店頭販売データの分析に適したフォーマットの作り方

TrueData:桂幸一郎
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データ分析のイメージ
今回は、手軽に重要指標を整理してモニターする事例を紹介する(i-stock/lemono)

 前回は店頭販売データの代表的な指標のお話をしました。今回は、手軽に重要指標(その時に応じてKPIともKGIとも呼ばれます)を整理してモニターする事例をお話しします。

 森を見てから木を見る流れが大切。重要なのは、市場、自社・競合ブランドの総計、重要サブブランド(または重要アイテム)で、❶市場の変化、❷シェア、❸平均売価、❹販売店率を一目でわかるようにすることです。

データを俯瞰、共有できることが大切

 最近はBIツールも発達していて、簡単にグラフを見ることができ、注目箇所をハイライトしてくれる機能などが充実しています。とはいえ、本質的に見るべきものは時代が変わっても同じです。参考までにに示していますが、こういう内容がカバーされていて月次なり週次のトレンドが追えればどのようなかたちでもよいと思います(図に具体的な数字は入れていません)。

 これは筆者がブランドを担当していたときには必ず作成して関係者全員に毎月配布していたデータシートのレイアウトです。これを関係者と共有すると、会議でも想像や仮定の話が減り、議論の効率がとてもよくなります。たとえば「うちは関西で伸びているね」という話が出ても、それが必ずしも正確な事実をもとに話していないこともありますし(出荷は伸長、マーケットシェアが下落、などは日常茶飯事)、さらに実際に伸びていても何が伸びているのか、それが2%なのか8%なのかでは意思決定の必要性や緊急性が大きく変わります。

 ペーパーレス化が進んでいるなかですが、注意すべき部分

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