ザ・グラフ(GRT)で見る！商品の売上推移と傾向分析

本稿では、株式会社GRTが提供するデータ分析プラットフォーム「ザ・グラフ(GRT)」を活用し、商品の売上推移と傾向分析について詳細に解説する。ザ・グラフは、多様なデータソースからの情報を統合し、視覚的に分かりやすいグラフやレポートを作成することで、企業が迅速かつ的確な意思決定を行うことを支援する。本分析では、架空の小売企業「株式会社未来商事」の売上データを例に、ザ・グラフの機能を最大限に活用した分析事例を紹介する。

1. ザ・グラフ(GRT)の概要と特徴

ザ・グラフは、売上、顧客、マーケティングなど、企業の様々なデータを一元管理し、分析するためのクラウドベースのプラットフォームである。主な特徴としては、以下の点が挙げられる。

• データ連携の容易性: 多様なデータソース（POSシステム、ECサイト、顧客管理システムなど）との連携が可能。
• 高度な分析機能: 売上予測、顧客セグメンテーション、バスケット分析など、高度な分析機能を搭載。
• 視覚的な表現力: 棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、散布図など、多様なグラフ形式に対応し、データの傾向を分かりやすく可視化。
• リアルタイム性: データの更新に合わせて、グラフやレポートが自動的に更新される。
• カスタマイズ性: 企業のニーズに合わせて、グラフのデザインやレポートのレイアウトを自由にカスタマイズ可能。

2. 株式会社未来商事のデータ概要

株式会社未来商事は、アパレル製品、雑貨、食品などを扱う小売企業である。店舗数は全国に50店舗を有し、ECサイトも運営している。分析対象となるデータは、過去5年間のPOSデータ（商品ID、販売日、販売店舗、販売数量、販売価格など）と、ECサイトのアクセスログ（商品ID、アクセス日時、顧客属性など）である。これらのデータをザ・グラフに連携し、分析を行う。

3. 商品別売上推移分析

まず、ザ・グラフを用いて、商品別の売上推移を分析する。ザ・グラフの折れ線グラフ機能を使用し、各商品の月別売上高を可視化する。これにより、売上が増加傾向にある商品、減少傾向にある商品、季節変動が大きい商品などを把握することができる。例えば、あるアパレル製品Aの売上は、春と秋にピークを迎える季節変動が顕著であることが分かった。一方、ある雑貨製品Bの売上は、安定的に推移していることが分かった。これらの情報を基に、在庫管理やマーケティング戦略を最適化することができる。

さらに、ザ・グラフのドリルダウン機能を使用することで、より詳細な分析が可能となる。例えば、アパレル製品Aの売上を地域別に分析することで、売上が伸びている地域と伸び悩んでいる地域を特定することができる。伸び悩んでいる地域に対しては、地域限定のプロモーションを実施するなど、対策を講じることができる。

4. カテゴリ別売上構成比分析

次に、ザ・グラフを用いて、カテゴリ別の売上構成比を分析する。ザ・グラフの円グラフ機能を使用し、各カテゴリの年間売上高の割合を可視化する。これにより、売上に貢献しているカテゴリ、売上シェアが低いカテゴリなどを把握することができる。例えば、アパレル製品の売上構成比が全体の60％を占め、雑貨製品が20％、食品が20％を占めていることが分かった。アパレル製品が主力商品であることが明確になる。この情報を基に、主力商品の強化や、売上シェアが低い商品の改善策を検討することができる。

5. 顧客属性別売上分析

ザ・グラフは、顧客属性データと売上データを連携し、顧客属性別の売上分析を行うことができる。例えば、年齢層、性別、居住地などの属性別に売上高を分析することで、ターゲット顧客層を特定することができる。例えば、20代女性の顧客層がアパレル製品の購入に積極的であることが分かった。この情報を基に、20代女性向けのマーケティングキャンペーンを展開するなど、効果的なプロモーションを実施することができる。

6. バスケット分析による関連商品分析

ザ・グラフのバスケット分析機能を使用することで、一緒に購入されることが多い商品を特定することができる。例えば、あるアパレル製品Cを購入した顧客は、ある雑貨製品Dも一緒に購入する傾向があることが分かった。この情報を基に、アパレル製品Cと雑貨製品Dをセットで販売するキャンペーンを実施するなど、クロスセルを促進することができる。

7. 売上予測分析

ザ・グラフは、過去の売上データに基づいて、将来の売上を予測する機能も搭載している。ザ・グラフの時系列分析機能を使用し、過去5年間の売上データを学習させることで、将来の売上を予測することができる。この予測結果を基に、在庫管理や人員配置を最適化することができる。例えば、あるアパレル製品Eの売上が、来月以降増加すると予測された場合、事前に在庫を確保し、人員を増強するなど、対策を講じることができる。

8. 異常値検知と原因分析

ザ・グラフは、売上データにおける異常値を自動的に検知し、その原因を分析する機能も搭載している。例えば、ある店舗の売上が、急激に減少した場合、ザ・グラフはそれを異常値として検知し、その原因として、競合店の開店、天候不順、イベントの開催などを提示する。これにより、迅速な原因究明と対策を講じることができる。

9. レポート作成と共有

ザ・グラフは、分析結果をまとめたレポートを簡単に作成し、関係者と共有することができる。レポートは、PDF形式やExcel形式で出力することができ、カスタマイズも可能である。例えば、月次売上レポート、商品別売上レポート、顧客属性別売上レポートなど、様々なレポートを作成することができる。これらのレポートを経営層やマーケティング担当者と共有することで、意思決定を支援することができる。

10. ザ・グラフ導入による効果

株式会社未来商事がザ・グラフを導入した結果、以下の効果が得られた。

• 売上増加: バスケット分析によるクロスセル促進、ターゲット顧客層への効果的なプロモーションにより、売上が10％増加。
• 在庫最適化: 売上予測分析による在庫管理の最適化により、在庫コストが5％削減。
• マーケティング効率向上: 顧客属性別売上分析によるターゲット顧客層の特定により、マーケティング費用対効果が15％向上。
• 意思決定の迅速化: リアルタイムなデータ分析と視覚的なレポートにより、意思決定のスピードが向上。

まとめ

本稿では、ザ・グラフ(GRT)を活用した商品の売上推移と傾向分析について、株式会社未来商事の事例を基に詳細に解説した。ザ・グラフは、多様なデータソースからの情報を統合し、高度な分析機能と視覚的な表現力を提供することで、企業が売上向上、在庫最適化、マーケティング効率向上を実現することを支援する。ザ・グラフの導入は、企業の競争力強化に大きく貢献すると言える。今後、ザ・グラフの機能をさらに活用し、より高度な分析を行うことで、さらなる成果が期待できる。