全国約50店舗、年商約60億円の同社は、自社ブランドを毎シーズン企画・製造・販売していたが、年々成長率が鈍化してきており、導入直前期は前年対比を割ってしまっていた。

日々の販売データ（POSデータ）をもとに、担当者がエクセルを駆使して分析をしていたが、よく売れる商品と在庫過多となってしまっている商品といった上位と下位の一部商品については過去実績も踏まえて次の打ち手（次シーズン商品企画や週次でのディストリビューション）に活用していたが、他の商品は経験と勘による定性的な判断のみとなってしまっていた。

単品ごとに過去実績の販売状況を分析し、過去実績に基づいた全商品の次シーズンに向けたMD計画（数値計画）を自動的に計算できる仕組みを構築。また、日々の店舗別の販売数、在庫数をもとに、週次のディストリビューション（店間移動指示、値下げ指示、追加発注）についても自動で計算し、上位と下位商品だけではなく、全商品について打ち手指示が出せるよう改善。

その結果、消化率、粗利率が改善され、1年後の新シーズン時には、売上も前年対比30%増加（プロパー消化率も60%→90%と大きく改善）を達成。

業界別分析・可視化事例 ～物販・小売編～

物販・小売業界のための分析・可視化事例をまとめた資料を公開しています。「勝ち店舗のルール化」「過去実績に基づいたMD計画」「消化率・粗利率を最大化させるディストリビューション」など、分析結果を基に業績向上させる打ち手へ繋げることが可能です。

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