アパレル分析のやり方とは？売上・データを活用する方法を解説
勘や経験に頼らない！アパレル分析がビジネスで重要視される理由
アパレル業界では従来、個人の経験や勘に頼った経営判断が主流でした。
しかし、市場の成熟化と顧客ニーズの多様化が進む現代において、その手法は限界を迎えています。
現代において、データ分析が重要視される最大の理由は、客観的な事実に基づいて、より精度の高い経営判断を下せる点にあります。
データ分析を通じて顧客の行動や市場の動向を正確に把握することは、変化の激しいビジネス環境を生き抜くための重要な鍵となります。
多様化する顧客のニーズを正確に把握するため
現代の消費者は、雑誌やインフルエンサー、SNSなど多様な情報源から自身のスタイルを確立するため、顧客ニーズは細分化・多様化しています。
こうした複雑なニーズを正確に理解するためには、データ分析が欠かせません。
POSデータやECサイトの閲覧履歴、会員情報といった顧客データを分析することで、年齢や性別などの属性だけでなく、購買頻度や好みのテイストといった具体的な行動パターンまで把握することができます。
顧客一人ひとりの行動を深く理解することで、個々のスタイルに合った商品提案や、より満足度の高いサービス提供が可能になります。
在庫を最適化して利益率を向上させるため
アパレル業界にとって、在庫管理は利益に直結する重要な課題です。
データ分析は、この在庫問題を改善するために大きな効果を発揮します。
過去の販売実績や季節変動、トレンドなどのデータを分析することで、精度の高い需要予測が可能となり、過剰在庫や欠品を防ぎ、どの商品がどの時期にどれだけ売れるかを数値に基づいて予測し、最適な発注量を算出することで、セールによる値下げや廃棄ロスを削減できます。
結果として、無駄なコストが削減され、利益率の向上に直結する在庫の最適化が実現することができます。
データに基づいた効果的な販売戦略を立案するため
データ分析は、効果的な販売戦略やマーケティング施策を立案する上での強力な武器となります。
例えば、顧客データと購買データを組み合わせることで、「どの年代の顧客が」「どの商品を」「いつ購入しているか」といった具体的な傾向が明らかになります。
この分析結果に基づき、ターゲット顧客に響くプロモーションを企画したり、実店舗とECサイトで連携した施策を展開したりすることが可能です。
勘や思い込みに頼るのではなく、データという客観的な根拠を持って戦略を立てることで、施策の成功確率を高められます。
【目的別】アパレル分析で活用できる代表的なフレームワーク
アパレル分析には、その目的に応じて多様なフレームワークが存在します。ここでは、顧客理解を深めるものから、売上・在庫改善、市場環境の把握に至るまで、代表的な分析手法を紹介しています。
これらのフレームワークは、ビジネス全体の状況を的確に把握し、課題解決に向けた具体的なアクションを導き出すためのサービスとして機能します。ここでは、自社の課題や知りたい内容に応じて適切なフレームワークを選択できるよう、全体像を分かりやすく提供いたします。
顧客の購買行動を深く理解するための分析手法
顧客の購買行動を深く理解することは、売上向上の第一歩です。
そのためには、顧客の属性情報や購入履歴といったデータを多角的に分析する必要があります。
例えば、優良顧客と一般顧客の購買パターンを比較したり、新規顧客がリピート顧客になるまでのプロセスを追跡したりすることで、顧客への理解が深まります。
収集した情報を活用して顧客をグループ分けし、それぞれのグループに最適なアプローチ方法を検討することで、顧客満足度の向上と長期的な関係構築に繋がります。
優良顧客を見極めるのに役立つRFM分析
RFM分析は、「最終購入日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」という3つの指標を用いて顧客を評価し、企業にとっての優良顧客を特定する手法です。
この3つの視点から顧客をランク付けすることで、最近購入してくれた頻度の高い高額購入者など、重要度の高い顧客層を可視化することができます。
優良顧客を特定した後は、その層に限定した特別なキャンペーンを実施するなど、良好な関係を維持・強化するための具体的な施策立案に繋げられます。
購入金額で顧客層を分類するデシル分析
デシル分析は、全顧客を購入金額の高い順に10等分のグループに分け、各グループが全体の売上にどれだけ貢献しているかを分析する手法です。
この分析により、売上の大部分をどの顧客層が支えているのか、その構成比率を明確に把握できます。
例えば、上位2つのグループだけで売上全体の50%を占めているといった状況が分かれば、その層を手厚くフォローする戦略が有効だと判断できます。
この分析は、自社の顧客構造がどのような状況にあるのかを客観的に理解する上で役立ちます。
「ついで買い」の傾向がわかるバスケット分析
バスケット分析は、顧客が1回の買い物でどのような商品を一緒に購入したのか、その組み合わせ（バスケット）を分析する手法です。
この分析では、POSデータなどを活用して「商品Aと商品Bは一緒に買われやすい」といった関連性を見つけ出します。
例えば、ジャケットを購入した顧客は特定のインナーを同時に購入する傾向がある、といった知見が得られます。
この結果は、店舗での商品ディスプレイの改善、セット販売の企画、ECサイトでのレコメンド機能の精度向上など、クロスセルを促進する具体的な施策に活かせます。
LCV（Loyal Customer Vision）では
LCV（Loyal Customer Vision）では、RFM分析やデシル分析機能を活用して、顧客の購買履歴から「いつ・どのくらい・いくら買ったか」といった情報を詳細に分析できます。これにより、よく商品を購入してくれる優良顧客を効率的に見つけ出し、その顧客層に対して効果的な販促活動を展開することが可能です。また、C.G.アナライザーを用いることで、顧客が同時に購入した商品の組み合わせを特定するバスケット分析も実現します。さらに、T.L.アナライザーを使用すれば、時間軸を組み合わせた分析も可能になり、顧客の行動パターンやトレンドの変化を多角的に把握することも可能になります。
そしてこれらの機能を活用することで、顧客理解を深め、よりパーソナライズされたアプローチを通じて顧客との関係を強化し、優良顧客の育成を促進することが可能にします。
売上と在庫パフォーマンスを改善するための分析手法
日々の店舗運営において、売上と在庫のパフォーマンスを最大化することは極めて重要です。
売上分析や在庫分析は、感覚的な運営から脱却し、データに基づいた効率的な店舗経営を実現するための基盤となります。
これらの分析を通じて、どの商品が収益に貢献しているのか、あるいは在庫を圧迫しているのかを明確にし、仕入れや販売計画の精度を高めることが可能であり、結果として、店舗全体の収益性改善に繋がります。
売れ筋・死に筋商品を明確にするABC分析
ABC分析は、商品を売上高や販売数量などの重要な指標でランク付けし、優先度に応じてグループ分けする管理手法です。
一般的に、売上構成比の高い順にA、B、Cの3つのグループに分類します。
このABC分析を用いることで、売上の大部分を占める貢献度の高い「売れ筋商品（Aランク）」と、ほとんど売れずに在庫となっている「死に筋商品（Cランク）」を明確に特定できます。
これにより、Aランク商品の発注を増やして機会損失を防ぎ、Cランク商品の在庫を削減するといった、メリハリのある在庫管理が実現します。
季節や時期による売上の変動を捉えるトレンド分析
トレンド分析は、過去の売上データを時系列で分析し、季節性や周期的な変動、長期的な増減傾向を把握する手法です。
アパレル業界では、季節要因が売上に大きく影響するため、この分析は特に重要となります。
過去のデータからファッションのトレンド変化も加味しながら分析することで、「夏前にはTシャツの売上が伸びる」「年末にはアウターの需要が高まる」といった動向を数値で捉えることで、より精度の高い販売予測や仕入れ計画の立案が可能になり、市場の動向に即した商品展開ができます。
2つの要素から関連性を探るクロス分析
クロス分析は、2つのデータ項目を掛け合わせて集計・分析する手法で、それぞれの要素間の関連性を探るのに役立ちます。
例えば、「商品カテゴリ×年代」で分析すれば、どの年代にどの商品が人気なのかが分かります。
また、「曜日×時間帯」で分析すれば、店舗が混雑するピークタイムを特定できます。
このように、単独のデータだけでは見えてこない、売上に影響を与える隠れた要因を明らかにすることが可能です。
この分析結果は、ターゲットを絞った効果的なプロモーションの立案や、人員配置の最適化などに活用できます。
CV（CreativeVision.net）なら
Creative Vision.NETでは、アパレル業に特化したDXクラウド型の販売管理システムで、売上・在庫情報をリアルタイムで一元管理できます。特に、多様な分析機能が充実していますので、例えば、オンラインモニターやT.L-アナライザーといった機能を使うことで、POSから取得した売上データを1時間単位で詳細に参照でき、予算と実績の比較、時間帯別や店舗ごとの売上推移をグラフで可視化し、販売状況を多角的に分析することができます。さらに、C.G-アナライザーは、2つ以上の要素から関連性を探るクロス分析を可能にし、最大5回までドリルダウンできるため、深掘りした分析を実現します。これらの分析ツールは、欲しい集計を自由に設計できる多次元ツール「C.P.A」に搭載されており、アパレルビジネスのあらゆる側面からデータに基づいた意思決定を強力にサポートしています。
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市場環境や競合の動向を把握するための分析手法
自社のデータ分析だけでなく、外部環境である市場や競合の動向を把握することも、持続的な成長のためには不可欠です。
市場全体のトレンドや規模、競合他社の戦略や強みを理解することで、自社の立ち位置を客観的に評価し、事業戦略の精度を高めることができます。
アパレル業界は変化が激しいため、定期的に外部環境を分析し、自社の戦略を見直す視点が求められます。
これらの分析は、事業機会の発見や脅威への備えに繋がります。
自社・競合・市場の3視点から現状を捉える3C分析
3C分析は、「市場・顧客（Customer）」「競合（Competitor）」「自社（Company）」という3つの「C」の観点から外部環境と内部環境を分析し、事業成功の鍵となる要因（KSF）を見つけ出すフレームワークです。
市場リサーチを通じて顧客が何を求めているのかを理解し、競合がどのようにそのニーズに応えているかを分析します。
その上で、自社の強みや弱みを照らし合わせることで、会社が取るべき戦略的な方向性を導き出します。
この3つの視点からバランスよく分析することが重要です。
自社の強みと弱みを洗い出すSWOT分析
SWOT分析は、自社の内部環境である「強み（Strengths）」「弱み（Weaknesses）」と、外部環境である「機会（Opportunities）」「脅威（Threats）」の4つの要素を整理し、戦略立案に活かすフレームワークです。
例えば、ユニクロの強みは企画から販売まで一貫して行うビジネスモデルであり、機会として海外市場の成長が挙げられます。
このSWOT分析によって、自社の持つ本当の力や事業機会を明確化し、弱みを克服し脅威を回避するための具体的な戦略を立てることができます。
そしてPEST分析や4P分析など他の手法と組み合わせることで、より多角的な分析が可能です。
アパレル分析を成功に導くための具体的な進め方4ステップ
アパレル分析を効果的に進めるためには、体系的な手順を踏むことが重要です。
やみくもにデータを眺めるのではなく、目的設定から実行、検証までの一連の流れを意識することで、分析の成果を最大化できます。
上記で紹介したフレームワークを適切に活用するためにも、今後の分析活動を成功に導くための具体的な4つのステップを解説します。
この手順に沿って進めることで、分析がビジネスの成果に結びつきやすくなります。
ステップ1：何を知りたいのか分析の目的を明確にする
分析を始める前に、最も重要なのが「何のために分析を行うのか」という目的を明確にすることです。
そのため、まず「売上を改善したい」といった漠然としたものではなく、「20代女性向けワンピースのECサイトでの購入率を5%向上させる」「都心店舗におけるリピート顧客の来店頻度を高める」など、具体的かつ測定可能な目標を設定します。
最初に達成したい目的を1つに絞り込むことで、収集すべきデータや用いるべき分析手法が自ずと明らかになり、分析の方向性がぶれるのを防ぎます。
ステップ2：目的に沿って必要なデータを収集する
次に分析の目的が明確になったら、その目的を達成するために必要なデータを収集する段階に進みます。アパレルビジネスでは、購買日時、購入商品、金額といったPOSシステムから得られる販売データに加え、顧客の年齢や性別などの属性データ、ECサイトのアクセスログ、在庫の推移データなど、実に多様なデータが存在します。これらのデータは、店舗運営から商品企画、マーケティングに至るまで、ビジネスのあらゆる側面に貴重な洞察をもたらします。
このなプロセスで、どのデータが必要かを判断し、過不足なく収集することが、後の分析の質と精度を大きく左右し、重要です。例えば、売上向上が目的であれば販売データや顧客データが不可欠ですし、在庫最適化が目的であれば在庫推移データやトレンドデータが重要になります。
弊社パッケージシステムのCVでは、多種多様のデータを抽出できますので、収集すべきデータを簡単に抽出することができるため、目的に合わせたデータ収集が効率的に行え、スムーズに次の分析ステップへ移行することができます。
ステップ3：フレームワークを活用してデータを可視化・分析する
収集したデータを、設定した目的に合ったフレームワークを用いて分析します。この段階では、Excelのグラフ機能やBIツールなどを活用してデータを可視化することが効果的です。数値の羅列だけでは気づきにくい傾向やパターン、異常値などを視覚的に捉えることで新たな発見に繋がります。専門的な論文で使われるような高度な統計知識がなくても、基本的なフレームワークに沿ってデータを整理・集計するだけで、ビジネスに有益な示唆を得ることは十分に可能です。
特に、弊社のパッケージシステムであるCVでは、T.L-アナライザー、C.G-アナライザーにおいてグラフ表示が可能であり、これにより複雑なデータも直感的に理解できます。またABC分析ではパレート図を表示できるため、売上貢献度の高い商品やそうでない商品を一目で把握できます。
このように視覚的にデータを捉えることで、潜在的な課題や新たなビジネスチャンスの発見に繋がり、より迅速かつ的確な意思決定をサポートします。
ステップ4：分析結果をもとに改善策を実行する
分析は、結果を解釈し、具体的なアクションに繋げて初めて意味を持ちます。
分析によって明らかになった課題や機会に対し、「何を」「いつまでに」「誰が」実行するのかという具体的な改善策を立案します。
例えば、分析から特定の商品の在庫回転率が低いことが判明した場合、店長やエリアマネージャーが中心となり、VMDの変更や販促キャンペーンの実施といった施策を計画・実行します。
そして、施策実行後の数値を再び分析し、効果を検証するサイクルを回すことが重要です。
アパレル業界における在庫・販売管理の業務効率化を実現「Creative Vision.NET」
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アパレル分析を行う際に注意すべき3つのポイント
アパレル分析を効果的に進め、ビジネスの成果に結びつけるためには、いくつか注意すべきポイントがあります。
特にこれからデータ分析に取り組む担当者が陥りがちな落とし穴を避けることが成功の鍵です。
ここでは、分析を形骸化させず、継続的に価値を生み出すための仕組みを構築する上で重要となる3つのポイントについて解説します。
これらの注意点を意識することで、分析の質と実用性を高めることができます。
データを集めるだけで満足しないこと
データ分析を始めたばかりの未経験の担当者が陥りやすいのが、データを収集・整理しただけで満足してしまうことです。
多くのデータを集め、きれいにグラフ化できたとしても、そこからビジネス課題の解決に繋がる示唆を読み取り、次のアクションに繋げなければ意味がありません。
分析の本来の目的は、データから現状を理解し、より良い意思決定を行うことです。
常に「このデータから何が言えるのか」「次に何をすべきか」という問いを持ち続ける視点が不可欠です。
分析結果は店舗スタッフと共有すること
本部で分析した結果は、必ず現場の店舗スタッフと共有することが重要です。
データから導き出された顧客の傾向や売れ筋商品の情報は、日々の接客や売場作りに直接活かすことができます。
分析結果を共有することで、スタッフ一人ひとりがデータに基づいた判断を行えるようになり、店舗全体の販売力向上に繋がります。
また、現場のスタッフが持つ顧客に関する定性的な情報と分析結果を突き合わせることで、より深い洞察が得られることもあります。
一度きりで終わらせず継続的に実施すること
市場環境や顧客のニーズは常に変化しているため、アパレル分析は一度きりで終わらせるべきではありません。
定期的にデータを分析し、以前立てた仮説が正しかったか、実行した施策に効果があったかを検証するPDCAサイクルを回すことが重要です。
継続的な分析を行うことで、変化の兆候をいち早く捉え、迅速に対応することが可能になります。
分析を特別なイベントではなく、日常業務の一部として定着させ、データに基づいた意思決定が常に行われる文化を醸成することが求められます。
まとめ
アパレル分析は、もはや特別なスキルではなく、変化の激しい市場で生き残るための必須ツールであると言えます。勘や経験といった個人の能力に依存した経営から脱却し、客観的なデータに基づいて顧客を理解し、在庫を最適化し、効果的な販売戦略を立てることが可能になります。成功の鍵は、明確な目的意識を持ち、適切なフレームワークを選択し、分析から得られた知見を具体的なアクションに移すことです。そして、そのプロセスを一度きりで終わらせず、継続的に繰り返していくことが重要です。
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