データ活用事例2【spp】

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第2回 卸売営業のデータ活用例

ここで、販売状況の「構造的な変化」について触れておきます。

販売状況の推移の変化

推移の変化には次の3つのパターンがあります。

a. 直線的変化
ほとんど変動がない、またはほぼ一定の割合で変化しているもの。
b. 循環的変化
季節商品の売上のように、時とともに上昇・下降が繰り返される変化。
c. 構造的変化
市場や競争相手の動き、当社の競争力などに起因する変化。
たとえば「新技術の登場によって旧製品の売れ行きが急落するケース」など。
この変化はあるとき急に発生することも多く、また一旦変化し始めるとそのままでは後戻りしないという性質がある。

変化を見分けるには

Zチャート

3つの変化を簡単に見分ける手段として「Zチャート」、「移動年計グラフ」がお勧め。

Zチャートは右図のように、月毎の実績(A)と起点からの累計実績(B)、そして各月から過去1年間の合計(移動年計 C)の3つの折れ線グラフを1つのチャートに描いたもの。

Zチャートでは、直線的な変化はA,B,Cとも文字通り直線に近いグラフとなり、循環的な変化がある場合は、それはAとBのグラフに顕著に現れる。

Cのグラフのそれぞれの値は過去12ヶ月間の合計なので、季節変動などの循環的な要素は出てこない。
そのためCのグラフは構造的な変化を見つけやすいグラフになる。

Zチャート

右図はZチャートのCのグラフを2年間にわたって展開した移動年計グラフで、多くの項目の中から構造的変化を起こしているものを見つけるのに便利なグラフである。

以上「構造的な変化とその見つけ方」について紹介しましたが、結論的にいうと、「販売データの活用」は
データから構造的な変化を見つけ出し、それを引き起こしている原因(構造的要因)を調べて解決する

ことによってその目的の大部分は達成できる、といっても過言ではないのです。

なお推移には変化が見られなくても、市場は伸びているのに当社の売上は低迷しているもの。
あるいは力を入れているのに向上していないものがある。
このような場合にも何らかの構造的要因を抱えていると考えられるので、原因を調べて解決策を講じる価値はあります。


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