キューブプランニングでは、厳しい経営環境に対応を図るべく、マーケティングの重要性に注目しています

いまだ誰も経験したことのない超高齢化社会で生き残るために

• 昨今の厳しい経営環境の中で、多くの店舗で売り上げの伸びが期待できず、収益を圧迫する傾向が続いています。さらに、2010年には50代以上が総人口の半数近くを占めるという急速な高齢化社会が到来。誰も経験したことのない、今までと同じ売り方では通用しない時代がやってきます。
• しかし、現在の小売店の多くはこの事実を認めていません。売り上げが毎年微減であるためや、過去の成功を体験しているために、安く売ることで乗り切ることができると大きく錯覚しているのです。 多様化する顧客のライフスタイルに対応できていないことが食産業を衰退させている一番の原因であるにもかかわらず、「不況が総ての原因」と考え、なんら対応策を打っていないことが、経営を行き詰まらせてしまうのです。
• 菓子専門店がこの状況を打破するには、経営構造の抜本的意識改革が必要と言えるでしょう。この抜本的意識改革の一つの方策が「マーケティング＝現状分析」。これにより、変化に対応しうる与条件を整備することができるのです。マーケティングをいち早く始めて、日々スピードアップする現代の状況でより優位に立って店舗経営を進めましょう。

現状分析の方法とは？

現状分析にはさまざまなアプローチがあります。キューブプランニングでは、特に直接売り上げを左右する「商圏分析」「顧客分析」「単品ごとの売上分析」を行うことに重点を置いています。これらを深部まで掘り下げ、またそれぞれの相関関係を調査、分析することで、最も売上に起因する要因を探求。それを見出すことで、売上効率を上げる方策を考えます。

1. 1.商圏分析…店舗周辺の地域特性を知る

   【ご用意いただくデータ】　住所・規模・オープン日・店舗の種類（路面店かインショップか）など
   
   あらゆる分析の中でも、最もベースとなる分析です。地域のマス特性を読み取り、店の方向性、出店の可能性、売上予測など様々な用途に使います。
   • 周辺特性地図：どの地域に人口が多いかを色分けで表示。近隣の競合店の位置も分かる。
   • 人口特性グラフ：人口の増減、年齢別人口、昼間人口などさまざまなデータを調査。
   • 世帯特性グラフ：商圏ごとの世帯数、世帯あたりの人員数などを調査。
   • 商業特性グラフ：小売店販売額、買回り品販売額、菓子･パン販売額などを調査。

2. 2.顧客分析…自店の顧客の特性を知る

   【ご用意いただくデータ】　顧客番号・名前・住所・累積購買額・毎回購買額など
   
   ポイントカードなどを導入していても、活用できていないお店が多いのではないでしょうか。
   ポイントカードには顧客サービスはもちろんですが、顧客情報を管理しマーケティングツールとして活用するという重要な役割もあるのです。
   • 顧客プロット地図：顧客の住所を地図上にプロットすることで、実際の商圏範囲や強い地域・弱い地域が分かる。
   • 顧客の売上貢献度グラフ：上位顧客の貢献度などをグラフ化。
   ※個人情報保護法により顧客データの扱いには注意が必要です。詳しくはお問い合わせください。
   

3. 3.売上分析…店の売上特性と単品ごとの売上特性

   【ご用意いただくデータ】　商品名、商品番号、日付時間ごとの売上個数、売価、原価など
   
   POSレジを導入しているお店は多いと思います。この売上データをもとに、売上予測を立てるのはもちろん、売りたい商品をどのようにレイアウトするかまでも決定できます。
   • 売上額と来店客数グラフ：売上額の推移と来店客数の推移を比較し分析。
   • 分類別売上推移グラフ：水分含有分類、用途別分類などの売上推移を表示。

4. 4.クロス分析

   【ご用意いただくデータ】　商品名、商品番号、日付時間ごとの売上個数、売価、原価など
   
   商圏分析、顧客分析、売上分析を相関させ、総合的に分析することで、さらに詳細で明確な結果を得ることができます。
   • 商圏分析と顧客分析から…どのような地域で誰が買いに来るかが分かる。
   • 商圏分析と売上分析から…どのような地域で何が売れるのかが分かる。
   • 顧客分析と売上分析から…誰が何を買っているのかが分かる。

5. 5.売上要因分析

   
   お店の売上と60以上の商圏データを基に、売上に大きく関わる要素を見つけ出します。例えば「売上に最も起因している要素が、半径2kmの60代女性の人口である」という結果が出た場合、次の出店戦略として60代女性人口の厚い地域を選出し、売上予測を立てることができます。
   • 単相関分析：売上を左右する最も重要な要因を見つけ出す。
   • 重回帰分析：重要な要素から、売上予測モデルの式を導き出す。