01 / CAPABILITY
店舗・ECのデータ統合と分析
ECの受注時点と店舗の販売時点、会計の計上時点は同じとは限りません。注文・出荷・返品を区別し、経営会議でどの時点の指標を使うかを定義します。
販売チャネルごとのデータを商品・店舗・期間でそろえ、粗利や在庫の状況を比較できる基盤をつくります。売上ランキングだけでは分からない、返品や値引きの影響も確認します。
データ・評価・支援範囲を見る ↗RETAIL & COMMERCE / OVERVIEW
売れた理由も、
残った理由も見える。
店舗・EC・在庫・広告をつなぎ、売上の先にある粗利と在庫の判断を支える。SKU単位のデータ整備から需要予測、販売施策の検証まで設計します。
具体的な支援内容を見る ↓OPERATING MODEL設計例
- 01POS・EC・在庫
- 02商品と取引を統合
- 03粗利・需要を確認
- 04仕入れと販促を決定
業務とデータのつなぎ方を示す概念図。導入範囲に合わせて設計します。
現場の構造から、
課題を捉える。
チャネルが増えるほど、売上の締め方や商品の呼び方が分かれます。売上を伸ばす判断と、値引き・返品・配送費を含めた採算の判断を同じ数字で混同しない設計が出発点です。
想定するご担当者経営企画、商品部・MD、EC運営、マーケティング、情報システム
01 / 入力データ
- POS・EC受注
- 在庫・入出庫・返品
- 広告費・商品原価
02 / つなぐ条件
商品と取引を統合
対象と時点をそろえ、原本への経路を残す。
PRIORITY WORKFLOWS
まず、どの仕事を変えるか。
02 / CAPABILITY
需要予測・在庫判断支援
売れなかった日には、需要がなかった場合と欠品で売れなかった場合があります。販売数をそのまま需要と扱う前に、在庫状況と販売可能日を分けます。
販売履歴、欠品、販促、納期を整理し、発注判断に使える需要予測を検証します。予測値に幅を持たせ、担当者が補正した理由も残します。
データ・評価・支援範囲を見る ↗今ある情報から、
つなぎ方を考える。
新しいシステムの導入前に、データの所在・取得方法・更新担当を確認します。CSVや既存帳票で検証し、必要な連携だけを本開発へ進める方法もあります。
- 01POS・EC受注
注文・明細・返品を別の記録として確認。送料、値引き、キャンセルが売上に含まれる時点を揃えます。
- 02在庫・入出庫・返品
SKU・店舗・日付で販売可能在庫を確認。売上ゼロの日が、欠品だったのか営業していなかったのかを分けます。
- 03広告費・商品原価
施策の開始・終了、対象商品、価格改定の時点を記録し、予測時点で知り得た情報だけを使います。
EC・POS・在庫の更新周期とAPI制約を確認。返品、注文取消、商品統合が過去データへどう反映されるかを決め、再集計できる履歴を保ちます。
データ・AIの設計思想 ↗A WORKFLOW IN PRACTICE
売上の見え方を、商品単位で揃える。
以下は支援の進め方を示す想定例です。実際の導入事例や効果実績ではありません。
店舗とECの集計値が一致しない場合、最初から需要予測には進みません。対象カテゴリを一つ選び、注文日・出荷日・返品日のどれで売上を数えるかを、販売・経理担当者と決めます。
商品別の売上・値引き・返品・販売可能在庫を照合できる試作を作成。集計から注文明細へ戻れる導線を用意し、欠品と需要減少を見分けるための情報が揃うかを確かめます。
この試作で持ち帰るもの
同じ締め時点の既存帳票と照合し、差額があれば明細まで理由を説明します。未確定返品など、後から変わる数字の扱いを合意してから、発注支援や予測へ拡張します。
相談時にあると具体化しやすい資料
- 対象商品の注文・返品・在庫履歴と商品マスター
- 売上の締め日と送料・値引き・返品の集計ルール
- 販促予定と、仕入担当者が発注を決める手順
すべて揃っている必要はありません。資料の不足や取得条件の確認から整理できます。
DISCOVER → PROVE → BUILD
担当者が同じ情報を確認する時間を減らし、仕入れ判断の根拠を説明できるか。
一商品群・限定チャネルで、集計基盤または週次の需要予測を評価。
時間を分けた検証
将来情報を混ぜず、過去時点で知り得た販促・価格だけを使います。
欠品を含む評価
在庫なしの日を除いた集計と含めた集計の違いを確認します。
業務で比較
対象SKUの現行発注案と候補を並べ、納期・発注単位・調整負荷を見ます。
QUESTIONS BEFORE YOU START
ご相談前のよくある質問
Shopifyと実店舗のデータを合わせられますか？
商品IDや返品処理、取得できる項目を確認して統合方法を設計します。現状はCSV出力だけでも相談できます。
売上が少ない商品のAI予測は可能ですか？
データが少ないほど評価が不安定になります。商品群単位の予測、ルールによる補充、担当者の判断を組み合わせる方法も比較します。
RELATED FIELD GUIDE
RETAIL & COMMERCE / GUIDE
小売・ECの需要予測を始める前に：欠品・返品・販促データの整理
販売履歴を集めただけでは、仕入れに使える予測にはなりません。売れなかった理由と、予測時点で分かる情報を分け、発注条件まで評価する進め方を解説します。
解説を読む ↗YOUR OPERATION / OUR STARTING POINT
いまの業務から、具体化する。
対象業務、使っているシステム、困っている資料や集計をお聞かせください。必要なフェーズ・成果物・前提条件を整理してご提案します。
小売・ECの課題を相談する 費用・見積もりの考え方 ↗