することもできます。新製品の開発、価格設定、販促チャネル、顧客像などを考える際には、ユーザーの年齢、収入、商圏分布、消費者心理、購買力などを考慮する必要があります。

最後に、問題に対する解決策を最適化し、問題点や相違点を見つけ、それらをマーケティングのアイデアと組み合わせて、考えられる仮説を提案し、店舗収益の改善点を見つけます。

例えば、上記のトレンドチャート、割合、売れ筋状況から、雷神はこのケーキ店で「売れ筋」のカテゴリーですが、「新製品」の売上を向上させる必要があります。新製品＋雷神組み合わせパッケージの割引を継続的に最適化し、新製品の転換を促進し、顧客数を増やすことをお勧めします。会員誘致プロモーション、他のシリーズのクーポン＋トール組み合わせパッケージと組み合わせることで、他の製品シリーズのコンバージョン率を高め、店舗の収益を増やすことができます。

したがって、商品データ分析は次のステップに分けることができます。

1. 全体的な傾向分析を行い、さまざまな製品の販売動向、転換点、異常な状況を把握し、提示されたデータの前年比および前月比の比較分析を実施します。
2. 類似製品の分析。製品比率、仕入と販売の差異、販売と在庫の差異などの分析のほか、数量、金額、割引、金額、SKU、平均単価などの分析も含まれます。
3. 特定の商品を具体的に分析し、年、季節、カテゴリ、スタイル、価格帯など、複数の側面から商品のベストセラー状況を分析します。
4. 問題解決を最適化し、問題点や相違点を見つけ、マーケティングのアイデアを組み合わせて分析仮説を提案し、店舗収益の改善点を見つけます。

つまり、毎週、毎月、四半期ごと、毎年の分析を定期的に実施します。特別なイベントの場合、疑わしい点を発見したら、すぐにデータを抽出して問題を診断してください。商品データの分析結果はさまざまな観点から異なり、地域、ビジネス地区、消費レベル、商品構成、プロモーション、季節、休日など、多くの要因の影響を受ける可能性があります。もちろん、顧客、ブランド、マクロ経済、競合他社の行動など、他の多くの要因もあります。

しかし、どのような合理的な分析指標が使用されても、それは商品の科学的運用に関するデータのレビューと監視です。商品のより良質かつ合理的な運用を促進すること。商品の合理性を継続的に調整し、店舗の収益力を向上させます。

著者：データ操作の新人、Mu Xi。公開アカウント: Mu Mu Freedom

この記事はもともと @木兮庆天@ によって Everyone is a Product Manager に掲載されました。無断転載禁止

タイトル画像はCC0ライセンスに基づいてUnsplashから引用しています