分析の第一歩は、「分けて、比べる」こと
最近、ネット通販データ分析のお問い合わせ
が増えています。
背景には、既存の小売り店ルートでの収益拡大
が厳しくなり、
新たな収益源として、ネット通販の取り組みを
真剣にせざるを得ない状況があると考えます。
「社内に分析のノウハウを持つ担当者がいない
んですよね。」
「数字の羅列にしか見えない購買データをどう
みたらいいか、わからないんですよ。」
というお言葉をよく耳にします。
分析とは、「分けて、比べる」ことだと考えます。
例えば、
自社がA,B,C3つのブランドを展開して
いるネットショップだとします。
手始めにこの4-6月の売上合計をA,B,Cブランド別
に「分けて」、それぞれ出し、ブランド間で「比べて」
みます。
これだけで、どのブランドが売上面でこの春夏に
最も貢献したのか、がわかります。
更に、仕入れ値とコストもブランド別に「分けて」
算出し、ブランドごとの利益を計算し、ブランド
間で「比べて」みましょう。
売上面で多大な貢献をしていると思われていた
Aブランドが、
実は利益面ではマイナスで「問題児」になっていて、
売上の最も低いCブランドが、利益額では最も貢献
していた、ということもままある話です。
更にそこに「誰が買ったのか」という「顧客データ」
を加えることで、
会社の利益に最も貢献しているCブランドのファン
像や買い方が分かります。
従ってどうやって今後そのような顧客を増やして
いくべきか、という課題設定にもつながります。
特別統計的な知識も、手法を知らなくても、
まずは、「分けて、比べる」。
これだけで、数字の羅列を、意味ある「情報」に転換
することが可能なのです。
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