データ活用事例1【spp】

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第1回 卸売営業のデータ活用例

ここでは、「解決すべき基本テーマがすでにある」例として、家電製品商社アポロ社の営業マネージャ木村氏が、新人部員佐藤君を指導したケースを取り上げます。

このとき木村マネージャが持っていたテーマは、

  佐藤君が担当する大口卸先、共栄電気の販売目標達成が危ぶまれるので対策を講じる

というもの。 木村マネージャはこの課題を解決するために、佐藤君とともに次の手順で作業を進めていきました。

      1. 計画達成の足を引っ張っている要因を探す
      2. その要因はどんな理由で起きているかを考え、必要な情報収集も行う
      3. その理由に対する解決策を考える
      4. 改善策実施の優先順位を決め、佐藤君に指示するとともに、
        他部署の協力が必要な案件については関係部署と調整する
      5. 改善策実施後、その効果が実績に現れているか検証する

そしてこの内の1〜3のステップを的確に、かつ効率よく進めるために、販売データが使われました。

これから、この3つのステップを中心に、データ活用の流れを紹介します。

1-1 計画達成阻害要因の抽出

ここでは、「売りたいのに売れていないもの」と「売れ行きが落ちているもの」を探します。たとえば

  • 計画段階で注力商品に設定したのに売れていないものがないか
  • 製品のメーカー別に見たとき、苦戦しているメーカーはないか
  • 商品の分類別に見て、徐々に落ちてきているアイテムはないか
  • 個別商品で急激に売上が落ちているものはないか

などの視点から販売状況をチェックして、要因を見つけるのです。

そして、この作業を効率よく進める手段として、
  販売状況の推移を見て、「構造的な変化」が起きているものを見つけ出す
方法がとられました。

「構造的な変化」については第2回で詳しく説明します。

さて木村マネージャと佐藤君は、共栄電気のデータをメーカー別、商品分類別、個別商品別の移動年計グラフに加工して、
下降・低迷しているものを抽出していきました。 このとき木村マネージャは、次の2点に留意して佐藤君を指導しました。

1つは、現在の実績上位のものから分析を始めること。 これは効率と効果を考えれば当然のことでしょう。

もう1つは、抽出した問題点は個別商品のレベルまで掘り下げること。
たとえばある「商品分類」の販売状況に問題を見つけた場合には、さらにその中のどの商品が問題なのかを調べるのです。

こうすることによって、後に佐藤君が共栄電気に対して行うであろうアクションは、より具体的なものになるからです。

このようにして問題点を抽出できたら次のステップに進みます。