本連載では、小売が実際にデータやデジタル技術を主体的に活用するための手法を紹介していく。今回は最終回として、データのつくり方について触れる。

売上向上にはデータの活用が欠かせないことは既に把握されていると思うが、分析をするためのデータがないから何もできないという声を聞くことがある。だが、工夫しだいでは現場で取れるデータは多く、実務に活かすことは十分可能である。今回は、そのようなデータがない時にできるデータ分析手法についてお伝えしたい。

データをつくり出そう

データがない場合、自らできる範囲でデータをつくり出すしかない。インターネット上で政府機関などが公表しているパブリックな情報を分析することもあるが、ここでは現場に目をむけ、従業員向けアンケートを例とした「データのつくり方」と「集めたデータの使い方」について説明する。加えて、話を分かりやすくするために、小売店舗内にあるようなリカーショップを題材として取り上げたい。

事前準備（設計前の仮説の設定）

いきなりアンケートの話をする前に、データ分析をする上で欠かせない「課題の明確化」と「仮説の設定」についても言及をしておきたい。「課題の明確化」はいま問題となっている課題が何か、解決すべき課題が何かを明確にすることだ。これがないといくらデータがあっても見たい分析結果に行きつかず、単なる事実の列挙で終わってしまうことが多い。今回はこの課題を「店舗での接客による売上拡大」と設定しよう。

次に「仮説の設定」だが、これは先に定めた課題を引き起こしている要因についての仮説を立てることだ。仮説を立てることで無駄な分析の労力を削減し、解決策にたどり着きやすくなる。今回はこの仮説を「売上の高い店舗と低い店舗では接客方法が異なっている」としたい。この仮説を証明するためにアンケートをつくることとなる。

データの収集

アンケートは接客を行う従業員に事前に渡しておき、接客時に都度記入をしてもらうことで収集する。アンケート項目としては下記をおすすめする。項目の中でも特に「来店形式」や「購入目的」といった来店者属性データを取ることで、多くの示唆に富んだ分析結果を得られるようになる。