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「流通小売企業のIT活用におけるイノベーションへの挑戦」～ Solution for the Retailers by the Retailer ～

２０１２年１１月１３日

株式会社トライアルカンパニー

アジェンダ

１．トライアルカンパニーのご紹介、ITへの取り組み

２．PACER携帯端末：端末までを自社開発する挑戦

３．急速な成長をささえる業務オペレーションのための

　　データ処理基盤と、戦略的データ活用基盤

　　の獲得に挑戦

はじめに　～トライアルカンパニーのご紹介～

トライアルカンパニーは、スーパーセンターを中心として

約１４０店舗を展開する流通小売業です

トライアルグループのＩＴへの取組

トップの戦略：　ＷＡＬ－ＭＡＲＴに学び、ＩＴと物流を戦略の要

２０年間の取組：　

１．自社向け内製のシステムをスパイラル式で構築

２．外部向けIT販売サービス事業

８年前の転機：

中国にIT人材獲得の活路を得る

　　　　（ＢＯ（バックオフィース）センターも中国人材）

トライアルの流通IT活用　ご紹介

流通オペレーション基幹

発注・仕入・販売

流通オペレーション基幹

商品管理・棚割管理

トライアルの流通IT活用　ご紹介

売場支援系

システム

トライアルの流通IT活用　ご紹介

惣菜・イン加工

作成指示管理

トライアルの流通IT活用　ご紹介

BI　レポート

営業実績・重点商品

トライアルの流通 IT活用　ご紹介

グループウェア

ダッシュボード

トライアルの物流 IT活用　ご紹介

入庫･在庫･出荷オペレーション

白鳥センターＷＭＳ

物流商品管理・在庫管理

物流ＴＭＳ

トライアルグループ　ITO・BPOアジア展開

Yantai Trial Retail Engineering Co., Ltd.

スタッフ数 Japan 90 Korea 10 China 500 TOTAL: 600

アジアにおけるトライアルITO・BPOセンター

日本　福岡 中国　青島・烟台 韓国　プサン

1.  給与計算業務2.  人事情報管理3.  購買精算処理4.  予算編成5.  キャッシュフロー分析レポート6.  経営分析レポート（週間部門損益ｅｔｃ）7.  売上予測レポート8.  大店立地法　騒音レポート

中国バックオフィース活用（BPO/KPO）

PACER端末と 業務効率化システム

13

Slide1313

• 全ての従業員に端末支給。一人一台。

• 生産性とコミュニケーションの促進

PACER　:　独自携帯端末を開発導入

Plan: 作業を把握するための明確化された計画

Action: 計画に即した行動

Check: 適切な時間にその場で可能なチェック

Education: 個人の必要性に応じた教育

Recovery: 修正行動による課題の解決

流通小売業界が抱える課題

• 従業員の生産性を向上させたい

　 (業務管理 / モチベーションの管理 )

• 社員とパート従業員間のコミュニケーションの促進

• 従来型業務端末は全従業員に持たせるには高価すぎる

PACERのコンセプト

PACER 端末

14

PACER　:　独自携帯端末を開発導入

自社開発　PACER MOBILE HANDY TERMINAL

バーコードスキャナーモジュールを取り外した状態

自社開発　PACER MOBILE HANDY TERMINAL

バーコードスキャナーモジュールを取り付けた状態

自社開発　PACER MOBILE HANDY TERMINAL

Android基盤に、PACER System Platformを搭載

情報端末　＋　業務端末　＋　音声通信端末

３〜５万円のPACER端末が 数１０万円の機器の機能を代替！

各種端末の機能をPACER情報端末に集約

卓上電話　１万円

カメラ　３万円

ビデオカメラ　１０万円

（将来、拡張版で提供）

ＧＰＳ端末　５０万円

（将来、車載用に展開） トランシーバー　１万円

ＨＴ端末　１０万円

ＰＤＡ端末　１０万円

館内放送　ＭＩＣ　１万円

ＰＣ端末　１０万円

PACER端末　約３万円

データ処理基盤と戦略的データ活用基盤

20

基幹システム＋DWH/BI刷新ニーズ

急成長を目指すにあたり、大きな課題に直面。

待ったなし！の状況。　  

①　脆弱なシステム基盤

データ量の増加に耐えられない。

データ信頼度の低下　

②　DWHの処理能力の限界

必要な数値情報を求められる時に提供できない

５か年出店数計画

2012/12/01 21

‘11 ‘12 ‘13 ‘14 ‘15 ‘16

５年後８００店舗体制を支える基盤作り

増大するデータ量　５年後８０億トランザクションサーバー　２００台　⇒　１０００台？

‘08 ‘09 ‘10 ‘11 ‘12 ‘13 ‘14 ‘15 ‘16

23

基幹システム再構築課題

①システム群の再統合

②SCM基盤の確立

③戦略的なデータ活用

基幹システム再構築課題

24

基幹システム再構築

バラバラ 統一 基盤

急成長により頻繁に増改築された

システム群を再統合

①システム群の再統合

基幹システム再構築課題

商談開発

契約登録

貿易輸送

入庫格納

補充発注

倉庫運用

出庫納品

店舗販売

会計支払

SCM サプライチェーンマネジメント

《取引先機能》ソーシング・開発

棚割提案

《調達段階》商談・商品開発棚割・販売予測

《在庫管理》配送・保管・補充在庫コントロール

《店舗販売》販売プロモーション店内オペレーション

商品管理の２大改革　①本部仕入改革

②SCM基盤の確立

『バリューチェーンの構造改革』＝役割分担のプラットフォームとして 一気通貫のシステムを実現

基幹システム再構築課題

高速データ処理の実現により、

売上レシート単位での定型分析が必要

③戦略的データ活用

４００万人のポイント会員情報をベースに

１．GIS連動システムで出店政策支援 　　　　（GIS：Geographic Information System）

　２．バスケット分析をベースに顧客購買分析

⇒　品揃え強化／フォーマット選択支援

これら課題解決のベストソリューションは？

我々が持つ基盤システムの難題を解決するのは大手パッケージ（ＥＲＰ）かもしれない？

しかし・・独特の業界習慣をもつ日本の流通フロントエンド（基幹）システムは、フィットするのか？？

生鮮（ＰＣ、店舗加工あり）等々への対応は……？

課題解決に向かって、必要な事、

やりたいこと、できなければならない事が

できない事が判った？

大手ベンダーERPによる基幹システム構築

を断念・・・・代替をどう組み立てるか？

壁にぶつかり、脱ERPを決定

29

Scale-out 　　　　　　　　　　　　　　

　機能と容量の拡張性

Massively-parallel Architecture　　

　並列分散処理

Re-invented-Technologies

既存技術の革新

〜Linuxをベースにした大規模並列データベース処理〜

ローコスト

ハイパーフォーマンス

スケーラビリティ

e-SMART ：（新コンピューティングプラットフォーム）

e の意味するものは、

economy efficient

enabling

30

Cluster of IA-Servers

OS: Linux

Cluster of IA-Servers

OS: Linux

Data Processing Business Intelligence

PACER Platform (Operation, Information and Communication Network)

e-SMARTを核に実現する新基幹システム構成

BI and Reporting Tools

⇔

e-SMART Applications (Operations, Management and Productivity Engineering )

e-SMART Computing Platform (Scale-Out and Massively parallel computing platform )

GREENPLUM DATABASE

e-SMART Reporting Apps.

顧客分析の為の経営資源

① ポイント会員データ

・店舗売上の約７～８割をカバー。

・属性・地理情報・購入履歴の把握が可能

② e-SMART（Computing Platform）

　小売店舗の大量の商品トランザクションデータを高速処理可能（従来のシステムでは不可能だったＧＩＳと顧客・商品情報を組み合わせた顧客分析が実現）

大量出店には仕組み化が不可欠

2012/12/01 32

居抜物件におけるフォーマットの特性を活かした 適な出店形態と的確な集客・売上予測をするためには予測モデルが必要

フォーマット毎の競争力強化のため商品構成の 適化にはエリア特性に応じた単品毎のシェア率等の詳細な分析が必要

システム能力にハードルがあり従来は不可能

ドミナント化推進の為店舗網の「空白」を正確に把握する必要性

e-SMARTで実現

適な出店エリア・フォーマットの提案 (データ等に基づいた提案)

33

今後の出店を見据えどの地域に出店するべきかを提案

主に暗黙知的経験則によって行われる (一般的な数値よりも精度が高い)

現在の出店政策

出店政策チームの課題

大量出店には仕組み化が不可欠

e-SMARTを利用し定量基準を作成

戦略的データ活用の基盤構築

GISとの連携により、　　　　　数値に裏づけされた出店戦略

会員データをベースとした分析例 SMARTでGoogleを利用した分析

周平均買上/人（円）

1500以上

500-1500

500以下

商圏の実際の広がりが把握可能 →アンケートでは捕捉率は 大30％程度

備考：データは自社開発されたWeb GISから。 ３次メッシュ（1000m）

5km

従来できなかった商圏把握を可能とする

373.16％

96.64％

72.52％

67.55％

65.65％

51.86％

43.72％

37.69％

37.46％

36.05％

34.39％

33.12％

25.37％

25.06％

24.42％

21.88％

20.69％

19.2％

17.18％

17.1％

14.17％

13.56％

13.46％

12.99％

12.93％

12.02％

11.81％

11.32％

11.1％

10.19％

10.09％

9.83％

9.32％

9.29％

9.09％

8.82％

8.15％

7.39％

7.35％

6.98％

6.84％

6.67％

6.39％

6.22％

6.15％

6.12％

6.03％

5.98％

5.56％

5.18％

5.15％

5.09％

4.92％

4.83％

4.63％

4.61％

4.54％

4.29％

4.22％

4.08％

3.87％

3.93％

3.74％

3.69％

3.65％

3.55％

3.49％

3.33％

3.13％

3.12％

2.92％

2.96％

2.91％

2.82％

2.58％

2.57％

2.38％

2.36％

2.23％

2.14％

2.11％

2.11％

1.65％

1.6％

1.52％

1.2％

1.18％

1.16％

1.15％

1.05％

50%以上

30-50%

20-30%

10-20%

10%以下

埼玉県店舗

114.86％

42.7％

19.35％

19.09％

17.24％

15.24％

12.96％

10.04％

9.52％

7.82％

7.08％

6.85％

6.59％

6.02％

5.48％

4.47％

4.33％

1.8％

0.45％

0.9％

500mメッシュ シェア率＝会員数/世帯数

鉄道、幹線道路の影響による 会員シェア率は30％減少

従来できなかった商圏把握を可能とする

商圏は同心円ではなく、道路、鉄道により、分断され、アメーバ状に

なった。

一次商圏 20%以上 （仮定）

二次商圏 10%以上

「あるべき商圏」の 小限は3km

以下

従来できなかった商圏把握を可能とする

バスケット分析の実例

マヨネーズを買ったお客様が同時に野菜と和日配を買って頂ける確率は４１％

ベテラン店長の勘と経験値を、数値に置き換ることでチェーンストアマネジメントに向かう。

戦略的データ活用の基盤構築

39

「お客様の用事」を知り、プランに活かす

■分析力を向上させ、    

■お客様の“用事”を知る  どこから、来店されているのか？  

来店動機は、なにか？  かごの中身は？  

 ■商品政策（フォーマット構築）に活かす  

キラーアイテム作り／PB開発  不振店対策  

ドミナント・出店プラン  

40

クラスタ分析

会員カード番号  会員ごとの「ライン別売上」  

会員ごとの「来店回数」  ↓  

「クラスタ分析」  ↓  

似たような購買をする会員をグルーピングする  （グループごとに購買の特徴がでる）  

今回は、３タイプに分類

３つの顧客グループ

顧客数 顧客  構成比

売上  構成比

来店回数  ＠１ヶ月  

購買金額  ＠１ヶ月  

A 29,274 86.3% 56.2% 2.8 ¥6,943

B 3,509 10.3% 33.7% 9.7 ¥34,765 C 1,155 3.4% 10.0% 9.0 ¥31,401

東篠崎店  2011/11/21〜2011/12/20　会員購買データ

＊九州SuC６店舗、５−１０％の差異があるが同傾向

３つの顧客グループ

顧客数 顧客  構成比

売上  構成比

来店回数  ＠１ヶ月  

購買金額  ＠１ヶ月  

A 29,274 86.3% 56.2% 2.8 ¥6,943 B 3,509 10.3% 33.7% 9.7 ¥34,765 C 1,155 3.4% 10.0% 9.0 ¥31,401

東篠崎店  2011/11/21〜2011/12/20　会員購買データ

１０〜２０％の、ヘビーユーザーが

売上高の４０〜５０％を占める

この構成比を高めれば！！

３つの顧客グループ

顧客数 顧客  構成比

売上  構成比

来店回数  ＠１ヶ月  

購買金額  ＠１ヶ月  

A 29,274 86.3% 56.2% 2.8 ¥6,943 B 3,509 10.3% 33.7% 9.7 ¥34,765 C 1,155 3.4% 10.0% 9.0 ¥31,401

東篠崎店  2011/11/21〜2011/12/20　会員購買データ

１０〜２０％の、ヘビーユーザーが

売上高の４０〜５０％を占める

この構成比を高めれば！！

顧客Aの月間購買金額

A:　グロ・菓子・生活消耗を中心とした購買層  

（月２・３回、ディスカウント・まとめ買い）

顧客Aの月間購買金額

顧客Bの月間購買金額

顧客Bの月間購買金額

顧客Cの月間購買金額

顧客Cの月間購買金額

３つの顧客グループ

顧客数 顧客  構成比

売上  構成比

来店回数  ＠１ヶ月  

購買金額  ＠１ヶ月  

A 29,274 86.3% 56.2% 2.8 ¥6,943 B 3,509 10.3% 33.7% 9.7 ¥34,765 C 1,155 3.4% 10.0% 9.0 ¥31,401

東篠崎店  2011/11/21〜2011/12/20　会員購買データ

A:DS購買

B:SM＋DS購買

C:SM（酒）＋DS購買

「SM」として、

顧客の用事を

解決すること

商品カテゴリー別　平均購買間隔

青：DS 赤：SM＋DS

グループB:

SM利用者は、ドライブ１５分圏内から

青線：  

ドライブ  

１５分圏内

DS利用者は、ドライブ３０分圏内

１５分圏内は、SMユーザーに引き込める可能性

青線：  

ドライブ  

１５分圏内

橙線：  

ドライブ  

３０分圏内

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まとめ

顧客から、「SM」として利用される機会の増大  ↓  

店舗の売上高増大  小商圏での売上構成比UP（地域シェア向上）  

既存SMへの打撃  ドミナントによる売上カニバリゼーション低下  

Update: 10/24/11 All rights reserved. Contents may not be reproduced in any form without prior written permission. © 2011 - 2012 Trial Retail Engineering, Inc.

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電子棚札小売普及率

___10%以上~

___5%以上~10%未満

___2%以上~5%未満

___1%以上~2%未満

世界全体の小売業種への普及率

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電子棚札

全世界100億枚の棚札のうち．．．

電子化されたものは1億6000万枚

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CyPLATEとは

“CyPLATE”とは、Cyber Plateの意味、 主に金属板の組み合わせで作られ、これまで

単に商品が置かれる役目であった、

STORE SHELＦに“CYBER”な“便利”を加える、

“ＰＬＡＴＥ”群（新型電子棚札・電子ＰＯＰ）を導入して

イノベーションを実現。

流通小売業売場の効率と効果における新たな

イノベーション実現を目指す！