流通業におけるＲの活用

流通業（特に小売業）を取り巻く環境は、顧客嗜好の目まぐるしい変化の中で日々業態を変化させています。

いかに顧客動向を素早く、的確に捉えるかという命題を背負っています。それらを実践するための顧客情報管理は、データウェアハウス、データマイニング、CRMといった言葉は目新しいものではありません。

これらは、顧客の購買動向をつかみ、顧客一人一人に合ったマーケティングの展開（One-To-Oneマーケティング）することを可能としています。

しかし、実際に顧客嗜好の微妙な変化に絶えず敏感に反応する形でこれら統計、分析を活用している企業は少ないです。

単純に企業が保有している大量のデータを、目的のコンピュータシステムで処理をするとすぐに多大な効果が得られるというものでは決してありません。

コンピュータを真に使いこなすことができれば、将来を見据えた経営目標や業務の行動指標を確実にすることができます。

人間の経験と勘はとても大切なものであり、より明確な根拠を持って提示することができれば、こんなすばらしいことはないでしょう。

企業によっては、顧客全体に対する簡単なアプローチを行うことだけで多大な効果をあげることも可能なのです。

ここで聞きなれないＲというソフトウェアがあります。

Ｒは統計、分析用のコンピュータソフトウェアです。Ｒの中身は、統計的な機能が実にいっぱい詰まっています。

これをうまく使いこなすことができれば、企業のあらゆるシーンで変化が起きてくるに違いありません。

それは、効率よく、効果的に仕事をこなすことができるということです。

しかし、うまく使いこなすためには、大いに統計という勉強をしなければならないことも事実です。

Ｒは、通常行っている集計、総計程度であればいともたやすく、わかりやすい表現をしてくれます。

用意するものは、テキスト形式／CSV形式のデータで十分です。データが作るいろいろなパターンを直接、目で確認することができます。

Ｒは、とても役に立つ道具です。すでにあなたは、データマイニングの世界に足を踏み入れています。

蓄えたデータの持つ独自のパターンを見出すことこそ、データマイニングの始まりでありＲそのものです。

Ｒは、重回帰分析、数量化分析、因子分析、主成分分析、クラスター分析などが可能です。

また、簡単な操作で人間の視覚利用の分析（探索的なデータ解析）を適用することができます。

つまり、企業の販売データなどのデータのみから顧客の購買動向を捉える、商品の注文状態を見るといったことが可能です。

顧客管理の問題

顧客は、名前などの項目で名寄せられた顧客番号というIDを持っています。

しかし、顧客の属性は一切持っていないため、販売データなど手持ちのデータから顧客の購買傾向を探す必要があります。

このデータに関しては、現在も視覚的分析（探索的なデータ解析）を試行しています。

地域別のデータプロットでは関東圏、関西圏の特有な地域特性なども得られます。

また、地域別顧客登録集計数では、ある省庁の発行している統計数字との比較から、現在のマーケットシェア率や顧客集客への施策を得ることができます。これらのことは、今後の通信販売の方向性を示唆する重要な事柄です。

商品に注目すれば、日別の商品生産（仕入）量の目安化、地域別の売れ筋商品の分析などをビジュアルに捉えることができます。

これにより、全データの中で特定データが作る傾向を知ることが可能となります。結果がビジュアルなため、業務担当者の経験と勘との比較もしやすくなります。

Ｒに限らず、マイニングの中のいろいろな手法を試す前に、蓄えられたデータの全体像をプロットで観察することをおすすめします。

全体像をとらえた中で、効果的な問題解決や改善対応を行うことで最大効果が得られます。

しかし、全体像を理解しないで問題解決や改善対応を行えば、局所対応で終わってしまう可能性が大きく、確かに現場的場面での効果は得られますが、大局的、経営的場面での効果が得られるとは限りません。
その意味では、全体を簡単に捉えることのできるＲは、企業の経営目標の下で大いに活用されうるものと期待されます。

流通業の場合、同業の場合でもなかなか競合他社と同じ対応がとれない環境を持っています。

扱い商品、業態などといったいろいろな要素が組み合わされた結果が企業成果になっているためです。

マーケティングプロセスも当然異なってきます。より自社に適切なマーケティングを行うためにもＲは指針を与えてくれるでしょう。

流通業でRを薦める理由

Ｒを流通業で薦める理由は次の３点です。

�@Ｒはパソコンで動くオープンソースである

�AＲの機能は日々、統計専門家の間で進化している

�B部門単位でエクセルを知っていれば、業務担当者が操作（個人的活用）でき、自由度が高い

是非、Ｒの達人を目指し、最大効果が得られることを期待しています。

流通業における顧客嗜好の変化に迅速かつ正確に対応することは、競争優位性を確立する上で極めて重要です。特に小売業では、顧客の購買行動や嗜好が日々変化する中、どのようにその動向を的確に把握し、迅速に戦略へと反映させるかが大きな課題となっています。これに対応するためにデータウェアハウス、データマイニング、CRMといった手法が長年活用されてきましたが、これらは顧客の購買傾向を把握し、One-To-Oneマーケティングと呼ばれる個別対応型のマーケティングを実現することを目的としています。しかしながら、実際には統計分析やデータ活用に対する十分な取り組みがなされていない企業も多く、膨大なデータを有効活用しきれていない現状が散見されます。単にデータを収集し、それをコンピュータシステムで処理するだけでは十分な効果は得られず、コンピュータを真に使いこなすスキルと統計的知識が必要となります。これにより、経営目標や業務指標を明確にし、的確な意思決定を支援することが可能となるのです。ここで登場するのが統計解析ソフトウェア「R」です。Rはオープンソースのソフトウェアであり、統計解析やデータマイニングの分野で非常に高い評価を受けています。Rは重回帰分析、数量化分析、因子分析、主成分分析、クラスター分析といった高度な統計手法を提供し、簡単な操作で視覚的なデータ解析を行うことが可能です。これにより、企業は顧客の購買動向や商品の注文状況を把握するだけでなく、地域別の売れ筋商品や市場特性を可視化し、具体的な施策へとつなげることができます。例えば、日別の商品生産量の目安を立てたり、地域別の売上パターンを分析することで、効率的な在庫管理や販売促進が可能となります。また、Rは視覚的な結果を提供するため、業務担当者の経験や勘と比較しやすく、現場の意思決定を支援するツールとしても有効です。これにより、担当者はデータに基づく根拠を持って業務改善を進めることができるため、業務の効率化と効果の最大化が期待できます。さらに、Rはオープンソースであり、無料で利用できるため、コスト面でも優れています。その上、Rの機能は統計の専門家やデータサイエンティストによって日々進化しており、最新の技術を取り入れることで、より高度なデータ解析が可能となっています。また、RはExcelの基本操作ができる担当者でも扱えるため、特別なプログラミングスキルがなくても利用可能であり、部門単位での導入が容易です。これにより、各部門が独自にデータ解析を行い、現場に即した施策を立案することが可能になります。一方で、Rを活用するためには統計の基本的な知識を身につけることが不可欠です。統計を学ぶことで、データの意味や分析結果の解釈が深まり、より的確な意思決定を行うことが可能となります。Rを用いたデータ解析では、テキスト形式やCSV形式のデータを用意するだけで、容易にグラフや表を作成し、データのパターンを視覚的に確認することができます。このようなビジュアルな結果は、データマイニングの初期段階であるデータ全体像の把握に非常に有効であり、蓄積されたデータの中から有益な情報を抽出するための第一歩となります。特に流通業では、地域ごとの特性を捉えたり、顧客の購買傾向を分析することで、競合他社との差別化を図ることが重要です。例えば、関東圏と関西圏では地域特性が異なるため、それぞれの市場に適した商品展開やプロモーションを行うことが求められます。また、顧客管理の観点からは、顧客番号などのIDで整理されたデータを活用し、販売データから顧客の属性や購買傾向を探ることが必要です。これにより、顧客セグメントごとのマーケティング施策や商品提案が可能となり、売上の向上につながります。さらに、地域別の顧客登録数を分析し、政府機関が発行する統計データと比較することで、市場シェア率や顧客集客施策の効果を評価することも可能です。このような分析は、通信販売の方向性を示唆する重要な指針となります。商品分析の観点では、日別の生産量や売れ筋商品の傾向を把握し、効率的な供給体制を構築することが可能です。これにより、在庫管理の最適化や無駄の削減が期待できます。Rを用いたデータ解析の最大の利点は、その視覚的な結果にあります。ビジュアルな結果は、データの傾向を直感的に理解するのに役立ち、業務担当者や経営層とのコミュニケーションを円滑にします。また、データの全体像を捉えた上で、問題解決や改善施策を行うことで、最大の効果を得ることができます。一方で、データ全体像を理解せずに局所的な対応を行うと、短期的な効果は得られるものの、経営全体としての効果は限定的となる可能性があります。そのため、Rを活用して全体像を把握し、大局的な視点から施策を講じることが重要です。流通業では、同業他社との競争が激化する中で、自社独自の戦略を立案することが求められます。Rは、データ解析による具体的な指針を提供し、より的確なマーケティング施策の実現を支援します。このように、Rは流通業におけるデータ活用の可能性を広げるツールとして、大いに期待される存在です。以上の理由から、Rの活用を推奨し、企業が最大限の効果を得られるよう、統計やデータ解析のスキルを磨くことを提案します。