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2013.07.27
カテゴリ： ビジネス・経営
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2013/5/31 日本株投資戦略 ～債券から株式への資金シフト本格化へ／株価反発に備えよう～
澤上篤人が語る！今取るべき投資家の行動 - 2013-06-01
ローソン「31位の菓子パンを売り続ける理由」 －人知を超えるビッグデータの底力
1勝3敗1引き分け。今年4月の「第2回電王戦」でプロ棋士はソフトに負け越した。
コンピュータのデータ解析能力は、将棋のような複雑な世界でも人間を上回りつつある。
こうした「ビッグデータ」はビジネスではどう活かされているのか。
各社の最新事例を探った──。
一方、ローソンでも「POSデータ」をさらに深めたデータ分析が進んでいる。
最大の要因は10年3月に導入した共通ポイントサービス「Ponta（ポンタ）」だ。
ポンタの会員数は昨年末に5000万人を突破。提携企業数は13年5月現在で66社にのぼる。
ポンタの導入により、「1割のヘビーユーザーが6割の売り上げを占めている」
といったことがわかるようになった。
そうした中で、最も重視されている指標の1つがリピート率だ。
ローソンではFC店向けに発注の目安となる「商品力指数」を示しているが、
これもリピート率を基準にしている。
たとえば「ほろにがショコラブラン」という菓子パンがある。
この商品は菓子パンの売り上げ順位では31位（取材時点）で、決して「売れ筋」ではない。
何も知らなければ発注は止まってしまう。
しかしデータを分析すると一部の女性から頻繁にリピートされていることがわかる。
このパンはローソンにしかない商品だ。品切れとなれば、大事な顧客を逃すことになる。
順位だけでは、本当の支持率はわからない。
こうした判断は早ければ約1日で示される。全店の売り上げ記録を精査すると、
わずか1日のデータだけでも、その後の商品動向がわかるという。
ローソンでは06年から「PRiSM」と呼ぶ業務改革プロジェクトを進めている。
目的のひとつは情報分析力の強化。それまでは処理能力の限界から、
全店の売り上げデータをすぐに分析することができず、データを一部の店舗に絞り込んでいた。
マーケティングステーションディレクター補佐の倉持章さんはいう。
「コンピュータ技術の進化は一番大きい。いまは全店のデータを1日で分析できます。
一部のデータだけ見るのと、すべてのデータに触れることは違う」
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