2016年1月21日付の日経新聞に掲載された記事です。
「ユニクロ アプリ経由で解析 販売情報を商品開発に生かす」
性別や年齢などお客様の個人属性情報と、購買データをスマホで収集。
データを分析してトレンドを商品開発に生かす取組を行うという内容
でした。
個人の購買情報と属性情報はスマホのアプリから収集するのですね。
確かにアプリを使用すれば、店員がレジで顧客の見た目で性別・年齢
を打ち込むよりはより正確な情報が取れますから、
データ分析もより精度があがるでしょう。
この取組みの記事で、他業界でも知っておくべきポイントがあります。
■データを分析するだけなら簡単、難しいのは活用する体制づくり
顧客のID-POS(購買)データを分析するのは、さほど難しいことではありません。
今は10年前に比べおどろくほどハードもソフトも進化したからです。
またID-POSデータは基本的に、
・いつ
・だれが
・どの店で
・何を
・何といっしょに
・いくらで
・何個
買ったのか
という情報です。ここに「性別」と「年齢」という2つの属性情報
が入るので、何を分析の軸として購入金額や人数、個数をサマリする
かという問題になります。
それより難しいのは、分析した結果をうまく活用していくかの仕組み・
体制づくりです。
今回でいえば、たとえば
「男性向けに人気のある柄ものカシミアセーターSサイズは、実は女性
も多く買っていた。」ことが分析からわかったら、
それを短期間で女性向け柄ものカシミアセーターを開発・売場に投入
できる仕組みが作れるかということです。
こちらの方が余程難しいです。
なんといっても素材の調達・工場の手配から売場への配荷までを、短期間
で実行しなければならないからです。
アパレルはそれに加えてトレンドや天候という不確定要素により売上が
影響を受けます。
それにあえて挑戦するユニクロの取組から今後も目が離せません。
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- カテゴリ：ID-POSデータ分析
- タグ： ID-POSデータ分析 , 購買情報分析
