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QlikViewで小売店への提案がより戦略的に!問題点の検証や施策検討にデータを活用し、効果的な販促活動を実現

株式会社マックス

導入製品/サービス…
Qlik Sense / QlikView  

株式会社マックス様 QlikView、GeoQlik、NPrinting 導入事例

消費財メーカーなどに対して、小売店における売場の最適化と売上の最大化の提案サービスを提供するマックス。同社はデータに基づいた顧客への戦略的な提案を強みとしていますが、顧客に合わせた提案資料に必要なデータ加工が負担となり、スピード感に欠けるという課題を抱えていました。そこで、インメモリによる高速なデータ処理とデータ加工のカスタマイズ性の高さを重視してQlikView を採用。データ加工と詳細な掘り下げ、さらにデータを活用した問題点の究明などが短時間で実施でき、より高度な提案や効率的な営業活動へと反映できるようになりました。

株式会社マックス

戦略的な提案に欠かせないデータ分析のスピードが課題に


インストアソリューションカンパニーを標榜するマックスは、創業以来「店頭を制するものはすべてを制す」を理念に、消費財などのメーカーを顧客としてその営業活動を支援しています。活動エリアは、北海道から沖縄までの全国をカバー。業務委託スタッフであるフィールドマーチャンダイザー(以下、FMD)約1,200名が、指導役であるスーパーバイザー(以下、SV)の指示を受けて、担当するメーカーと地域を分担し、スーパーやドラッグストアなど約9万店舗を対象に、店頭フォローを実施しています。常務取締役 澤地正人氏は次のように語ります。

澤地氏

澤地氏  当社は、店頭という現場からの情報や知見を基に課題解決策を考え、顧客や店舗の責任者に対して売上を最大化するための積極的な発信や提案を行っています。競合他社に対する我々の最大の強みは、データを中心とした戦略的な提案にあります。

同社は多種多様なメーカーを顧客としており、データを中心とした戦略的な提案を実現するには、様々なデータを顧客ごとのニーズに合わせて加工し、分析する必要があります。営業本部 副本部長 綶 慶太氏は次のように説明します。

綶氏  当社のお客様はそれぞれ業界も販売先も異なるため、汎用的な対応はできません。担当するフィールドマーケティングスタッフがデータ分析フォームを顧客ごとにカスタマイズして作成していますが、扱うデータ量の増加に伴い、その作業が徐々に負担になってきました。

作業は主にExcelで行っていましたが、内容によっては丸1日以上かかることもありました。データの2次加工となるとさらに大変で、時には一からやり直しになることもあります。しかも、個人のスキルに左右されることも課題でした。

綶氏  データ自体を用意する準備に、顧客への提案作業の8割もの時間を取られてしまっていたのです。結果、提案までのスピード感に欠けるという大きな問題を抱えていました。そこで、新たにデータ分析のためのソリューション導入を検討することになりました。

圧倒的なスピードとカスタマイズ性の高さを評価


複数のBI製品について情報収集した中で、導入を決定したのがQlikViewでした。その理由を綶氏は次のように説明します。

綶氏

綶氏  製品選定にあたり、とりわけ重視したのはデータの処理スピードとカスタマイズ性の高さです。データ処理は、QlikViewの特徴であるインメモリにより圧倒的な速さで処理できますし、カスタマイズ性についても、アシスト社のデモを見て、必要とする複雑な形式に自分達で加工できるという感触を得ることができました。

主な利用者であるマネジメントスタッフやSVが、戸惑わず感覚的に操作できることを重視し、これまで使用していたExcelの操作性や使い勝手を変えないことも命題としました。フィールドマーケティンググループのメンバーとマネジメントスタッフ、およびSVとが一緒になり、実際に使用する現場の意見を多く取り入れながら画面作りを進め、2012年3月よりQlikViewの利用を開始しました。

綶氏  現場が使いやすいインターフェースを提供できたということは、データをわかりやすくビジュアライゼーションできたということになります。現場からも意見や提案が出てくるようになり、使いやすいだけでなく、より業務に役立つデータ分析ができるアプリケーションへとさらに改善されています。

データを掘り下げて「見える化」最適な行動を導き出す


QlikView導入で目指したのは、マネジメントスタッフやSVが、データに基づいたより高度な戦略的提案や営業活動ができるようになること。そして、FMDにとっても無理のない、最適な行動の流れができるようにしていくことです。

澤地氏  データ中心の提案と言いながら、以前は個人の経験と勘に頼っていた部分も少なからずありました。QlikViewによってデータの掘り下げが可能となり、数値化したことで、あらゆる部分が“見える化”しました。

売上データに加え、FMDが日々入力する日報データを取り込むことで、データを分析/比較し、個人の主観を省いた客観的な判断が可能になりました。その結果、最適なエリアの割り振りや、1人のFMDが訪問する店舗数の適正数などが、データの裏付けを持って正確に導き出せるようになりました。また、2回訪問と3回訪問での効果の違いの有無、陳列を変えた影響など、具体的な施策と効果検証が容易にできます。また、地図連携ソリューション「GeoQlik 」によって、地図上で視覚的に情報を共有するメリットを実感しています。

綶氏  全国から1,000店舗を抽出して回ってほしいというクライアントからの依頼を受けた際、効果の上がる店舗を選び、かつ効率的に回ることが課題となります。特に、1店舗だけが離れた場所にある状況では、その店舗を回るべきかの判断には店舗の売上ポテンシャルと移動距離という2軸での分析/比較が必要となりますが、従来は1つの仮説を確認する都度、相当な時間が必要でした。それが移動効率という視点を定量化することにより、従来とは比較にならないスピードで検証できるため、検証を繰り返すことも苦になりません。顧客に対しても分析データを用いて説明できるようになり、経験からだけの提案とは説得力が全く異なります。

情報武装を強化してスタッフの行動がもたらす成果を明確化


Qlikのレポーティングオプション「NPrinting 」を導入し、情報武装の強化が進んでいます。

綶氏  タスクの進捗状況をタイムリーに配信し、FMDの活動改善を図る目的でNPrintingを導入しましたが、現在は「売れる売り場」を創る新しい取り組みにも活用しています。戦略的な提案という観点でも、店舗における「売れる要因」「売れない原因」がデータを掘り下げるだけではなく、売場の画像を付加することで施策前後の違いが明確になりました。店舗ごとの画像一覧をレポート形式で共有できるようになり、店舗棚割りの標準化や改善など、現場へ次のアクションをすぐにフィードバックできるようになりました。これは、NPrinting導入以前では絶対にできないことであり、画像データの活用にはQlikViewでのノウハウが活かされています。

NPrintingでレポートを共有することにより、FMDの品質チェックやタスク管理がより進んだだけではなく、画像情報を取り込んだレポートは他社との差別化要素となり、取引先との商談力の強化にもつながっています。


マックス様の事例記事(PDF)をダウンロード

・戦略的な提案に欠かせないデータ分析のスピードが
 課題に
・圧倒的なスピードとカスタマイズ性の高さを評価
・データを掘り下げて「見える化」最適な行動を導き出す
・情報武装を強化してスタッフの行動がもたらす成果を
 明確化


導入のポイント


1.顧客ごとにカスタマイズした資料作成や検証の試行錯誤が容易になり、戦略的な提案を迅速に提供
2.人の動きによる成果を見える化し、行動マネジメントを実現
3.「できない理由」や「売れない原因」、「できること」や「売れる要因」が明確になり、効果的な次の一手を実現


課題

  • 戦略的な提案の核となるデータ加工の負荷が高く、展開までのスピード感に欠けていた
  • 顧客ごとのデータ分析は複雑な処理が必要なため、個人のスキルに左右されていた
  • タスクの進捗状況、店舗の売上、店舗の画像を同時に共有する仕組みがなかった

対策

  • インメモリによる大量データの高速処理とデータのカスタマイズ性の高さを評価し、QlikViewを採用
  • Excelユーザの操作性や使い勝手を変えず、柔軟にデータを加工できる環境を整備
  • レポーティングオプションのNPrintingを導入し、強力な情報共有の仕組みを整備

効果

  • 個人の経験や勘に依存しない顧客への戦略的な提案や営業活動を実現
  • 改善が進まない店舗の問題点の検証や原因を究明でき、迅速なフィードバックが可能に
  • スタッフの情報武装を強化し、他社との差別化を実現

システム概要



   業種    :サービス業
   データソース:日報データ、POSデータ、出荷データ、店舗データ、GISデータ
   利用業務  :マーチャンダイジング


お客様情報

会社名 株式会社マックス
概要 店頭起点で売りの課題を解決し、「売れるを創る」インストアソリューションカンパニー。消費財メーカーなどを顧客として店頭マーチャンダイジング事業を展開し、データに基づく販売促進の提案を実践しています。
本社 東京都中央区日本橋茅場町2-13-13 茅場町2丁目共同ビル
設立 2000年9月7日
資本金 50,000,000円
URL http://www.macs-agcy.co.jp/
取材日 2015年12月、2017年3月

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