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2024-10-05 22:57

ストアレコードで実践する消化率99%を達成する在庫管理

前職の子供服時代に消化率99%というKPI達成のために実践していた管理方法をストアレコード使うと簡単に実践できるという事例について話をしました。


◆ストアレコードで実践する消化率99%を達成する在庫管理

https://note.com/bizgem_1220/n/naf0b1fb97150


◆ストアレコードLP

https://storerecord.jp/lp


樋口幸太郎: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://twitter.com/happytarou0228⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

戸部祐理: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://twitter.com/yuuritobe⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠


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サマリー

ストアレコードを活用した在庫管理によって消化率99%を達成する手法が解説されています。過去の経験を基に、データ管理の効率化や予測ツールの重要性が掘り下げられています。特に、コンバージョン率ダッシュボードの重要性や、生地単位での販売予測についての分析が行われています。このエピソードでは、ストアレコードを用いて消化率99%を達成するための在庫管理の方法が議論されています。特に販売予測や施策の振り返りの重要性が強調されており、企業が効率的に在庫を管理するためのアプローチが紹介されています。

在庫管理のリアルと課題
この番組は、中小小売企業の取り締まり役経験のある2人が、 そのリアルについて緩くお話しします。
人事に軸足を置いたジェネラリスト、私砥部有利が、 2度のM&A経験がある連続企業家、樋口幸太郎さんに話を聞いていきます。
既に小売企業を経営している方、これから小売ビジネスで 企業を考えられている方に役立つ情報を楽しく語っていきます。
リテールトーク、33回目になりました。よろしくお願いします。
最近、ノーションをちゃんと教えてもらう機会があって、 ちょっと使いこなせたら面白そうだなと思って、
今、いろいろデータベース作ったり、試して遊んでるんですけど、 その中でタスク管理をノーションに切り替えちゃおうかなと思っていて、
樋口さん、ご多忙なんで、タスク管理どうしてますかって聞こうと思ってて。
それで言うと、タスク管理はしてないですと。
一時期流行ったりしてやるんですけど、長続きしないんですよね。
カレンダーのタスク機能を使ってやってたりしたんですけど、 今見たら4件未完了のタスクが残っていて、
その他は完了しているので、結局タスク管理を 管理できてないっていう感じになっちゃってるんで、
結論はやってないですと。
ご存知の通り、よく漏れちゃったりして、 ご迷惑をかけしてたりするんで、
結論どうしようかなって悩んでます。
どうしたらいいですかね。
タスク管理って、やるぞって結構腹くくんないとできないですよね。
三日坊主になっちゃうんですよね、結構。
タスク管理を管理できていないことによって、
ストアレコードの機能
ストレスを感じるぐらいなら最初からしなくていいやっていう感じで、
やってないです。
しなくてなんとかなっているのであれば、 それはそれでいいのかもしれないですね。
漏れちゃって聞いている方がいたら、 ここで謝っておきます。すみません。
ありがとうございます。本題いきます。
今日は、先日リリースしたストアレコードで、
実践する消化率99%達成する在庫管理というテーマですね。
以前のポッドキャストで、消化率99%で、
僕らの前職で、ペアマノン時代で、
在庫管理って仕入れてから6ヶ月で99%消化するっていうのを、
徹底してやっていたので、
そこをやってたときに感じた負も、 ストアレコードの開発の動機になっているので、
ちょっとそれも併せて紹介できればなというふうに思っています。
ノートも書いたので、ちょっと概要欄に置いておくので、
そちらも併せて読んでもらえればなというふうに思っています。
ストアレコードの機能紹介的な内容になるかなと思うんですけど、
そもそも消化率99%目指しには、
ここを抑えなきゃいけないんだよねっていう学びというか、
聞いていただいていた方には復習になるかなと思うので、
いいかなと思います。
ストアレコードの機能をお話いただく前に、
自力でやっているとこうなるよねっていう話をまず聞けたらいいかなと思うんですけど、
スプレッドシートでの在庫管理って、すごい具体的に言うと、
どんな手順でやっていました?
基本的にはスプレッドシートで管理していて、
発注と納品もスプレッドシート上で管理していました。
僕らの場合、ZOZOとNEXTエンジンに在庫が分散している形なので、
ZOZOの在庫データはZOZOの管理画面から、
NEXTエンジンに入っている在庫はNEXTエンジンからみたいな形で、
在庫データを両方ダウンロードします。
ZOZOとNEXTエンジンから、7日と30日の販売データもダウンロードして、
在庫データと販売データをガッチャンコしたスプレッドシートを作って、
商品ごと、品番ごとに在庫数が多い順に並べています。
そこから販売数と在庫数から在庫日数を出して、
また別シートにタイムセールシートみたいな形で、
前回何%オフしたかみたいなのを横に並べます。
在庫日数を見ながら、7日と30日の在庫日数を僕は結構見ていたんですけれども、
直近1ヶ月から直近7日で在庫日数がどう変化したかに応じて、
オフ率を踏み込んでセールをして販売していくのか、
まだ様子を見ていくのかみたいなところを意思決定して、
そのシートに入力していくみたいな、そんな管理をしていました。
基本99%消化なので、在庫をゼロにするみたいな形で管理すればOKという、
そんな管理の仕方でした。
これすごいめちゃくちゃ面倒くさい感じがすごいひしひしと伝わってきたんですけど、
私Excelとかスプリキュア好きなんで、この手の作業ってやるの別に嫌いじゃないんですけど、
毎度毎度同じ作業をやる手間とか、データ重いとか、
ミスとかエラーを修正したりとかって考えると、
やっぱり手間も時間もかかってしんどいわけですよね。
最初Vlookupコピーとかめちゃくちゃやってたんですけど、
漏れちゃったりして、すごいアレイフォーミュラー関数を入れると、
そういう漏れがなくなるって聞いて入れたりして、
結構いろいろ工夫したんですけれども大変ですね。
Vlookupの参照元が1個ずれてるとか。
めちゃくちゃあります。気づかないとこありますからね。
そうなんですよ。自分じゃない違う人が1列足しちゃってとかありますよね。
これらをサクッとやれちゃうんでしたっけ?
まさにこれをサクッとできちゃうみたいな感じで、
在庫回転のダッシュボードみたいなのがあるんですけれども、
そこはまさに僕が前職で見てた、在庫数、7日の販売数、
7日の在庫日数と7日間の平均オフ率。
30日間の販売数、30日間の在庫日数、30日間の平均オフ率みたいなのが見えて、
あと販売終了日入れていただいたら販売終了日も見えるっていうそんな形です。
ここを見ながらデータとしてダウンロードして、
Excelで最後作業したいとかスプレッドシートで作業したいみたいなところで行くと、
ポチッと押してもらってダウンロードもできますよっていうような形です。
さらにカスタムダッシュボードっていう機能があるので、
この項目だけじゃなくて、うちのストアレコードを使っていただくと
売り切れ予測とか先々の販売予測の数量みたいなのも出るんで、
それを追加したいとかであったり、
あとは品番の原価を入れたいみたいな、そういうご要望にも答えられるので、
この項目プラスもっと別の項目みたいなのを追加して、
実際クライアントさんで使っていただいている会社さんもあるというような形です。
売れ行き予測とデータ活用
定期的に確認するときの作業がなくなって効率化するっていうのは当然メリットとしてあると思うんですけど、
自分でデータを用意しなきゃいけない場合って確認頻度を増やせないと思うんですよね。
だから見たいときに見られるってめちゃくちゃ価値があるなと思ってて、
なんか話の流れだったりとかイベントやったりとか大きなアクションがあったときに、
ちょっと確認したいっていうタイミングがあったりするわけですけど、
結局そこでまたガチャガチャと作業しなきゃいけないことになるので、
自動で計算されている価値って現場の方にとってすごい半端ないだろうなと思いますね。
これ僕らの前職もあるあるだったし、各社さん聞いててもあるあるなんですけど、
だいたいスプレッドシート職人みたいな人が1人いるんですよね、社内に。
その人にお願いしないとデータ出てこないみたいな感じで、
前職は僕がやっていてもう1人ぐらいいたっていう感じで、
僕らのリソースが開かないとできないみたいなそんな感じになっていたのも、
よろしくないだろうなと思っていて、やっぱりデータの確認頻度をおっしゃっていただいた通り、
確認したいときにパッと確認できるっていうのがすごい価値になっていると思うので、
そこを担保できるっていうのは結構いいんじゃないかなと思っています。
シーズン前商品の売れ行き予測みたいなのもありましたよね。
ありますあります。本当シーズン前の商品みたいな形で、
例えばちょっと2,3週間前めちゃくちゃ暑かったんですよね多分。
9月中ってかなり暑かったんですけれども、
やっぱり秋冬物で先行でダウンジャケットの販売をして、
予約販売をして売れ行きを予測するっていうのを各社やっていて、
そういった使い方ができますっていう感じですね。
8月9月のクソ暑い時期に5点売れてたら、
オンシーズンの12月はこのぐらい売れるだろう、100点売れるだろうみたいな、
そういった予測を去年のデータを基に算出して出していくみたいな、
そんなところを出していけますと。
去年と今年の販売数がグラフで出ていくので、
今年これだけ売れてたら去年の動向でいくとこのぐらい売れるなみたいなのが、
目に見えて予測数と一緒に出てくるっていうような感じなので、
それを見ながら一方でこのタイミングまでに、
ちゃんと売上が跳ねなかったら今年は売れないかもしれないっていう、
そういうジャッジを早める。
今年売れないのであったら早めにオフ率を踏み込んで、
販売を促進させないと在庫残っちゃいそうみたいな、
そういうジャッジに使っていただけるっていうような感じになってます。
これって似たカテゴリとかの同シーズンの動きとかを参考に予測してくれるってことなんですかね。
まさにその通りで商品の所属するカテゴリの
昨年の売れ行きを元に先の予測をするっていう計算式になってます。
でも一方でカテゴリだと、
半袖も長袖もTシャツっていうカテゴリで持ってますみたいな会社さんもあると思っていて、
もっと季節要因を考慮されたグループで予測したいっていう風な場合には、
販売トレンドみたいなそういう機能があって、
そこのカテゴリとは別のグループを作ることができるっていう形ですと。
在庫管理の基本
そちらが設定されている場合は、
そのグループの昨年の売れ行きを考慮するようになっていて、
僕らの前職のペアマノンの時も、
ワンピースとかTシャツっていうカテゴリで予測をするのではなく、
生地ごとですね、
例えば裏肝とか裏毛、
転軸みたいなそういう生地ごとの係数っていうのを持っていて、
それに基づいて販売の予測をしていたっていう形なので、
同じようなことができるっていうような設計になっています。
なるほど、生地ごとめちゃくちゃいいですね。
結構やっぱり記事によって全然変わってきたなっていう形なので、
記事ごとに配信していました。
すごい。次ですけど、
コンバージョン率ダッシュボードっていうのがありますよね。
これ品番単位のコンバージョン率が出るってことですよね。
めっちゃいいなと思ってて。
これ多分結構皆さんショッピファイでも出すのがめんどくさいというか、
多分ビッグクエリとか繋いで、
ルッカースタジオとかで出している会社さん多いのかなと思ってます。
これ結構結論使えるんじゃないかなと思っていて、
ZOZOとかのお気に入り数なんかも上げることができるので、
手動になるんですけども、上げられるので見ていきますと。
販売の動向の確認に加えて、
売れてない商品がなんで売れてないのっていう分析をしに行くっていうのに、
訪問者数とコンバージョンレートとお気に入り数みたいなのを見ていくと見えるかなと。
まだ売れてない商品が見られてない。
そもそも訪問者数が少ないから売れてないのか、
めちゃくちゃ見られてるけれども、
時期が早いからお気に入りだけ溜まってる状態。
お気に入り登録率は高いのか、
見られているし、見られているけど、
お気に入りも全く入ってないし買われてないみたいな、
この3タイプで対応全然変わってくるなというふうに思ってます。
消化率の重要性
コンバージョン率ダッシュボードを見ていただくと、
事前に登録しておけば商品ごとの訪問者数、購入数、購入率、
お気に入り数、お気に入り登録率みたいなのが見えるので、
これを元にジャッジしてもらいます。
そもそも見られていないなら露出を増やしましょうみたいな形で、
メルマガでトップに持ってくる。
LINEでも商品紹介するみたいなCRMの施策もありますし、
ECサイト上の注目アイテムみたいな形で、
サイトの見られやすいところに持っていくっていうのもそうですし、
SNSの訴求みたいなので、
リールドがちゃんと商品単位で作って訴求しますかみたいな、
そんなところのアクションができますと。
お気に入りで止まっている商品はなかなか時期待つみたいな感じなんですけれども、
ZOZOとかだとあなただけのタイムセールとかで、
お気に入り入れている人だけみたいな形で案内ができるという施策もありますし、
たぶんSHOPPYでも、
この商品をお気に入りに入れている人にメールを送るのは
フローでできるんじゃないかな、
ちょっと離れちゃったんで覚えてないですけど、
っていう施策ができますよね。
見られているし、訪問者数十分あります。
お気に入り登録率も購入率も低い商品は、
これはもうダメでしょうっていうので、
見切って価格を徐々に下げて、
売れる価格、消化しきれる価格まで下げていくみたいなのを、
オンシーズン中にやって、
在庫消化っていうのを促進させるっていうのが、
やっぱり99%を達成する上では、
売れてる時期に売れる商品を見切っていかないと、
達成できないので、
ここの判断を早くするっていうのにも、
使えるかなっていうふうに思います。
まさに昨日、LINEであなたへ来て買いましたね。
買うんですね、やっぱり。
確かに反応いいんですよね。
あれですよね、見られてなくて売れてないのか、
見られてるけど売れてないのか、
お気に入りもしっかりですけど、
変わってきますもんね。
金版単位でコンバージョン率が可視化できるの、
すごい良いですね。
これが良いんですよね、結構。
ShopifyもAPI連携で取れるかなと思ったら、
取れなかったんで、
取れるようになってるかもしれないですけど、
僕らが調べた感じだと取れなくて、
操作も結構ちょっと大変な感じだったので、
ちょっとここは手動で入れていただくっていう感じになるかなと、
思いながら入ってるとめちゃくちゃ便利だと思います。
そしてこれはちょっと笑えるレベルなんですけど、
消化率がダッシュボートに出てくるんですね。
笑えます?絶対見たいかなと思ってます。
いや、笑えるレベルで便利だなと思って。
そうですね、本当に改善していくには定期的に振り返りましょう、
みたいな形でやってます。
一応消化率の定義みたいなのをお話ししておくと、
機種の在庫プラス仕入れの数が分母で、
分子を販売した数にしているので、
キャリーの在庫も考慮して出してますよっていう形です。
やっぱりこの消化率、前職のフェアマノン時代見てましたし、
アダストリアのPMIでもすごい重視されていて、
特にアダストリアに行ってから思ったのは、
絶顕別、販売終了日別の消化率みたいな、
在庫残高と消化率っていうのはかなり見ていて、
それも簡単に見ていただくことができるかなというふうに思ってます。
ただ、アダストリアとのPMIした後でも、
結構この販売終了日、絶顕別の消化率と荒利率を出すって、
結構パワーがいるんですよね。
ダウンロードしてみたいなところは、
結構一緒で期間を持っている会社さんでも、
エクセルで作って、表にしていくっていうのは結構パワーがいるので、
それをパッと見れるっていうのは結構価値があるので、
アダストリアの子会社系の会社には営業に行こうかなっていうふうに思っているぐらい、
意思決定のプロセス
彼らは彼らで見たいんじゃないかなというふうに思ってます。
グランドカテゴリー商品販売終了日ごとの消化率と荒利率みたいなのは、
ダッシュボードで簡単に見ていただけるので、
これはかなり便利になるんじゃないかなと個人的には思ってます。
いやー、めちゃくちゃすごいですよね。
各チャンネル網羅した結果の消化率がパッと出せてるってことですもんね。
いやー、すごい。
出す時間、当然省けるから振り返れますよね。
っていうか、振り返る時間にちゃんとしていこうねってことですね。
これはそう、また余談じゃないですけれども、
クライアントさんのこれちゃんと出しましょうよって提案したら、
じゃあ樋口さん出してねって言われて出させられたことがあるんですけど、
めちゃくちゃ大変なんですよ。
なんで、この社には入れていただきたいなと思っていて。
見ているのは、消化率と荒利率見ながら、
カテゴリーごとに失敗してるところないかなみたいな、
各ブランドカテゴリーごとに、
消化率、荒利率どっちも良い、丸っていうのが20丸です。
消化率良いけれども荒利率が悪いっていうことは、
見切って販売をしたっていう形なんで、
ちょっと商品が合ってないかもみたいなところです。
消化率が悪くて荒利率丸だと、
荒利を保つためにセールオフしないで、
もう持ち越しちゃったっていう感じなので、
来期のキャリーが増えるっていう形で考えると、
来期の業績が悪くなるみたいな感じです。
両方悪いのは問題外なので、
ちゃんとMD設計から組み直しましょうっていうのが、
カテゴリー単位と品番単位で細かくパッと見れるので、
振り返りの精度と中身の質も上がるんじゃないかなと思っています。
やっぱりこれ出すの大変すぎて、
僕も二度とやりたくないんですけど、
2回目はやりたくないぐらい大変なので、
それをパッと確認できるってことは、
このMDの振り返りの回数が増えて、
やっぱりこうしなきゃいけないよねっていう、
建設的な議論が増えていくんじゃないかなっていう風には思っています。
ありがとうございます。
ストアレコードの機能説明になりましたけど、
やっぱりこのプロダクトがあるなしではなくて、
実際これらをちゃんと見ていくべきだよねっていう話ですよね。
このポッドキャストは営業用なんで、
営業用で言うと入れてくださいと。
そうすると回数が増えるので業績も上がりますよっていう話を
していくとは思うんですけど、
おっしゃる通りで定期的にKPIを見ましょうと。
日時・週時・月時・シーズンみたいな形で定期的に振り返ることを決めて、
見た上で意思決定の軸を決めておきましょう、
みたいなのは結構話をしています。
財布の適正な在庫日数は何日であったり、
訪問者数が少ない場合、
少ないの定義は何人以上見られて何個買われてないみたいな、
そういう判断の軸を持つっていうのはすごい大事かなと思っています。
在庫日数が○○日以上で訪問者数が少ない場合だったら、
こういうアクションをしましょうみたいな形で、
意思決定の軸を決めて、
本当判断する数字の軸を決めて、
どういう段階で意思決定するか、
みたいなのをちゃんと持っておくと、
本当に担々とじゃないですけど、
ちゃんとやっていく。
消化率を促進する方法
訪問者数少ないから露出を増やそう、
露出を増やしても売れないんだったら、
週末限定でタイムセールしましょう、
みたいな形であったり、
タイムセールしても売れないんだったら、
オフ率段階的に上げていきましょう、みたいな。
それでも売れない場合はアウトレット行きますか、
みたいなのをちゃんと段階踏んで、
売れる時期にやっていくっていうのが、
消化を促進する上では大事だし、
消化を促進するイコール、
叩き売ればいい、みたいな話なのではなくて、
最終的なキャッシュ、
残るキャッシュが増えるっていうことになると、
思っているので、
アラリットキャッシュの最大化をするためにも、
早い段階で見切れるものは見切る、
施策をどんどん回していく、
みたいな時に、
軸を決めていくっていうのはすごい大事かな、
というふうに思っています。
販売予測も結構大変なので、
去年の売れ行きを52週で持つっていうのが、
そもそも作業として膨大なの。
これもちゃんと持てるので、
そこに基づいて販売予測を細かくしていって、
あれなんか遅れてるなとか、
早く売れ始めたな、
じゃあこうなりそうだなっていうのを、
何度も何度も振り返っていくっていうのは、
すごい大事かなと。
最終的にその結果として、
自分の数字が出来上がってきて、
MD、仕入れの振り返りとして、
消化率、荒利率みたいなところと、
本当にカテゴリーごと、
商品ごとに何がちゃんと売れて、
何が売れなかったのかを、
振り返る回数を増やすと、
ものづくりの精度が上がるんじゃないかな、
というふうに思っています。
ストアレコードの導入
すごい、今までの復習会でしたね。
これ、当然、プロダクトストアレコードを導入すると、
今まで全て手動でデータ抽出して、
しっかり見ていた企業さんが導入したら、
作業がすごい省略されて楽になったっていう話には
なるかなと思うんですけど、
実際どっちかというと、
そんなに細かく見られてなかったっていう
企業さんの方が多いかなと思っていて、
ボスとしては。
でなると、導入したとて、
この指標が何を表して、
どうアクションしていくべきなのかだったりとか、
使い倒せない企業さんもいると思うし、
自分のアパレル時代考えると間違いなく、
使いこなすまで時間かかるなと思うので、
これはちゃんと伴奏してくれるっていうことで
あってるんですか?
そうですね。
初期のターゲットさんは多分、
課題を感じている会社さんが多いので、
ある程度ご自身でもう見たいのが
はっきりしている会社さんが多いかなっていうのが、
今の初期の手応えです。
一方で、こうなってくると、
徐々に広がっていくと、
どこをどう見ていいかわからないという会社さんも
増えるかなと思っていて、
そういったところは、
啓蒙じゃないですけど、
こういうふうに使っていきましょうみたいなのは、
カスタマーサポートとしてやっていこうかな
というふうに思っています。
ありがとうございます。
アパレルだったら入れたいなっていう気持ちはありますけど、
ありがとうございます。
意外に一番使ってくれている会社さんは、
ペットフードの会社さんだったりして、
へー。
全般いけるんじゃないかっていうのが、
手応えで感じています。
あ、そうなんだ。
そして、卸もいけるって言ってましたもんね。
卸も登録はできますし、
卸のカテゴリーみたいなのを入れておくと、
卸として管理できるので、
ここもいけます。
あー。
メーカーさんとかもあれなんですね。
そうですね。卸で使いたいんですけど、
どう使えばいいですか、
複数社の方からいただいています。
リアルテンポを持っている会社さんも、
やっぱり増えてきたので、
そこもスコープに入れといてよかったな。
ただ開発はこれからですよ、
みたいな感じで営業しています。
うんうんうん。
すごい。楽しみです。
では今日は、
ストアレコードを使って、
消化率99%を達成する在庫管理の会でした。
ありがとうございます。
はい、ありがとうございます。
リテールトーク、ここまでお聞きいただき
ありがとうございます。
番組の詳細欄にGoogleフォームのURLがあるので、
質問やメッセージはこちらから
お送りいただけると嬉しいです。
番組内でご紹介させていただくかもしれません。
次回もぜひよろしくお願いします。
22:57

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