エキナカ自販機の売上が、伸びている理由（前編）：仕事をしたら“消費者”が見えてきた（4/6 ページ）

[土肥義則，Business Media 誠]

笹川：はい。ただ誤解していただきたくないのは、すべての人のデータを把握しているわけではありません。例えば消費者属性はSuicaポイントクラブの会員のみに限定していますし、あくまで属性ですので個人を特定することはできません。しかし、仮説検証をするには十分なデータの質と量はあると思います。

土肥：新型リーダ／ライターを導入されて、たくさんのデータを取得することができました。そして、そのデータをどのように使おうと思われたのですか？

笹川：「時間帯」分析については、コンビニなどですでに行われています。弊社にも経験者がいたので、その手法を活用しました。ただ「購買履歴」と「消費者属性」の分析については経験値が全くなかったので、どういう形で分析すればいいのか分かりませんでした。そこで各部の担当者を集めて、プロジェクトチームを立ち上げました。

　リピート率から何が分かって、どういう営業施策が考えられるのか――。このような議論を繰り返してきました。

土肥：実際にデータを見られて、最も驚かれたことは何でしょうか？

笹川：さきほども申し上げましたが、以前はデータが少なかったので仮説を立てることができませんでした。例えば「Aという商品が売れています。Bという商品が売れなくなりました」といったトレンドでしか分析することができませんでした。

　しかし新型リーダ／ライターを導入すると、さまざまな切り口からデータを見ることができるので、仮説を立てることが可能になりました。例えばCという商品の売り上げが減少していれば「どういう層が買わなくなったのか？」「どの時間帯の売り上げが落ちているのか？」といったことが分かるようになりました。

　逆に売り上げが増加すれば「誰が買っているのか？」「どこで買われているのか？」「同じ人が繰り返し買っているのか？」「新しい人が買っているのか？」といったことがデータから見えてくるようになりました。データによって「こういう理由で、売れている」と仮説を立てることができるようになりました。

　ご質問に戻りますが、最も驚いたことは「ここまで分かるのかっ！」ということですね。