Recommended
More Related Content
What's hot
What's hot (20)
More from Sho Kamura
DVDレンタル店の売上拡大の為の分析
- 2. 1 首都圏で事業運営する架空のDVDレンタル事業者A社に、売上拡大に 資する提案を行う 背景と目的 • 4W(What?|Who?|When? |Where?) の視点から現状を分析する アプローチ 背景/課題意識 A社は、首都圏でDVDレンタル店を経営している。複数の店舗を持ち、多ジャンルのDVDソフトを 取り扱っているが、Netflixやhulu、Amazon Prime Videoといった動画視聴サービスの攻勢を 受け、売上増加に頭を痛めている。土地柄、外国人顧客が多いのが特徴で、会員の大多数が外国 人、接客対応にも英語が求められる為、英語がネイティブのスタッフを採用している。 POSレジ・システムを導入しており、会員データ、レンタル実績データが、データベースに格納されてい る。データ活用が、売上拡大には有効であることを認識はしつつも、体系的なデータ分析にはまだ取 組めていない。会員データ、トランザクション・データを分析し、売上拡大に資する提案を求めている。 目的 1. A社の売上特徴を把握する 2. 1.を把握した上で、売上拡大に資する提案を行う • 本稿では、postgre SQLが提供する「DVD RENTAL」のデータを利用した。 • オリジナルのデータの通貨単位は、米ドルであったが、背景に合わせる為、2020年1月23日の 為替レートを元に、日本円表記し、分析を進めた。 • 実データは売上、レンタル回数ともに2005～07年であるが、背景は2020年現在に設定し、 示唆出しを行った 分析データについて
- 6. 5 経営を軌道に乗せられれば、安定して収益を上げられる業態である ことが伺える ベンチマーク –ゲオホールディングス株式会社 ゲオホールディングス株式会社財務諸表 経年比較(2015～ 19年度) 2015年度 2016年度 2017年度 2018年度 2019年度
- 7. 6 背景と目的 事業特性・環境の理解 分析設計 売上拡大への提言 分析に利用したデータセット 1. What?の視点① どんな商品を取り扱っているのか? 2. Who?の視点 誰が借りているのか? 3. When?の視点 いつ、借りられているのか? 4. Where?の視点 どこで、借りているのか? 5. What?の視点② どんな商品を借りているのか? 6. あとがき 出典一覧 目次
- 8. 7 4Wの視点から、実態を分析する 分析設計 4Wの分析視点 What? ① Who? When? Where? What? ② 把握事項 ■どんな商品を取り 扱っているのか? ■どんな料金設定を しているのか? ■誰が借りているの か? ■誰が売上に貢献 しているのか? ■いつ、借りられて いるのか? ■どこで、借りている のか? ■何を借りているの か? ■ どのカテゴリーを 借りているのか? 前処理 分析方法 ■作品属性毎の 集計 ■ カテゴリー ■ 収録分数 ■ レイティング ■ 特典 ■ 原価 ■会員単位 ■ 集計 ■ ランキング ■ デシル分析 ■時系列での 加工変数 ■年 ■四半期 ■月 ■週 ■日 ■曜日 ■店舗毎の集計 ■ 売上 ■ レンタル数 ■ 会員数 ■ 会員単価 ■可視化 ■ランキング ■ABC分析 ■ファン・チャート
- 9. 8 短期的には既存会員向け商品、棚割、販売促進、価格の見直し、 長期的にはシステム、人材への投資によって、更なる売上拡大を図る 売上拡大への提言 売上拡大の為の提言 環境分析 から見える 会員が店舗 に求める 4C 顧客価値 DVDを自宅で快適に楽しめ る商品が、ワンストップで手に 入る 利便性 ■観たい作品の見つけやすさ ■カテゴリー以外の切り口で も商品を見つけられるお店 コミュニケーション 商品知識が豊富なスタッフか らのおススメ作品の紹介 顧客負担コスト ■DVDレンタル料 ■訪店コスト ■作品探索コスト 店 舗 で の 売 上 拡 大 取 組 短 期 的 な 施 策 中 ・ 長 期 的 な 投 資 商品 マーチャンダイジングの見直し CDや映画鑑賞時の飲食物 (スナック) の販売を行う 棚割 出演俳優、過去・類似作 品、○○な気分等、独自カテ ゴリーを作り、来店価値のある 新しい発見のある店づくりを 進める 販売促進 メルマガ、店頭POP、SNS等 の無料メディアを使い、新作 入荷やスタッフ・おススメ作品 情報の発信 価格 人気作品の泊数を見直しや 類似作・過去作、同一俳優・ 監督作品のクロスセルの促進 システム 社内システム改修し、データ・ドリブンなアプローチが出来る体制整備 会員DBの充実 年齢・性別、好きな出演俳優等のスキーマの追加 在庫管理システムとウェブサイト連携 店頭在庫状況をウェブサイト上に反映し、見える化 人材 研修を通じた店舗スタッフの能力強化・開発 接客マナー 商品知識 SNS活用(ソーシャルメディア・ポリシーの浸透含む) 販売促進(商品陳列・顧客動線・POP作成等) POSデータ分析
- 11. 10 各ジャンルを取り揃えており、在庫本数に偏りはない 1-1. What?の視点① レンタル店 カテゴリー毎 DVD在庫本数 カテゴリー別DVD在庫本数 (単位:本) 74 73 69 68 66 64 63 62 61 61 60 58 57 57 56 51 ファミリー ドラマ ゲームドキュメ ンタリー アクションアニメスポーツ 新作洋画 SF キッズ コメディ 旅行 クラシック ホラー 音楽
- 12. 11 1時間半(85分)が最多であるが、2時間半を超える作品も取り扱う 1-2. What?の視点①レンタル店 収録分数毎 DVD在庫本数 収録分数毎DVD在庫本数 (単位:本) 17 13 13 13 12 12 12 11 11 11 11 11 7484 48100 12285 179 112 13910273 92
- 13. 12 レイティング分類も大きな偏りはない 1-3. What?の視点①レンタル店 レイティング毎DVD在庫本数 レイティング毎DVD在庫本数 (単位:本) 223 210 195 194 178 GRNC-17PG-13 PG
- 14. 13 1968年以降、アメリカ映画協会(MPAA)が、作品毎に審査を行う 【参考】DVD作品レイティングの定義 アメリカ映画協会によるレイティング定義一覧 略称 正式名称 概要 G General Audiences 全年齢に適している作品 PG Parental Guidance Suggested 視聴(入場)制限はないが、子供に見せる前に保護者が、内容を検討することを提案 した作品 PG-13 Parents Strongly Cautioned 視聴(入場)制限はないが、13歳未満(12歳以下)の子供の観賞については、 保護者の厳重な注意が必要な作品 R Restricted 17歳未満の観賞は保護者の同伴が必要な作品 NC-17 No One 17 and Under Admitted / Adults Only 17歳以下の観賞を全面的に禁止した作品 NR Not Rated / Unrated 指定なしの作品。自主映画や限定公開作品の場合にNRになることがある 1968年11月1日導入され、アメリカ映画協会が(MPAA)が審査を行い、日本では、映画倫理機構(映倫)が審査を行う。 審査は任意であるが、アメリカ合衆国の多くの映画館が加盟する劇場連盟は、MPAAがレイティングを行った作品しか上映 出来ない規定になっている。 映倫とMPAAのレイティングは対象年齢などの定義が若干異なるが、本稿はMPAAのレイティングを採用している。 出所: FILM RATINGS.COMを基に作成
- 15. 14 トレイラー収録率が高い 1-4. What?の視点①レンタル店 収録特典毎DVD在庫本数 特典毎DVD在庫本数 (単位:本) ランキング 特典 DVD本数 構成比率 1 ﾄﾚｲﾗｰ、ｵｰﾃﾞｨｵｺﾒﾝﾀﾘｰ(音声解説)、舞台裏ｲﾝﾀﾋﾞｭｰ 79 7.90% 2 ﾄﾚｲﾗｰ、舞台裏ｲﾝﾀﾋﾞｭｰ 72 7.20% 2 ﾄﾚｲﾗｰ 72 7.20% 2 ﾄﾚｲﾗｰ、ｵｰﾃﾞｨｵｺﾒﾝﾀﾘｰ(音声解説) 72 7.20% 5 未収録ｼｰﾝ、舞台裏ｲﾝﾀﾋﾞｭｰ 71 7.10% 6 ｵｰﾃﾞｨｵｺﾒﾝﾀﾘｰ(音声解説)、舞台裏ｲﾝﾀﾋﾞｭｰ 70 7.00% 6 舞台裏ｲﾝﾀﾋﾞｭｰ 70 7.00% 8 ｵｰﾃﾞｨｵｺﾒﾝﾀﾘｰ(音声解説)、未収録ｼｰﾝ、舞台裏ｲﾝﾀﾋﾞｭｰ 66 6.60% 8 ﾄﾚｲﾗｰ、未収録ｼｰﾝ 66 6.60% 10 ｵｰﾃﾞｨｵｺﾒﾝﾀﾘｰ(音声解説)、未収録ｼｰﾝ 65 6.50% 11 ﾄﾚｲﾗｰ、ｵｰﾃﾞｨｵｺﾒﾝﾀﾘｰ(音声解説)、未収録ｼｰﾝ 64 6.40% 12 ｵｰﾃﾞｨｵｺﾒﾝﾀﾘｰ(音声解説) 62 6.20% 13 ﾄﾚｲﾗｰ、ｵｰﾃﾞｨｵｺﾒﾝﾀﾘｰ(音声解説)、未収録ｼｰﾝ、舞台裏ｲﾝﾀﾋﾞｭｰ 61 6.10% 13 未収録ｼｰﾝ 61 6.10% 15 ﾄﾚｲﾗｰ、未収録ｼｰﾝ、舞台裏ｲﾝﾀﾋﾞｭｰ 49 4.90% 合計 1,000 100.00%
- 16. 15 大凡同じ本数で在庫している 1-5. What?の視点①レンタル店 泊数毎DVD在庫本数 レンタル泊数毎 DVD在庫本数 (単位:本) 212 203 203 191 191 6日間 4日間 3日間 7日間 5日間
- 17. 16 料金は3レンジで設定されており、在庫本数は、ほぼ同じである 1-6. What?の視点①レンタル店 料金毎DVD在庫本数 レンタル料金毎 DVD在庫本数 (単位:本) 323 336 341 109円549円329円
- 18. 17 原価は1,209～3,300円のレンジで、大凡同じ在庫本数である 1-7. What?の視点①レンタル店 原価毎DVD在庫本数 原価毎 DVD在庫本数 (単位:本) 57 55 55 55 55 53 53 51 50 49 49 1,539円 3,300円2,529円2,309円 2,419円 1,649円1,429円 3,079円 2,199円 1,319円 1,209円
- 19. 18 全会員数599人に対して、97％がアクティブ会員である 2-1. Who?の視点 アクティブ会員数 アクティブ会員数 (単位:人) 584 15 休眠アクティブ
- 20. 19 上位10ヵ国で全会員の52.4%を占める。これらの国々の作品の取り 揃えが売上拡大につながる可能性有 2-2. Who?の視点 アクティブ会員 出身国トップ10 アクティブ会員 出身国トップ10 (単位:人) 57 50 36 31 29 28 27 20 14 14 ブラジルインド 中国 フィリピンアメリカ合衆国 日本 メキシコ ロシア連邦 インドネシア トルコ
- 21. 20 1位でも1.49%の売上構成かつ会員数も少数の為、現時点ではターゲッ トを絞らず、全会員を対象にしたマスマーケティングが有効である 2-3. Who?の視点 アクティブ会員トップ10 合計利用額と出身国名 アクティブ会員トップ10 合計利用額と出身国名 ランキング 顧客名 出身国名 利用金額合計(単位:日本円) 構成比率 累積構成比率 1 Eleanor Hunt レユニオン 23,181 1.49% 1.49% 2 Karl Seal アメリカ合衆国 22,856 1.47% 2.95% 3 Marion Snyder ブラジル 21,325 1.37% 4.32% 4 Rhonda Kennedy オランダ 20,997 1.35% 5.67% 5 Clara Shaw ベラルーシ 20,776 1.33% 7.00% 6 Tommy Collazo イラン 20,122 1.29% 8.29% 7 Ana Bradley アメリカ合衆国 18,373 1.18% 9.47% 8 Curtis Irby カナダ 18,367 1.18% 10.65% 9 Marcia Dean フィリピン 18,257 1.17% 11.82% 10 Mike Way インド 17,825 1.14% 12.96%
- 22. 21 レンタル回数も同様に、マスマーケティングの有効性を示唆している 2-4. Who?の視点 アクティブ会員トップ10 合計利用回数と出身国名 アクティブ会員トップ10 合計利用回数と出身国名 ランキング 顧客名 出身国名 利用回数合計(単位:回) 構成比率 累積構成比率 1 Eleanor Hunt レユニオン 46 1.33% 1.33% 2 Karl Seal アメリカ合衆国 45 1.30% 2.63% 3 Clara Shaw ベラルーシ 42 1.22% 3.85% 3 Marcia Dean フィリピン 42 1.22% 5.07% 5 Tammy Sanders 台湾 41 1.19% 6.25% 6 Wesley Bull スペイン 40 1.16% 7.41% 6 Sue Peters 中国 40 1.16% 8.57% 8 Rhonda Kennedy オランダ 39 1.13% 9.70% 8 Tim Cary インド 39 1.13% 10.82% 8 Marion Snyder ブラジル 39 1.13% 11.95%
- 23. 22 売上が極端に偏ったデシルは、見当たらなかった 2-5. Who?の視点 アクティブ会員デシル分析 アクティブ会員 デシル分析 992 842 771 721 683 635 598 559 507 409 0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% 120.00% 0 200 400 600 800 1,000 1,200 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 レンタル金額合計 (単位:千円) 累計比
- 24. 23 レンタルは2005年・06年にも関わらず、売上は07年計上である 3-1. When?の視点 年間 レンタル売上・回数 レンタル売上・回数 (単位:日本円 | 回) 6,720,320 2007 15,862 182 20062005 売上(2007年) 回数(2005・06年)
- 25. 24 第1・第2四半期のレンタル売上は約半々であった。レンタル回数は、 第3四半期が77％以上を占める 3-2. When?の視点 四半期毎 レンタル売上・回数 レンタル売上・回数 (単位:日本円 | 回) 3,532,619 3,185,831 第2四半期第1四半期 12,395 3,467 182 第1四半期第2四半期第3四半期 売上(2007年) 回数(2005・06年)
- 26. 25 5月の落ち込みは、GWなどの行楽シーズンの影響だと考えられる。 キャンペーン実施は、6月以降が効果的である 3-3. When?の視点 月毎 レンタル売上・回数 レンタル売上・回数 (単位:日本円 | 回) 3,129,489 2,617,441 915,178 4月 3月 56,342 2月5月 6,709 5,686 2,311 1,156 5月 182 7月 2月8月 6月 売上(2007年) 回数(2005・06年)
- 27. 26 梅雨時の6月、夏休みの7～8月のレンタル回数が増加している為、 これらの時期を狙った販促施策で売上増加が期待できる 3-4. When?の視点 週毎 レンタル回数 2005・06年 週毎 レンタル回数 (単位:回 中央値1,224回以上をハイライト) 835 321 1,705 606 2,497 956 3,256 1,314 3,148 1,224 182 7月25日週7月11日週 8月1日週5月23日週 7月4日週 8月15日週6月20日週6月13日週5月30日週 8月22日週 06年2月13日週
- 28. 27 月中～末に売上が集中しており、この時期にキャンペーン等の施策を 打つことで売上アップを狙う 3-5. When?の視点 日毎 レンタル売上・回数 日毎 レンタル売上 (単位:千円 | 回 中央値556回以上をハイライト) 270 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900 950 1,000 200 300 0 550 50 450 150 350 500 600 250 100 650 400 69 955 2 244 6 23 217 643 308 398 228 671 347 1 198 279 480 30 504 495 461 7 19 512 216 8 227 20 513 9 10 213 17 461 11 918 12 212 14 130 436 15 348 159 16 965 18 428 976 426 24 415 934 21 283 626 22 257 5 38 8 0 137 25 293 207 26 287 815 27 598 816 28 627 795 29 0 792 30 0 842 31 298 売上 レンタル回数
- 29. 28 月・木・金にレンタル、週末に鑑賞する消費者の動線が伺える 3-6. When?の視点 曜日毎 レンタル売上 曜日毎 レンタル売上 (単位:千円) 1,338 642 640 1,001 1,216 903 978 木曜日月曜日 日曜日火曜日 水曜日 金曜日 土曜日
- 30. 29 2号店が僅かに売上、レンタル回数共に高い 4-1. Where?の視点 店舗毎 レンタル売上・回数 店舗毎 レンタル売上・回数 (単位:千円 | 回) 3,403,484 3,314,967 2号店 1号店 7,304 7,292 1号店2号店 売上(2007年) 回数(2005・06年)
- 31. 30 会員数は1号店が53人と僅かに多く、客単価も一号店が2,298円高い 4-2. Where?の視点 店舗毎 会員数・顧客単価 店舗毎 会員数・単価 (単位:人 | 円) 326 273 2号店1号店 12,466 10,168 2号店1号店 会員数 顧客単価
- 32. 31 スポーツ人気が特に高く、家族連れで楽しめるカテゴリーの拡充が 売上増加につながる 5-1-1. What?の視点② カテゴリー毎 レンタル売上ランキング カテゴリー毎 レンタル売上ランキング (単位:円 中央値以上をハイライト) カテゴリー名 レンタル収入(単位:日本円) 構成比率 累積構成比率 スポーツ 536,076 7.98% 7.98% SF 475,131 7.07% 15.05% アニメ 465,193 6.92% 21.98% ドラマ 451,293 6.72% 28.69% コメディ 438,584 6.53% 35.22% 新作 434,628 6.47% 41.69% アクション 433,035 6.45% 48.14% 洋画 431,131 6.42% 54.55% ゲーム 429,785 6.40% 60.95% ファミリー 419,700 6.25% 67.20% ドキュメンタリー 410,879 6.12% 73.31% ホラー 372,704 5.55% 78.86% 旧作 367,457 5.47% 84.33% キッズ 362,636 5.40% 89.73% 旅行 353,648 5.26% 94.99% 音楽 336,571 5.01% 100.00% 合計 6,718,451 100.00% 中央値 430,458
- 33. 32 スポーツ、SF、アニメをテーマにしたキャンペーンが売上拡大に 効果的である 5-1-2. What?の視点② カテゴリー毎 レンタル売上・回 カテゴリー毎 レンタル売上 (単位:千円 | 回 TOP3をハイライト) 969 945 941 940 939 846 837 830 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900 950 1,000 1,050 1,100 1,150 1,200 100 0 250 50 500 450 200 350 400 150 550 300 1,101 新作 キッズ 451 スポーツ ホラー 1,033 536 1,179 1,050 475 1,116 SF 465 旧作 1,112 アクションアニメ ドラマ 439 1,096 コメディ 435 431 1,060 367 ファミリー 旅行洋画 430 ゲーム 337 420 433 ドキュメ ンタリー 373 363 354 音楽 411 売上 レンタル回数
- 34. 33 全カテゴリー3・4月は売上増加したが、行楽シーズンの5月に大きく 落ち込んだ 5-1-3. What?の視点② カテゴリー毎 レンタル売上変化率 カテゴリー毎 レンタル売上変化率 (単位:2月を1として3月以降を指数化) 0% 50% 100% 150% 200% 250% 300% 350% 400% 2月指数 3月指数 4月指数 5月指数 アクション アニメ キッズ 旧作 コメディ ドキュメンタリー ドラマ ファミリー 洋画 ゲーム ホラー 音楽 新作 SF スポーツ 旅行
- 35. 34 スポーツ以外、顕著な売上差がない為、2位以降のカテゴリーのキャ ンペーンも売上アップにつながる可能性有 5-1-4. What?の視点② カテゴリー毎 レンタル売上貢献度 カテゴリー毎 レンタル売上 ABC分析 (単位:千円 2～11位をハイライト)
- 36. 35 作品毎の構成比率が小さい為、シリーズ作や関連作のクロスセル提案 でレンタル枚数増加を狙う 5-2-1. What?の視点② 作品毎 レンタル売上ランキング 作品毎 レンタル売上ランキング (単位:円 中央値以上をハイライト) ランキング タイトル名 レンタル収入(単位:日本円) 構成比率 累積構成比率 1 Telegraph Voyage 23,641 1.52% 1.52% 2 Zorro Ark 21,885 1.41% 2.93% 3 Wife Turn 21,776 1.40% 4.33% 4 Innocent Usual 21,010 1.35% 5.68% 5 Hustler Party 20,905 1.35% 7.03% 6 Saturday Lambs 20,901 1.35% 8.38% 7 Titans Jerk 20,461 1.32% 9.69% 8 Harry Idaho 19,475 1.25% 10.95% 9 Torque Bound 18,602 1.20% 12.14% 10 Dogma Family 18,488 1.19% 13.33% 11 Pelican Comforts 18,165 1.17% 14.50% 12 Goodfellas Salute 18,053 1.16% 15.66% 13 Fool Mockingbird 17,838 1.15% 16.81% 14 Apache Divine 17,611 1.13% 17.95% 15 Enemy Odds 17,505 1.13% 19.07% 16 Cat Coneheads 17,503 1.13% 20.20% 17 Scorpion Apollo 17,400 1.12% 21.32% 18 Range Moonwalker 17,398 1.12% 22.44% 19 Scalawag Duck 17,282 1.11% 23.55% 20 Sunrise League 17,070 1.10% 24.65% 21 Lola Agent 16,959 1.09% 25.74% 22 Maiden Home 16,741 1.08% 26.82% 23 Velvet Terminator 16,740 1.08% 27.90% 24 Closer Bang 16,739 1.08% 28.98% 25 Bucket Brotherhood 16,516 1.06% 30.04% 26 Sting Personal 16,415 1.06% 31.09% 27 Titanic Boondock 16,413 1.06% 32.15% 28 Massacre Usual 16,409 1.06% 33.21% 29 Nightmare Chill 16,304 1.05% 34.26% 30 Videotape Arsenic 16,301 1.05% 35.31%
- 37. 36 上位作品の続編・シリーズ作・スピンオフ、同監督作の併売提案で レンタル枚数増加を狙う 5-2-2. What?の視点② 作品毎 レンタル売上 作品毎 レンタル売上 (単位:千円) Zorro Ark Saturday Lambs Telegraph Voyage Torque Bound 24 22 Harry IdahoWife Turn 22 21 Innocent Usual 21 Hustler Party 21 20 Titans Jerk 19 19 18 Dogma Family
- 38. 37 上位作は①在庫を多めに持つ、②レンタル泊数を3日間に設定し、 回転率を高める 5-2-3. What?の視点② 作品毎 レンタル回数 タイトル毎 レンタル回数 (単位:回) 34 33 32 32 32 32 32 31 31 31 31 31 31 31 31 31 Timberland Sky Bucket Brotherhood Juggler Hardly Rocketeer Mother Ridgemont Submarine Forward Temple Scalawag Duck Grit Clockwork Zorro Ark Robbers Joon Hobbit Alien Network Peak Apache Divine Rush Goodfellas Wife Turn Goodfellas Salute
- 39. 38 人気作の泊数設定を見直すことで、回転率を高め、売上増加を図る 5-2-4. What?の視点② 作品毎 レンタル泊数 TOP10 レンタル回数 TOP10タイトル (単位:日間 見直し対象をハイライト) ランキング タイトル名 レンタル料金(単位:日本円) レンタル泊数 レンタル回数 構成比率 累積構成比率 1 Bucket Brotherhood 547 7 34 1.19% 1.19% 2 Rocketeer Mother 108 3 33 1.16% 2.35% 3 Grit Clockwork 108 3 32 1.12% 3.48% 3 Scalawag Duck 547 6 32 1.12% 4.60% 3 Forward Temple 328 6 32 1.12% 5.73% 3 Juggler Hardly 108 4 32 1.12% 6.85% 3 Ridgemont Submarine 108 3 32 1.12% 7.97% 8 Zorro Ark 547 3 31 1.09% 9.06% 8 Robbers Joon 328 7 31 1.09% 10.15% 8 Timberland Sky 108 3 31 1.09% 11.24% 8 Wife Turn 547 3 31 1.09% 12.33% 8 Network Peak 328 5 31 1.09% 13.42% 8 Hobbit Alien 108 5 31 1.09% 14.51% 8 Rush Goodfellas 108 3 31 1.09% 15.60% 8 Apache Divine 547 5 31 1.09% 16.68% 8 Goodfellas Salute 547 4 31 1.09% 17.77%
- 40. 39 作品同様、俳優毎の構成比率は小さい為、上位俳優のコーナーを 作り、クロスセルでのレンタル枚数増を狙う 5-3-1. What?の視点② 出演俳優毎 レンタル売上ランキング レンタル売上 出演俳優毎ランキング (単位:千円) ランキング 出演俳優名 レンタル収入 (単位:日本円) 構成比率 累積構成比率 1 Susan Davis 349,936 1.63% 1.63% 2 Gina Degeneres 342,888 1.59% 3.22% 3 Matthew Carrey 278,742 1.29% 4.51% 4 Mary Keitel 265,937 1.24% 5.75% 5 Scarlett Damon 263,405 1.22% 6.97% 6 Walter Torn 263,336 1.22% 8.20% 7 Henry Berry 262,150 1.22% 9.41% 8 Christian Akroyd 260,683 1.21% 10.62% 9 Angela Witherspoon 258,287 1.20% 11.82% 10 Cameron Zellweger 254,543 1.18% 13.01% 11 Woody Hoffman 253,774 1.18% 14.19% 12 Sandra Kilmer 248,900 1.16% 15.34% 13 Ben Willis 245,451 1.14% 16.48% 14 Jayne Nolte 244,505 1.14% 17.62% 15 Michael Bolger 241,287 1.12% 18.74% 16 Sean Guiness 238,180 1.11% 19.85% 17 Kevin Garland 236,897 1.10% 20.95% 18 Whoopi Hurt 236,268 1.10% 22.04% 19 Ed Mansfield 235,216 1.09% 23.14% 20 Helen Voight 235,036 1.09% 24.23% 21 Julia Mcqueen 233,294 1.08% 25.31% 22 Angela Hudson 232,836 1.08% 26.39% 23 Renee Tracy 231,542 1.08% 27.47% 24 Kirsten Paltrow 231,423 1.08% 28.54% 25 Ewan Gooding 231,406 1.07% 29.62% 26 Uma Wood 228,706 1.06% 30.68% 27 Reese Kilmer 227,481 1.06% 31.74% 28 Reese West 227,265 1.06% 32.79% 29 Jada Ryder 227,156 1.06% 33.85% 30 Rip Crawford 226,645 1.05% 34.90%
- 41. 40 上位10俳優は、特設コーナーを作り、クロスセル提案する 5-3-2. What?の視点 ②出演俳優毎 レンタル売上 出演俳優毎 レンタル売上 (単位:千円) 350 279 Gina Degeneres 343 Susan Davis Matthew Carrey 266 Mary Keitel 263 Scarlett Damon 263 Walter Torn 262 Henry Berry 261 Christian Akroyd 258 Angela Witherspoon 255 Cameron Zellweger
- 42. 41 同一俳優の出演作を2枚借りると、2泊延長などの提案で、売上アップ を狙う 5-3-3. What?の視点② 出演俳優毎 レンタル回数 レンタル回数 (出演俳優毎 単位:回) 825 753 678 674 654 640 612 611 605 604 Henry BerryMatthew Carrey Susan Davis Gina Degeneres Mary Keitel Angela Witherspoon Jayne NolteWalter Torn Val Bolger Sandra Kilmer
- 43. 42 新作発売時、関連作品も陳列することで、購買数量アップを図る 【参考】DVDの販促企画例 店舗に於けるDVD作品 販促事例 手書きPOP 商品に愛着を持ち、知識豊富な店舗スタッフの 手書きPOPで、商品の魅力を分かりやすく、来店 客に伝える 視聴による販売促進 DVDという商品特性を鑑み、店頭で上映し、 来店客に商品理解を深めてもらう 関連作品クロスセル 関連商品(過去作・同監督作)も陳列することで、 購買数量アップを狙う 青点線囲み 水色点線囲み 緑色点線囲み
- 44. 43 人気作のレンタル泊数を3日間に設定し、売上向上が見込める 5-4. What?の視点② レンタル泊数毎レンタル売上・回数 レンタル売上 (レンタル泊数毎 単位:千円 | 回) 3,412 3,392 3,251 3,165 2,824 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 200 0 400 300 100 1,100 800 600 700 500 900 1,000 1,200 1,300 1,400 1,500 1,600 1,700 1,800 3泊 939 1,365 1,733 1,492 4泊 5泊 1,189 6泊 7泊 売上 レンタル回数
- 46. 45 示唆出しには、分析スキルに加え、3つの業(業界|業態|業種)の知識・ 理解が必要だと痛感した 6-1. あとがきにかえて 学び • 示唆出しに当たり、机上の空論で終わらないよう、小売業の現場目線に立ったコメントを心掛け た。 • SQLでもデータ・クレンジング、単純・クロス集計、ランキング、ABC分析、デシル分析が出来るよう になった。今後は、大規模データの集計・分析にチャレンジしたい。 • 分析中に、Re:DashというオープンソースのBIツールの存在を知った。 今回は、Excelを使ったが、今後、ダッシュボードでの可視化にもチャレンジしてみたい。 • SQLでの集計結果をCSV形式でエクスポートした際、ファイル・フォルダの構成管理の必要性を感 じた。具体的にはファイル名やバージョンの管理を徹底することで、分析作業の一層の効率化、 成果物の品質向上が図れる。 反省点 • 財務分析は、業界TOP企業のベンチマークだけでなく、競合企業との比較も含めることで、より 業界理解を深められると感じた。 • 財務指標の理解を深め、より本格的な財務分析を習得し、実践していきたい。 • SQLで集計を行う際、異なるテーブルに対し、似たクエリを何度も書いた。 よく使うクエリは、テンプレ化する等、作業効率化の余地がある。 • 示唆コメントを書く際、小売業の知識不足を痛感した。分析は、実行可能な施策の提案を伴い、 初めて価値が認められる。分析と同じくらい、 3つの業(業界|業態|業種)理解を心掛けたい。
- 47. 46 与えられたデータからだけでは見えてこない示唆を引き出すスキル・ ノウハウを獲得できた 6-2. より良い分析のためのTips Tips • 与えられたデータだけで考えるのではなく、実際に店舗を訪れ、現場を観察することで、より具体的 な示唆を出せた。 • 分析スキルと同じくらい、あるいはそれ以上に、3つの業(業界|業態|業種)の知識が重要。 • ER図の余白に、サンプル・データを書き込むことで、より具体的に分析設計を考えられる。 • EmEditorによって、作業を効率化出来た。Pgadmin4でエクスポートしたテキスト・ファイルを EmEditorで開くと、カラムを分割して表示してくれ、Excelへのコピー・アンド・ペーストが楽だった。 • 財務分析には、財務が見え～るが役立った。ベンチマーク対象企業の財務諸表をEDINETなどか ら取り込め、又、P/L・B/Sを視覚的な把握に役立った。 • 今後の分析の効率化に、分析手法毎のクエリをテンプレ化して、保存しておくことが、有効。 • 分析作業の手戻りを防ぐ為、ファイル・フォルダ構成管理を徹底する。 これによって同じ分析を繰り返さなくなり、時短、成果物の品質向上を図れる。 • レンタル売上と回数等、関連性の高いデータは、二軸グラフで表現すると、スライド数を減らせる。 • PEST|5FORCE分析によって、データを取り囲む環境理解を深めることが出来、示唆出しに役立 つ。又、ロジック・ツリーによる売上要素分解を行うことで、売上拡大に効く要素を抜け・漏れなく 把握でき、具体的に何を変えれば、売上拡大できるのか、考えられるようになる。 • 画像検索で、実店舗での販促画像を調べ、具体的で現場感のある提言を書くことが出来た。
- 48. 47 出典一覧 • PostgreSQL Tutorial Sample Database ‘DVD Rental’ https://www.postgresqltutorial.com/postgresql-sample-database/ • 株式会社ゲオホールディングス 有価証券報告書 https://www.geonet.co.jp/ir/library/assetsecurities/ • engadget 日本版ディズニーの動画配信「Disney+」19年開始 Pixer・Marvel・STAR WARSをひっさげNetflixに対抗 https://japanese.engadget.com/2018/11/08/disney-19-pixer-marvel-star-wars-netflix/ • ICT総研 2019年 有料動画配信サービス利用動向に関する調査 https://ictr.co.jp/report/20190222.html
- 49. Appendix
- 50. 49 15テーブルから成るデータベースを分析した Appendix. データ詳細 (1/4) 分析に利用したデータセット(主キーをハイライト) テーブル名 変数名 データ型 レコード数 欠損値 範囲 最大値 最小値 概要 category category_id 整数型(Integar) 16 0 15 16 1 DVD作品のカテゴリー毎に割り当てられたID name 文字列(Char) 16 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 カテゴリー名 last_update 日付型(TimeStamp) 16 0 0 2006-02-15 09:46:27 2006-02-15 09:46:27 データの最終更新日 film_category film_id 整数型(Integar) 1000 0 999 1000 1 映画毎に割り当てられたID category_id 整数型(Integar) 1,000 0 15 16 1 DVD作品のカテゴリー毎に割り当てられたID last_update 日付型(TimeStamp) 1,000 0 0 2006-02-15 10:07:09 2006-02-15 10:07:09 データの最終更新日 film film_id 整数型(Integar) 1000 0 999 1000 1 映画毎に割り当てられたID title 文字列(Char) 1,000 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 映画のタイトル(作品名) description 文字列(Char) 1,000 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 作品概要 release_year 整数型(Integar) 1,000 0 0 2006 2006 公開年 language_id 整数型(Integar) 1,000 0 0 1 1 映画が収録された言語ID rental_duration 整数型(Integar) 1,000 0 4 7 3 DVDがレンタルされた日数 rental_rate 数値型(Numeric) 1,000 0 4.00 4.99 0.99 DVDのレンタル金額 length 整数型(Integar) 1,000 0 139 185 46 DVDの収録分数 replacement_cost 数値型(Numeric) 1,000 0 20 29.99 9.99 DVD作品の原価 rating 文字列(Char) 1,000 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 作品のレイティング(R指定など) last_update 日付型(TimeStamp) 1,000 0 0 2013-05-26 14:50:59 2013-05-26 14:50:59 データの最終更新日 special_features 文字列(Char) 1,000 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 DVD作品の特典 fulltext 文字列(Char) 1,000 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 DVD作品の全文
- 51. 50 Appendix. データ詳細 (2/4) 分析に利用したデータセット(主キーをハイライト) テーブル名 変数名 データ型 レコード数 欠損値 範囲 最大値 最小値 備考 language language_id 整数型(Integar) 6 0 5 6 1 DVD作品内の言語ID name 文字列(Char) 6 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 言語名 last_update 日付型(TimeStamp) 6 0 0 2006-02-15 10:02:19 2006-02-15 10:02:19 データの最終更新日 film_actor actor_id 整数型(Integar) 5462 0 199 200 1 映画俳優毎に割り当てられたID film_id 整数型(Integar) 5,462 0 999 1000 1 映画作品毎に割り当てられたID last_update 日付型(TimeStamp) 5,462 0 0 2006-02-15 10:05:03 2006-02-15 10:05:03 データの最終更新日 inventory inventory_id 整数型(Integar) 4581 0 4580 4581 1 DVDの在庫ID film_id 整数型(Integar) 4,581 0 999 1000 1 映画作品毎に割り当てられたID store_id 整数型(Integar) 4,581 0 1 2 1 レンタル店毎に割り当てられたID last_update 日付型(TimeStamp) 4,581 0 0 2006-02-15 10:09:17 2006-02-15 10:09:17 データの最終更新日 rental rental_id 整数型(Integar) 16044 0 16048 16049 1 1レンタル毎に割り当てられたID rental_date 日付型(TimeStamp) 16,044 0 266 2006-02-14 15:16:03 2005-05-24 22:53:30 レンタル開始日 YYYY-MM-DD HH-MM-SS形式で格納 inventory_id 整数型(Integar) 16,044 0 4,580 4581 1 DVDの在庫ID customer_id 整数型(Integar) 16,044 0 598 599 1 顧客会員毎に割り当てられたID return_date 日付型(TimeStamp) 15,861 0 99 2005-09-02 02:35:22 2005-05-25 23:55:21 レンタル終了日 YYYY-MM-DD HH-MM-SS形式で格納 staff_id 整数型(Integar) 16,044 0 1 2 1 DVDレンタル店のスタッフ毎に割り当てられたID last_update 日付型(TimeStamp) 16,044 0 7 2006-02-23 09:12:08 2006-02-15 21:30:53 データの最終更新日 payment payment_id 整数型(Integar) 14596 0 14595 32098 17503 1トランザクション毎に割り当てられたID customer_id 整数型(Integar) 14,596 0 598 599 1 顧客会員毎に割り当てられたID staff_id 整数型(Integar) 14,596 0 0.99 1.99 1.00 DVDレンタル店のスタッフ毎に割り当てられたID rental_id 整数型(Integar) 14,596 0 14,891 16,049 1,158 1レンタル毎に割り当てられたID amount 数値型(Numeric) 14,596 0 12 12 0 1トランザクション毎の金額 payment_date 日付型(TimeStamp) 14,596 0 89 2007-05-14 13:44:30 2007-02-14 21:22:00 支払い日時
- 52. 51 Appendix. データ詳細 (3/4) 分析に利用したデータセット(主キーをハイライト) テーブル名 変数名 データ型 レコード数 欠損値 範囲 最大値 最小値 備考 staff staff_id 整数型(Integar) 2 0 1 2 1 DVDレンタル店のスタッフ毎に割り当てられたID first_name 文字列(Char) 2 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 スタッフ名 last_name 文字列(Char) 2 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 スタッフ名字 address_id 整数型(Integar) 2 0 1 4 3 スタッフの住所ID email 文字列(Char) 2 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 スタッフのメールアドレス store_id 整数型(Integar) 2 0 1 2 1 レンタル店毎に割り当てられたID active ブーリアン型(Boolean) 2 0 NA ブーリアン型の為、対象外 ブーリアン型の為、対象外 スタッフの在籍状況 username 文字列(Char) 2 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 スタッフの店舗システムへのログインID password 文字列(Char) 2 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 スタッフの店舗システムへのログイン・パスワード last_update 日付型(TimeStamp) 2 0 0 2006-05-16 16:13:12 2006-05-16 16:13:12 データの最終更新日 picture バイナリ型(Binary) 1 0 NA バイナリ型の為、対象外 バイナリ型の為、対象外 スタッフの顔写真データ actor actor_id 整数型(Integar) 200 0 199 200 1 映画俳優に割り当てられたID first_name 文字列(Char) 200 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 映画俳優の名前 last_name 日付型(TimeStamp) 200 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 映画俳優の名字 last_update 日付型(TimeStamp) 200 0 0 2013-05-26 14:47:58 2013-05-26 14:47:58 データの最終更新日 customer customer_id 整数型(Integar) 599 0 598 599 1 顧客会員毎に割り当てられたID store_id 整数型(Integar) 599 0 1 2 1 レンタル店毎に割り当てられたID first_name 文字列(Char) 599 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 顧客会員の名前 last_name 文字列(Char) 599 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 顧客会員の名字 email 文字列(Char) 599 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 顧客会員のメールアドレス address_id 整数型(Integar) 599 0 600 605 5 顧客の住所ID activebool ブーリアン型(Boolean) 599 0 NA ブーリアン型の為、対象外 ブーリアン型の為、対象外 顧客のアクティブ状況 create_date 日付型(Date) 599 0 0 2006-02-14 2006-02-14 会員登録日 last_update 日付型(TimeStamp) 599 0 0 2013-05-26 14:49:46 2013-05-26 14:49:46 データの最終更新日 YYYY-MM-DD形式で格納 active 整数型(Integar) 599 0 1 1 0 顧客会員がアクティブかどうかを判定するフラグ
- 53. 52 Appendix.データ詳細 (4/4) 分析に利用したデータセット(主キーをハイライト) テーブル名 変数名 データ型 レコード数 欠損値 範囲 最大値 最小値 備考 address address_id 整数型(Integar) 603 0 604 605 1 顧客会員の住所ID address 文字列(Char) 603 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 顧客会員の住所情報1 address2 文字列(Char) 603 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 顧客会員の住所情報2 district 文字列(Char) 603 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 地区名 city_id 整数型(Integar) 603 0 599 600 1 町名ID postal_code 文字列(Char) 603 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 住所の郵便番号 phone 文字列(Char) 603 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 顧客会員の電話番号 last_update 日付型(TimeStamp) 603 0 0 2006-02-15 09:45:30 2006-02-15 09:45:30 データの最終更新日 city city_id 整数型(Integar) 600 0 599 600 1 町名ID city 文字列(Char) 600 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 町名 country_id 整数型(Integar) 600 0 108 109 1 顧客会員の住む国毎に割り当てられたID last_update 日付型(TimeStamp) 600 0 0 2006-02-15 09:45:25 2006-02-15 09:45:25 データの最終更新日 country country_id 整数型(Integar) 109 0 108 109 1 顧客会員の住む国毎に割り当てられたID country 文字列(Char) 109 0 NA 文字列の為、対象外 文字列の為、対象外 顧客会員の住む国名 last_update 日付型(TimeStamp) 109 0 0 2006-02-15 09:44:00 2006-02-15 09:44:00 データの最終更新日 store store_id 整数型(Integar) 2 0 1 2 1 レンタル店毎に割り当てられたID manager_staff_id 整数型(Integar) 2 0 1 2 1 レンタル店の管理者ID address_id 整数型(Integar) 2 0 1 2 1 レンタル店の住所ID last_update 日付型(TimeStamp) 2 0 0 2006-02-15 09:57:12 2006-02-15 09:57:12 データの最終更新日