マーチャンダイジングの透明性と商品のパフォーマンス

[Community_Admin]

マーチャンダイジングの透明性と商品のパフォーマンス

 

著者： Irina Mihai (@irina_mihai)、Web アナリスト

                 Johannes Wagner、シニアビジネスアナリスト

企業： Adidas International Trading B.V.社

初回公表： 2016年 優秀賞受賞

解決を必要とした問題を説明してください：

eコマースビジネス部門は、9,000を超える品目のパフォーマンスを記録し、かじを取るという問題に直面していました。経営陣はトップレベルでの数字の概観をつかんでいましたが、オペレーションレベルで実際にアクションを起こし、ビジネスのかじを取ることのできる人々は限られた情報しか持っていませんでした。

マーチャンダイザーは、ビジネスの約60%を占める、最も重要な商品のフランチャイズについてのみ売上を追跡していましたが、品目のサイズが入手可能かどうか、そして倉庫に在庫があるかどうかの概観はつかんでいませんでした。これは、その品目のオンラインアクセス数が増えることが売上の増加につながるかどうか、またはサイズが見つからなかった場合お客様をがっかりさせるかどうかを知るのに重要です。品目とフランチャイズのパフォーマンスについての全体的な理解を深めるため、マーチャンダイザーには在庫情報に加え、BI データと Web 分析のデータが必要でした。情報に沿ってアクションを起こし、ビジネスのかじを積極的に取るうえでの遅れを引き起こす状況になっていたためです。

それでもなお、全取扱商品、そして特に低調なフランチャイズ（ビジネスの40%を占める)については、臨時に報告がなされるだけでした。あまり重要でないフランチャイズについては行動が起こされず、機会が未開発のままで、売れ残った商品はシーズン末に大幅に値引きされていました。

この複雑なビジネス環境と、(関連のあるステークホルダーに、わかりやすい形式で届くまでにすでに古くなっている）データを得るのに要する時間を考えると、当社に必要だったのは、すべてのフランチャイズ商品における透明性を提供すること、そしてアクションを起こし、ビジネスを駆動するのに必要なすべての関連情報を、集計と粒度の細かいレベルの両方でリアルタイムかつ一元的に、自動化して全員に提供することでした。

分析における新しい方法に繋がった牽引役は以下の通りです：

• シーズン末に大幅な値引きをしないで済むよう、シーズン中の売上を推進し、すべての品目の継続的なパフォーマンスを追跡することがマージンを向上させます。値引きをし過ぎると、長期的にはブランドにマイナスの影響がおよび、顧客が値下がりした時にだけ買うようになってしまいます。そのため、シーズン中に確実に機会を最大化する必要がありました。
• すぐに得られる財務利益に加え、消費者体験と、オンラインで希望のサイズが見つからないことが顧客を失望させるという事実も踏まえます。需要プラン二ングを積極的に推進し、十分な供給を保証できることが、顧客満足度を維持し、当社サイトへ戻ってきてもらうための方法です。

有効なソリューションの説明をしてください：

Alteryx により、複数のデータソースを、以前ならば不可能であった迅速かつ拡張可能な方法で活用することができました。非常に機敏かつデータ駆動型の組織となることを可能にしてくれます。

高いレベルでは、以下のデータソースがワークフローで使用されています：

• 売上データおよび品目ごとの一日当たりの標準的マージンを含むBIデータ
• 在庫切れの商品がウェイティングリストに掲載された回数を示す、CRMシステムからのウェイティングリストデータ
• 取扱商品管理アプリケーションからの品目のマスターデータ
• 品目の各サイズの相対的な重要性を決めるサイズごとの推定売上個数を含む需要プランニングマスターデータ
• 商品ビューと変換率の Web 分析データ
• サイズレベルの毎日の在庫スナップショットを含む、オンラインプラットフォームからの在庫量データ
• 手作業で維持する全取扱商品ファイル（小売開始日、マーケティングキャンペーン情報、最初の１か月当たり売上予測量）

1. メインのワークフローで使用されるワークストリームは3つあります：
   1.1取扱商品ファイルとマスターデータファイルに基づいた品目番号ごとの毎日の売上予測の計算。

データクリーンアップのためいくつかの操作を行いますが、最も重要なのは月単位の予測を日単位のレベルに変換し、小売開始日も考慮にいれることです。例えば、ある品目の小売開始日が月の半ばになっている場合、正確性を維持するため、予測は開始日後の分のみ生成します。それより前の分は生成しません。

1.2 データクレンジングの操作は Web 分析と BI データで行い、後続の結合は品目および日単位のレベルで行います。

各データ型につき、履歴の Alteryx データベースを作成しました。これとクレンジングを終えた新しいデータが結合し、それからそのデータが履歴データベースに書き込まれます。

1.3 毎日の売上予測と、Web 分析データ、BIデータ、品目および日単位レベルのほしい物リストデータとの結合

ここで私たちは、商品がオンラインに出る初日をもとに、品目ごとの実際の小売開始日も計算します。これにより、遅れて販売が開始された商品についての可視性を得ることができます。

2. 2つめのワークフローでは、品目サイズごとの在庫入手可能性と、品目ごとの購入入手可能性を計算します。これは、サイズおよび品目ごとの購入パーセンテージを表すマスターデータファイルと、品目ごとのサイズ入手可能性を表す在庫スナップショットに基づいています。出力は Tableau データ抽出です。

2つのワークフローの出力はその後 Tableau ダッシュボードで可視化されます。このダッシュボードはフロー状の構造で、ユーザーはハイレベルで商品フランチャイズのパフォーマンスを閲覧し、さらに品目レベルでの詳細まで掘り下げて調査することができます:

達成した時の利点を説明してください：

まず第一に、Alteryx なしではトレーディングダッシュボードは不可能だったでしょう。これは様々なシステムに存在するデータの量と、同じレベルの粒度でデータ取得/結合が伴う手作業が理由です。Alteryx は、あらゆるデータソースを拡張可能な方法でブレンドし、以下のビジネス上の利益を達成する可能性を与えてくれました：

• 時間の節約に関して言えば、Alteryx を使用するまでは、シーズン中の最も重要なフランチャイズ商品(ビジネスの60%）の毎日のスナップショットをすべての関連メトリクスとともに編集するには、フルタイムの従業員が2名必要でした。このレポートがステークホルダーに届くまでに、消費者行動にリアルタイムで素早く対応するには、情報が古くて、適さないものになってしまったことでしょう。アナリティクスチームは、Alteryx のおかげでリアルタイムのデータに基づいて迅速な意思決定を行い、ビジネスのかじを取る経営陣と従業員に対し、1日当たりたった10分で総体的なダッシュボードを提供できるようになりました。
• 収益向上とマージンの最適化：当社のマーチャンダイザーとカテゴリーマネージャは、日単位の各品目のパフォーマンスの概観を完全につかむことができるようになりました。試験的で使いやすいダッシュボード（トップレベルから詳細な品目レベルまで、予測達成度に基づいたカラーリング）のため、どのフランチャイズ商品と個々の商品が売上予測に後れを取っているか、売上向上のためどのレバーを引くべきかを簡単に特定することができます。例として行われたアクションは、より多くのアクセス数獲得となり、オンサイトでのマーチャンダイジングの改善、特定のサイズを補充して価格を下げています。
• 顧客満足：需要プラン二ング部門の新しい、先を見越した作業方法でサイズの補充が以前よりも迅速に行われるようになったため、消費者も希望のサイズを購入できるようになったことに満足しています。これが、より多くのお客様が当社サイトに戻ってきてくれることに繋がっています。小売店にないサイズもここでなら見つかることをお客様が知っているからです。

当社では最近トレーディングダッシュボードを導入しましたが、機会を見つけ、データに基づいて行動を起こすため、様々な部門がより密接に共同作業をするというマインドセットの変化がすでに起きています。これらすべては、Alteryx が高い成長目標の達成、顧客満足度の向上、データ駆動型の組織として稼働することを可能にしてくれたからだと思っています。