トライアルから学ぶデータ分析

講義名：ビジネスに活かせる実践データ分析入門
特別講師：永田 洋幸(株式会社トライアルホールディングス取締役 / 株式会社Retail AI代表取締役)

モチベーション

九州大学にて「ビジネスに活かせる実践データ分析入門」という講義が夏学期より開講されるようですよ！
Pythonは言語として扱ったことはあるのですがデータ分析等の実践的な取り組みは行ったことがなかったため、データ分析の技術と思考法を学んで今後に活かそうと思い受講することにしました。
せっかくなので備忘録としてスクラップを残そうと思います。
また自分なりのデータ分析の思考を記録として残すのでアドバイス等いただけると嬉しいです！

!!注意!!

僕が聞いて理解した内容を記述しているため事実と異なる点がある可能性があります。ご了承ください🙇

導入 - Retail Dataの重要性 by 永田さん

Retail Data (直訳：小売データ)
計画購買：非計画購買 = 2：8 → ブランドの決定は店頭で8割が決まる
オンライン上ではGoogle・Amazon等の企業によって購買データを集計されているがそれは計画購買である2割程度、つまり実店舗でデータ集計できれば単純計算5倍のデータが取れ、Amazonを追い越せるのではないか？という取り組みをトライアルとしてかなり力を入れて行っているらしい。

• トライアルでは実店舗のデータを収集し、現時点でスマートカートでのおすすめ商品の提案まで行っている
• 売上のデータを集めることで品や配置の最適化
  実例：チョコレート製品の配置で利益率の高いトライアルのプライベートブランドチョコを客の目につく部分に配置していたが売上・利益はあまり伸びず...
  →キットカット(人に知られ、信頼されているブランド)を客の目につく部分に配置してみると売上が倍増した

ここ2年では新型某ウイルスの影響によって今までの常識が使えず、集めたデータと理論がリセットされてしまった。→データ分析でより高速なPDCAが求められるようになっている

おまけ
永田さんのおすすめ書籍：RANGE

今後の授業内容

トライアルカードで収集したデータの運用システムMD-Linkを用いてPython言語でデータ処理し、授業の最後にコンテスト形式で発表(優勝者に商品あり!?)

分析テーマ

新型コロナウイルス(COVID-19)感染拡大に伴う消費者行動変容の
分析および小売業へのビジネス提案

分析課題

• 提案対処：TRIAL経営陣
• 目的：コロナ禍における急激な消費者の行動変容に対して、企業としてすみやかに対応できるようTRIALの経営陣に対して提案を行う
• 課題：
  • 購買行動の変化から、消費者のニーズの変化を捉える
  • ニーズの変化にすみやかに対応するための提案を行う

審査ポイント

• 課題把握：分析の目的や主旨に沿ったレポートが作成されている
• データからの洞察：データを適切に加工し、インサイト（洞察）を導き出せている
• 分かりやすさ：レポートが論理的かつ帰納法的に、わかりやすく展開されている
• 工夫・独創性：レポートや情報収集に対する工夫や努力が伺える
• 実務への適用：ビジネスに活かせる実践的な結論や提案を導き出せている

使用技術

• 言語：Python
• 環境：Google Colaboratory

最後に

永田さんありがとうございました！！
本記事ではデータ分析について永田さんから教えていただいたことのほんの一部しか記載できていませんが、40分という短い時間でしたがとても充実した授業となりました。
まだやっとデータ分析に足を踏み入れた素人ではありますがその重要性について思い知らされました。
またお会いできる機会があればと切実に願っております。
再度申し上げます。ありがとうございました！
次回の授業「ビジネス知識/Pythonについて」、デュエルスタンバイ！