小売業におけるデータドリブンMD戦略の構築方法について話せます

■背景
私は大手スーパーマーケットの商品部にて、カテゴリーマネジメント・棚割計画・PB開発・販促設計などを一貫して担当し、実売データや商圏データを活用したMD（マーチャンダイジング）戦略の構築に携わってきました。MD戦略の要となるのは、「勘や経験」ではなく「売場と数字をつなぐ設計力」であり、近年では特にPOS・人流・在庫・販促効果といったデータの活用が不可欠になっています。

ただし現場では、「データはあるが活かしきれていない」「担当者によって分析・判断にばらつきがある」「売場に落とし込めない」といった課題が数多く見受けられます。私はそうした現場に対し、“使えるデータ”の見極めから、商品計画・販促・棚割との接続設計までを支援してきました。

現在は、小売企業・SaaS企業・スタートアップと連携し、「現場が使えるデータ活用」としてのMD戦略立案支援を行っています。商品部・販促部・店舗側すべての目線を踏まえた支援が可能です。

■話せること
以下のようなテーマについて、実務経験をもとに具体的にアドバイスが可能です。

① データドリブンMDの基本構造と設計ステップ
•POS・販売数・点数・客層データを活用した商品選定ロジック
•「売れている商品」ではなく「伸ばすべき商品」を見極める指標設計
•単品分析・カテゴリ分析・ゾーニングの整合性づくり

② データを“使える”形にする整理と可視化
•売上だけに頼らない、回転率・交差比率・粗利構成の多角評価
•商圏特性や時間帯別分析を加味した売場別MDの構築方法
•現場が見やすいデータレポート・共有フォーマットの作り方

③ 商品戦略・販促戦略・棚割戦略との連携
•数値データと顧客インサイトを統合した販促シナリオ設計
•商品別価格帯とプロモーション連動の組み立て方
•売場変更に伴う売上影響の事前シミュレーション方法

④ 成果事例・実務改善の実績
•データ分析型棚割導入で、カテゴリ粗利＋1.5%改善
•商圏別MD調整により、店舗売上＋12％／ロス率10％削減
•属人的な仕入判断から、KPIに基づくMD設計に転換

「データを見ても売場に落とし込めない」「MDが人任せ・感覚任せになっている」「分析結果を施策に活かせない」といった課題に対して、“実行できるMD戦略”としてのデータ活用の仕組み化を支援いたします。

よろしくお願い致します。