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セブン-イレブン・ジャパンの 仮説検証について
これから日大A班の発表を始めます。私たちは「セブン-イレブン・ジャパンの仮説検証」について調べました。報告者は右から安達卓也(軽く会釈)、石井啓介(軽く会釈)、わたくし高野由貴です。よろしくお願いします。★ 日本大学 A班 安達 卓也 石井 啓介 高野 由貴
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目次 2、企業概要 3、仮説検証とは? 4、セブンイレブンが仮説検証を行う理由 5、仮説の具体例 ①発注・陳列の場合 ②商品開発の場合
1、研究動機 2、企業概要 3、仮説検証とは? 4、セブンイレブンが仮説検証を行う理由 5、仮説の具体例 ①発注・陳列の場合 ②商品開発の場合 6、POSシステム 7、SC(ストア・コンピュータ) 8、仮説検証のメリット 9、まとめ 10、参考文献 はじめに研究動機、企業概要を説明させて頂き、その次から、仮説検証というワードを軸に、セブンイレブン・ジャパンが仮説検証を行う理由、具体的例、POSシステムやSC(ストアコンピューター)、メリットについて説明させて頂き、まとめ、参考文献へと進めてまいります。 セブン-イレブン・ジャパンを以下、セブンイレブンと言わせて頂きます。また、コンビニエンスストアというのが正式名称ですが、世間一般で言われている「コンビニ」とし、これから進めてまいります。★
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着実な成長を遂げている。しかも他企業に約2倍程差をつけている
1、研究動機 着実な成長を遂げている。しかも他企業に約2倍程差をつけている (億円) 主要4社の売上推移 セブン-イレブンは創業から現在にいたるまでの32年間、常に業界のトップに君臨し、売り上げを伸ばし続けています。この表をご覧下さい。この表はセブンイレブン、ローソン、ファミリーマート、サークルKサンクスという主要4社の売上推移のグラフです。 ★セブンイレブンは着実な成長を遂げ、他企業に売上を約2倍程、差をつけています。★同じコンビニ業界でなぜこれほどの差を生み出すことができるのか疑問に思い、セブンイレブンを研究対象に選択しました。 なぜこんなに差があるのだろう?? (年度)
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2、企業概要 名称 株式会社セブン-イレブン・ジャパン 住所 東京都千代田区2-8-8 代表取締役会長 鈴木敏文 資本金 172億円
従業員数 5,294人(平成20年2月29日現在) チェーン全店売上高(国内) 2兆5、743億6百万円 (平成20年2月期実績) 店舗数 12,034店 名称セブンイレブンジャパン、代表取締役会長は鈴木敏文、★チェーン全店の売上高は国内で約2兆5743億円で、店舗数は12034店です。 他はスライドの通りです。★
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仮説と検証を繰り返していくことで、結果、事実をはっきりと把握することができる
3、仮説検証とは? 仮説検証の定義 「ビジネスの動きに仮説を立て、実行し、事実を 把握し、仮説との差異を検証する一連の流れ」 仮説 仮説と検証を繰り返していくことで、結果、事実をはっきりと把握することができる 消費者のニーズをきちんと汲み取るためには、「なにをお客が求めているのか」を考え、活かさなければなりません。 ここから「仮説検証」という考え方が大切になってきます。この仮説検証に力を入れていたのがセブンイレブンジャパン会長の鈴木敏文氏でした。 まず、定義から説明します。「ビジネスの動きに仮説を立て、実行し、事実を詳細に把握し、仮説との差異を検証する一連の流れ」これが一般的な定義となります。★また、仮説と検証を繰り返していくことで、結果、事実をはっきりと把握することができます。 では具体的にこの「仮説検証」をどの様にセブンイレブンでは応用させているのでしょうか?次からその詳細を発表しますぅ★ 検証
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4、セブンイレブンが仮説検証を行う理由 消費者が求める商品は、気温や天候の変化、地域 や近くの学校でのイベント、新商品のキャンペーン などによって、毎日どんどん変わってくる 商品1つ1つの販売動向と天気等の情報を把握し、 仮説を立て、活かし、販売結果を見て仮説を検証す る、このサイクルを通じて消費者のニーズに近づけ るよう努めている 仮説検証がどのように活きていくか? 発注、陳列、商品開発など 消費者が求める商品は、気温や天候の変化、地域や近くの学校でのイベント、新商品のキャンペーンなどによって、毎日どんどん変わっていきます。また、時間帯によっても売れる商品は違います。消費者のニーズをとらえ、品揃えに反映させるために、★ 商品1つ1つの販売動向と天気等の情報を把握し、仮説を立て、活かし、販売結果を見て仮説を検証する、このサイクルを通じて消費者のニーズに近づけるよう努めています。 ★仮説検証は、発注作業において、主に商品の数に限界はあるものの、その中での商品の選択や、個数を増やしたり減らすこと、陳列、商品開発など多岐に活かされています。 ★
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さらに売上を伸ばすためにはどうすればよいか仮説を立て直す
5、仮説検証の具体例 ①発注・陳列の場合 例:センター受験の日にちが近くなってきた場合 仮説「センター受験を控える家庭ではホッカイロやドリンク剤等 体を気遣うものが必要なのでは?」 ↓ 実行①発注数や品揃えを増やそう(発注作業) ②受験生応援コーナーを設けよう(陳列作業) 検証 実際に販売してみて、仮説通りだったかチェックする ここから仮説検証が実際どの様に活用されているかを述べたいと思います。 まずは発注や陳列に関する仮説検証の具体例です。例えばセンター受験の日程が近くなってきたらどの様な仮説検証ができるでしょうか? まず、 ★ 「センター受験を控える家庭では、ホッカイロや栄養ドリンク剤など、体を気遣うようなものが必要なのでは?」と、仮説を立てることができます。その仮説から実際に行動に移し、 ★ 1つ目に、「求められる商品のレパートリーを増やそう」、「発注数を増やそう」と発注をする際に活かせます。また、2つ目に「受験生応援コーナーを設けよう」と陳列する際に、より消費者の目に留まりやすい様な工夫ができます。 この仮説を元に、 ★実際に販売し、仮説どおりかどうか検証、チェックします。 ★立てた仮説が正しかったら、即ち売上が伸びたら、今後も有効な手段として活かすことができます。また、 ★現状に満足せず、「より売上を伸ばす為にはどうすれば良いか」とまた、新たな仮説に活かすことができます。 その結果が逆に仮説どおりでなかったら、即ち、売上が横ばい、もしくは下がったら、★失敗した原因を特定し、改善につなげるようにします。 ★ここで生まれた改善策を元に仮説を建て直します。★ 仮説通りでなかったら・・・失敗した原因を特定して改善につなげる 仮説が正しかったら・・・今後も有効な手段として、活かす さらに売上を伸ばすためにはどうすればよいか仮説を立て直す この改善案を元に仮説を立て直す
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さらに売上を伸ばすためにはどうすればよいか仮説を立て直す
5、仮説検証の具体例 ②商品開発の場合 例:冷やし中華のスープの変更(セブンイレブンでは1年中販売) 仮説「季節や気温の変化によって、消費者の嗜好は変わるのでは ないか?」 ↓ 実行 季節によってスープの味を変えてみよう (例えば夏はさっぱり味、秋はやや甘め、といった様に) 検証 実際に販売してみて、仮説通りだったかチェックする つぎに商品開発に関する仮説検証の具体例です。例として冷し中華のスープの味の変更について取り上げました。実はセブンイレブンでは1年中、冷し中華を販売している店舗が数多く存在し、スープの味の変更は実際に行っているものです。ではどの様にスープの変更を行っているのでしょうか? ★ 「夏や秋などの季節の移り変わりや、気温の変化によって消費者の嗜好は変わるのではないか?」と仮説を立てることができます。それは発汗量や体温によって暖かいもの、水分を多く含んでいるものなど、求めるものは変化するといえるからです。 この仮説から、 ★夏は酸味の利いたさっぱり味、秋はまろやかでやや甘みのある味、といったように「季節によってスープの味を変えてみよう」と考え、商品開発をします。 ★ここからは、前の具体例と同じです。この仮説を元に、実際販売し、仮説どおりかどうか検証、チェックします。 ★立てた仮説が正しかったら、今後も有効な手段として活かすことができ、更に★ 「より売上を伸ばす為にはどうすれば良いか」とまた、新たな仮説に活かすことができます。 その結果が逆に★仮説どおりでなかったら、失敗した原因を特定し、改善につなげるようにし、 ★改善策を元に仮説を建て直します。 仮説や行動というのは、そのケースによって多種多様に変化します。ですが、この具体例のスライドを見て分かったように検証の仕方は同じです。それは実際に販売したモノを販売データとして仮説と照らし合わせ、立てた仮説が正しかったかをチェックするというものです。その販売データを蓄積させるシステムとして、POSシステムがあります。つぎからこのPOSシステムについて詳しく述べさせて頂きます。 ★ 仮説通りでなかったら・・・失敗した原因を特定して改善につなげる 仮説が正しかったら・・・今後も有効な手段として、活かす この改善案を元に仮説を立て直す さらに売上を伸ばすためにはどうすればよいか仮説を立て直す
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莫大なデータを使い、仮説を検証するだけでなく、 ここで培ったデータ は、過去の販売情報として今後
6、POSシステム ・POSシステムとは:商品のバーコードを活かし、販売データを 蓄積させ、仮説を検証する際に役立つ 莫大なデータを使い、仮説を検証するだけでなく、 ここで培ったデータ は、過去の販売情報として今後 仮説を立てる際に活かされていく セブンイレブンを訪れる人口は年間延べ四十億人に至る。莫大な販売データこそが、売り逃しを防ぎ、売れ残しを撲滅する強力な武器になる 「テンキー」 1、日時 2、性別・年齢層 3、購入商品 4、個数 などのデータが蓄積される POSシステムは、すべての商品にバーコードが貼り付けられており、レジの勘定の際にそれを読み込み、販売データを蓄積させます。今ではあらゆる店舗で当たり前に見られるシステムですが、セブンイレブンによって最初に導入・普及されました。ここで読み込んだ販売データは仮説を検証する際に役立っています。 ★ 「セブンイレブン」を訪れる人口は年間延べ四十億人に至ります。この四十億人分の莫大な販売データこそが、オリジナル商品の開発と、売り逃しを防ぎ、売れ残しを撲滅する強力な武器になっています。 ★セブンイレブンのレジカウンターでは、「どんな客」が「どんな商品」を「いつ」、「何個」購入したかデータを蓄積できるように「年齢・性別キーボード」というものを設け、定員が購買者を判断し、性別や年齢を打ち込むキーがあります。 ★莫大なデータを使い、仮説を検証するだけでなく、ここで培ったデータ は、過去の販売情報として今後仮説を立てる際に活かされていきます。★
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7、SC(ストア・コンピュータ) スムーズで効率的な 仮説検証を支援
SCとは・・・コンピュータネットワークを介して、接続された端末データ を入力したり、必要なデータを呼び出したり出来る 天気予報;レーダー画像・台風情報をリアルタイムで参照できる 催事情報;地域の店舗周辺で予定されているイベントや キャンペーンなどが表示される スムーズで効率的な 仮説検証を支援 仮説検証を支えている店舗システムは先に述べたPOSシステムだけでなく、SC(ストアコンピューター)というものもあります。sC(ストアコンピューター)とは、コンピュータネットワークを介して、接続された端末データを入力したり、必要なデータを呼び出したり出来るコンピューターです。 例えば、弁当類などのように気温差や体感温度によって売れる商品が異なるものがあるため、細かい天候情報を各店に提供するためにウェザーニュースと組み、天気予報をストア・コンピューター経由で提供しています。また、レーダー画像・台風情報をリアルタイムで参照することが可能です。 この天気情報に限らず、催事情報も確認することができます。催事情報内の「営業・催事カレンダー」という画面を開くと、その地域の店舗周辺で予定されているイベントや商品キャンペーン情報などが表示されます。 ★このストアコンピューターによって情報をスムーズに共有でき 、スムーズで効率的な仮説検証を支援しています。特に仮説立案の際の有効な情報源として活用されています。 ★
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8、仮説検証のメリット 消費者にとっては魅力的な 売り場が実現する 消費者のニーズを正確に把握できることにより、
1、売れ筋、死に筋の判定制度が高まる 2、消費者の求める商品開発ができる 消費者にとっては魅力的な 売り場が実現する この仮説検証を利用するメリットとして、消費者のニーズをより正確に把握できるようになります。このことから ★売れ筋、死に筋の判定制度が高まります。このことにより不要な在庫やロスを減らすことができます。この不要な在庫は結果として値引きにつながり、ロスになりますが、不要な在庫を減らすことにより売場が改善されます。また、発注数や生産数が正確になり、品切れを防止できます。品切れが減ると、売上げも利益も増えることになります。 また、★流行や過去の販売データからニーズを引き出し、消費者の求める様な商品開発ができます。 この結果、 ★消費者にとっては魅力的な売り場が実現し、企業にとっては管理しやすい効率的な売り場となります。
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仮説 検証 9、まとめ データ 行動力 ニーズに応えることができる セブンイレブンの強さ
最後にまとめです。 ★働く人達の行動力と、データによって、 ★仮説検証が生まれ、それを繰り返すことによって、 ★ニーズに応えることができるのではないかと考えます。 ★それがセブンイレブンの強さに繋がっているのではないでしょうか。 ★ ニーズに応えることができる セブンイレブンの強さ 12
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10、参考文献 セブン-イレブン・ジャパンホームページ www.sej.co.jp
セブン銀行ホームページ コンビニ業界 ニュース速報 park6.wakwak.com/~ukyou ニッケイBPnet 「セブン-イレブンのビジネス・イノベーション」 緒方知行(著) 商業界 2006年 「セブン-イレブン覇者の奥義」 田中陽(著) 日本経済新聞社 2006年 「月刊コンビニ 08年2月号」 こちらが参考文献となっています。 以上で日大A班の報告を終わりにします。ご静聴ありがとう御座いました。
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