Synapse Diary

ローソンのデータ分析の取組が面白そうだ

ローソンが現場での仮説・検証には限界があることを提起している。

「現場任せの仮説・検証はもう古い」--ローソン・新浪社長の問題提起 – 情報を活かす組織:ITpro

この話は結構興味深い。

まず、現場での仮説・検証で有名なのは、セブンイレブンだ。現場での仮説・検証を作る体質を浸透させて、高い平均日販を維持している。他のコンビニと比較しても、セブンイレブンだけ突出している。

【63】データから見るコンビニ市場 | BPnetビズカレッジ:トレンド | nikkei BPnet 〈日経BPネット〉

「ストーリーとしての競争戦略」でも触れていたが、これはセブンイレブンのオペレーション力が長年に渡って強化されてきたことが大きいのだろう。

戦略の本質を理解する良書 – 【書評】ストーリーとしての競争戦略 | Synapse Diary

さて、記事で語られているローソンの今後の先読みロジックは、次の通りと思われる。

 

高齢の人口比率が高まる

⇒遠くに買い物に行くよりも、近く(コンビニ)に行く人が増える

⇒過去の行動パターンからの予測が難しくなる

 

そこで、次の大きく2つのアプローチから、予測精度を高めようという試み。

・データ精度を向上させる

・データを増加させてパターン分析する

 

これを両方解決する方法として、会員登録によるユニークユーザ情報の収集を積極的に行っている。興味深いのは、一部のユニークユーザの方法が全体の傾向を示している、という事実だ。

 

 

「カード利用率が20%の店舗では、このお客様の購買動向が全体の90%ぐらいを表している。これを使わない手はない」

 

 

要は、質より量なんだな。

統計分析は今後ホットな分野になる、という話もあるし、精度の高いデータの収集と分析は、今後もっと面白くなりそうだ。

次の10年、「統計分析」こそテクノロジー分野でいちばんホットな職業になる - Publickey

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