売れ筋分析・ABC分析
商品別の販売数と粗利益を分けて確認。Aランク商品の欠品を先に見つけます。
売れ筋、棚割り、顧客分析をひとつの画面へ。K.S. Dataは、POSレジやECカートの情報を整理し、明日の仕入れと販促判断につなげます。
担当者が表計算を見比べる時間を減らします。店舗ごとの傾向を同じ基準で確認できます。
商品別の販売数と粗利益を分けて確認。Aランク商品の欠品を先に見つけます。
売場面積、回転率、関連購買を重ね、棚の変更前後を比較できます。
飲食店の原価と注文数を集計し、売上があっても利益が残りにくい品目を把握します。
配信日、来店、購入を照合して、媒体ごとの反応を店舗単位で確かめます。
購入頻度と累計金額から顧客を分類。再来店につながる施策を絞り込みます。
コールセンターの記録を内容別に整理し、よくある困りごとの増減を追えます。
さっぽろ雪まつりやYOSAKOIソーラン祭りなどの日程をカレンダーに重ねます。気温と天候、過去の売上を見ながら、日別と時間帯別の来客数を予測します。
先回りできます。
ポイントカードや会員情報をRFM分析で分け、優良顧客、休眠顧客、再購入の可能性がある顧客を把握します。中古車販売店では、車検や買い替え時期を見据えた連絡計画にも使えます。
顧客ごとに、次の一手を決めます。
生鮮品の廃棄ロスが月50万円。時間帯別の需要を見ずに発注していたことが課題でした。
発注の基準を変えました。
曜日、天候、時間帯ごとの販売差を確認できず、夕方の余剰在庫が続いていました。
需要予測ダッシュボードで発注量を調整し、粗利益率も3%改善しました。
店長は朝の画面で当日の発注候補を確認し、担当者との共有内容を揃えられるようになりました。
データの形式を確認し、店舗の運用に合う接続方法を提案します。
店舗数、使っているPOSレジ、見たい数字をお聞かせください。K.S. Dataが分析の進め方と必要なデータを整理します。支笏湖公園線のオフィスでの相談にも対応します。