飯田ゼミ 経営学部 経営学科 2061091 布目 浩樹 はじめに 人々の生活の一部となったコンビニエンスストア。 年々増加し、24時間営業の利便性の他に何か他社と は違った強み・特徴がないと生き残れない時代に なった。 そんなコンビニエンスストアは生き残るため、売上 を上げるためにはどんな考え方をし、どんな事をし ているのか。 また、実際の販売データを分析・管理することに よって何が見えてくるのかを研究する。 第1章 コンビニエンスストアの現状 年々増加しているコンビニエンスストアの現在の状 況はいったいどうなっているのか？ 都道府県ごとの店舗数や、フランチャイズチェーン 別の売上等を比較・分析してみる。 コンビニエンスストア店舗分布 1,138 2,126 3,956 2,476 北海道 3,083 東北 関東 5,950 甲信・北陸 14,638 東海 関西 4,993 2,600 中国 四国 九州・沖縄 集計コンビニチェーンは 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 ミニストップ エーエムピーエム セイコーマート ポプラ スリーエフ の10社 （平成20年2月末現在） 関東地区コンビニエンスストアデータ コンビニエンスストア1店舗当たりの 人口（人口/店舗数） 世帯数（戸数/店舗 数） コンビニ密度 （半径1km内の店舗数） 茨城 ２,６３３ ８６８ ０．５８４ 栃木 ２,７７３ ９２１ ０．３５４ 群馬 ２,７８５ ９５０ ０．３５９ 埼玉 ３,２１２ １,１４４ １．８００ 千葉 ２,９７１ １,０８５ １．２５４ 東京 ２,２３１ ９９３ ８．０７６ 神奈川 ２,８６７ １,１２１ ３．８４９ 愛知 ２,７８５ ９９８ １．５５０ 営業時間別事業所構成（％） 78.8% 正社員・正職員 7.2% パート・アルバイト等 4.4% 臨時雇用者 0.6% 派遣・下請受入者 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 平成16年商業統計（経済産業省）から コンビニエンスストアデータ抜粋 70.0% 80.0% 就業者内訳の構成比 0.60% 個人業主及び無給家族従業員者 5.3% 有給役員 78.8% 正社員・正職員 7.2% パート・アルバイト等 4.4% 臨時雇用者 0.6% 派遣・下請受入者 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 平成16年商業統計（経済産業省）から コンビニエンスストアデータ抜粋 60.0% 70.0% 80.0% コンビニエンスストア店舗別データ 2004年2月期 サークルK サンクス セブン‐イレブ ン ローソン ファミリー マート 営業総利益 ６６,５１４ ５８,３２０ ３５８,０１１ １８３,２９４ １３８,２６８ 経営利益 １２,６１５ ９,０６０ １６８,８９２ ３７,６２９ ２８,２４７ 当期純利益 ６,０８３ ３,５０１ ９１,４７５ １９,０１８ １３,７０９ 本体売上高 ４８０,４５３ ４０３,４４１ ２,３４３,１７ ７ １,２８５,０１ ８ ９５４,４４５ 全店舗平均日販 （千円） ４８８ ５００ ６４７ ４８４ ４６４ 開店 ２００ １６０ ９０４ ６２５ ４５６ 閉店 ２５９ ２１７ ２９１ ４２９ ２７９ 期末店舗数 ２,６５１ ２２００ １０,３０３ ７,８２１ ５,７７０ 第2章 データ分析の意義 データ分析とは すべてのデータ分析は「過去の実績データ」の分析 をし、「過去・現在のデータ」を理解し、「現在の 傾向から将来の予測データを導き出す」ということ である。 データから得られる成果は、「理解」というより 「理解のためのヒント」といったほうがよく、その 成果をどう利用するかということが一番重要であ る。 「ABC分析」とは、パレート図を使って、商品など を構成比の大きさの順に「A」「B」「C」の3つのグ ループに分けて、グループA・グループB・グループ Cの順に需要と評価し、それによって販売促進や在 庫管理、販売予測などの対象を効率よく絞る手法で あり、代表的なグラフ解析手法として使われる。 [ABC分析の用途] ・売上、利益の大きい商品に絞った販売促進 ・在庫の多い商品に絞った在庫効率・販売効率の 改善 ・「パレート図」を作成する目的 は、商 品の売上構成比がどれくらい急 激/ あるいはゆっくりと100%に近づ くの か、評価基準の適切さを見なが ら、 商品をグループ分けすることで あ る。折れ線グラフは、ほぼ直線 の場 合(集中が見られない場合)から 大 きく上に凸の場合(一定の商品 に売 上などが集中している場合)ま で、 さまざまな場合がある。 ・グループA：ボスブラック～ ファイア Zチャートとは、次の3つの折れ線グラフを、1つのグラフに組み合わせたも ので、その形が「Z」に似ている所から、その名が付いた。 ・月次売上： ・月次累計： ・12カ月の月移動合計： 売上の顕著な変動が観察できる。 売上の増加/減少傾向が」わかる。 売上の前年と比べての増加/減少傾向がわかる。 Zの形になる理由は次のとおりである。以降、3つのそれぞれ上辺、斜辺、 下辺と呼ぶことにする。 ・月次累計(斜辺)の1月値は月次売上(下辺)の1月値と一致する。 ・月次累計(斜辺)の12月値は12カ月移動合計(上辺)の12月値と一致す る。 Zチャートでは、月次で「毎月の売上の変動」を観察できる上に、その変 動から生ずる月次累計の変化を観察して、「当年の売上が増加基調か減少 基調か」を把握することかでき、さらに12ヵ月移動合計から「売上が前年と 比べて増加基調か減少基調か」を把握することができる。 これらが、1つのグラフから得られるのだから、かなり便利なツールとい うことがいえる。 セブンイレブン姥子山1丁目店売上データ これはセブンイレブン姥子 山1丁目店の２００７年～ ２００９年までの売上デー タである。 Zチャートを作るのに必要 な、 月次売上・月次累計・年移 動 平均。 その他に客数・客単価 といったデータがあ る。 おわりに グラフを作り実際の売上を検証してみると年々、売上・客数は上がっている。 しかし、自店だけの売上だけじゃなくて他店（地域）の平均売上を考えた時には売上 は下から数えた方が早い状況であり、実際全国売上平均の６５万よりも下の４０万円 位である。 これから大幅に売上を上げようと思うなら、今まで示した以上の事を考え、 分析していかないと売上を上げる事は難しい事である。 コンビニの経営者はこれを常に考えて、取組み発注（単品管理）や売り場を作ってい るのか疑問に思うが、今まで見てきた事を思い返すと、時間や人材（店長・副店長） がなかなかいない事や大規模になればなるほど良い人材は少ないと感じた。 売上が上がる高い店の条件としては、立地はもちろん店長が良くても副店長の力量が 大きな割合を占めていると思う。 店長は雑務や報告・分析で忙しい分、分析したデートをコミュニケションを取り副店 長がどれだけ店・売り場に反映させていくかがとても重要な事である。 また、コンビニエンスストアの経営面を見ると、毎日の売上はあるが、マイナス面を 考えると、廃棄・人件費・光熱費にその他雑費がある。そう考えると純利益は非常に 少ない。 年々増加するコンビニエンスストアにおいてその地域で利益を上げて本当に成功する には非常に難しいことである。その中で生き残るために今のコンビニエンスストアに 求められるのは、利便性はもちろん地域に密着し常に地域の情報収集や行事参加を し、その地域の客さんと一緒に生活をする・歩んでいく事だと思う。 『データを分析して売上を上げる!!』 工藤雅俊 著 『かんたんプログラミングExcel 2003 VBA 基本編』 『かんたんプログラミングExcel 2000 VBA 応用編』 以上、技術評論社 『営業実務Excel活用講座』 田尾宏文 著 http://www.scc-kk.co.jp/scc-b00ks/support/ http://www.fushicho.com http://www.gihyo.co.jp http://dennou.gihyo.co.jp/ http://www.cvsjob.com/file/storemap.htm http://www.cvsjob.com/main/data.shtml
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