インターネットをはじめとする各種の情報システム上に
蓄積される膨大な量のデジタルデータ、ビッグデータ。
近年は、個人の履歴データ（縦断的データ）も大規模に
収集することが可能になっています。
個人の履歴データと聞いて私が最初に思いついたのは
Ｔポイントカードやpontaカードなどのコンビニポイントカードです。
ローソンでは共通ポイントサービスpontaの導入により、ビッグデータの分析が進んでいます。
消費者の行動情報（誰が、いつ、どこで、どうやって、何を、いくらで、なぜ）を把握
することで、より効率的なマーケティングを実現しました。
2013年次ローソンの商品「ほろにがショコラブラン」の売上は菓子パンの中で31位でした。
決して売れ筋とは言えません。何も知らなければ発注が止まってしまうところですが、
ローソンはほろにがショコラブラウンを売り続けました。
その理由は、ビックデータを分析して、
一部の女性から頻繁にリピートされていることがわかったからでした。
「ほろにがショコラブラン」は、一割のヘビーユーザーが六割の売り上げを占めていたのです。
このパンはローソンにしかない商品です。品切れになると、大事な顧客を逃すことになってしまいます。
順位だけでは本当の支持率はわかりません。ポイントカードのビックデータを分析して初めて、このことがわかったのです。
ビックデータを使って売れる商品、顧客が固い商品が分かれば
商品の売れ残りも減るでしょう。
ローソンでは今後、加盟店の商品の欠品や売れ残りの廃棄を減らす仕組みを2015年度に新たに
導入することを明らかにしました。
新たな仕組みでは、会員の購買傾向や店舗ごとの売れ筋、天候による販売動向までも分析し、
各店舗に最適な品目や数量を毎日提案するそうです。
この仕組みが上手くいけば、確かに廃棄は少なくなりそうです。
ローソン加盟店だけでなく全国のスーパー・コンビニでこの仕組みが導入されれば、
日本全体の売れ残り廃棄量が抑えられ、結果ゴミの削減などにも繋がるので、今後こういった仕組みが広がるように期待したいです。
参考サイト
ローソン「31位の菓子パンを売り続ける理由」http://president.jp/articles/-/10018
欠品減らしにビッグデータ活用 http://www.47news.jp/CN/201412/CN2014122801001311.html