Superstoreデータセットを活用した売上分析

HEARTCOUNTは、これまで多くの小売業のお客様のデータ活用を支援してきました。本記事では、その支援経験をもとに、売上・利益の課題をどう分析し、改善策の検討につなげるかをご紹介します。お客様の情報保護のため、分析画面や数値には公開サンプルデータを使用しています。

「売上は伸びているのに、利益が残らない」「値引きや販促の判断に、データを活かしたい」。こうした課題に向き合うときは、売上と利益を分けて把握し、商品や販売条件による違いを調べることが出発点になります。

今回は、売上・利益・数量・割引率などを含むSuperstoreのデータを使い、HEARTCOUNTで改善の手がかりを探ります。

主な変数として以下のような企業によく利用しているものになります。

• 利益 (Profit)
• 売上 (Sales)
• 数量 (Quantity)
• 割引率 (Discount)

１.値引きと利益の関係から、販売条件を見直す

値引きは販売を後押しする一方、利益への影響も確認したい施策です。まずはセグメンテーション機能で、利益が高いグループと低いグループに、どのような条件の違いがあるかを調べます。

今回のデータでは、利益上位20％のグループを特徴づける条件として「割引率12％未満」、下位20％では「割引率25％以上」が示されました。

この結果は、商品ごとの値引き条件を点検する手がかりになります。割引率が高く利益が低い商品を確認し、販売数量や在庫状況も踏まえて、見直しの候補を絞ります。

数値を一律の割引基準にするのではなく、自社の商品構成や販売目的に合わせて検証することが大切です。

2.売上推移を把握し、販売計画に活かす

販売計画を立てる際には、売上の合計に加え、いつ増減したのかを把握する必要があります。スマートプロットで日付と売上を組み合わせると、時間の流れに沿った変化を確認できます。

気になる時期を見つけたら、当時の販促や商品構成と照らし合わせて背景を調べます。予測値も計画を検討する材料になりますが、過去データに基づく目安として扱い、今後の販促予定や市場環境も合わせて判断します。

3.売上と利益を比較し、改善の優先順位をつける

売上の大きい商品や取引が、どの程度利益につながっているのでしょうか。売上と利益の散布図を確認すると、両者の関係や、全体の傾向から外れるデータを調べられます。

今回の相関係数は0.44で、正の相関が見られました。一方、売上が大きくても利益がマイナスのデータもあります。売上規模だけでなく、利益が残る販売条件まで確認する必要があります。

さらに要因分析を行うと、比較した組み合わせのなかでは「売上の区分」と「割引率の区分」が、利益を最もよく説明していました。

決定係数は0.492で、利益のばらつきの約49％を、この組み合わせで説明できる結果です。これは統計上の関連を示すもので、因果関係を証明するものではありません。売上と割引率に注目しながら、商品別の採算をさらに確認します。

要因説明機能では、平均利益が高い・低い条件や、利益合計への寄与が大きい条件を文章で確認できます。

採算の悪い販売条件を共有し、値引きの見直し候補を担当者間で検討する際にも活用できます。分析結果を具体的な条件として整理することで、次に確認する商品や取引を決めやすくなります。

4.曜日と商品カテゴリーから、販促のヒントを探る

販促の対象やタイミングを考えるために、曜日別・商品カテゴリー別の売上も比較します。

今回のデータでは、Technologyカテゴリーの売上合計が、土曜日を除くすべての曜日で他のカテゴリーを上回っていました。

こうした違いは、曜日ごとの重点商品や販促内容を検討する手がかりになります。ただし、売上合計には単価や販売数量なども関係します。利益や在庫も合わせて確認し、販促を強める候補を選びます。

分析結果を、現場の改善につなげる

今回の分析では、値引き条件の点検、利益が残りにくい販売の確認、曜日に応じた販促など、改善策を考える手がかりが得られました。

実際の業務では、自社データで傾向を確かめ、対象商品や期間を絞って施策を試し、売上・利益の両面で効果を検証します。分析結果を眺めるだけでなく、「次に何を確認し、どう動くか」までつなげることが重要です。

HEARTCOUNTを使った自社データの分析や、導入・活用については、お気軽にお問い合わせください。