2026年 1月 の投稿一覧

季節指数を活用した提案時期の検討

同じ提案でも、適切な時期に実施すれば、成果が最大化できます。
季節指数を参考にして、最適な販促タイミングを検討しましょう。

今回は、月次・週次データを用いて季節指数を算出し、最適な販促タイミングを探索していきます。
季節指数の計算式は、以下の通りです。

    ① 季節指数(月別)= 月別の数値 ÷ 全体平均(1-12月) × 100
    ② 季節指数(週別)= 週別の数値 ÷ 全体平均(1-53週) × 100
※季節指数が100以上なら、その月・週は平均より高く、100未満なら低いことを意味します。

 

今回は、ケーキ用マーガリン 季節指数を月別・週別で見ていきます。

2月、12月の季節指数が高い事が分かります。
※算出根拠(例):(2月 季節指数) 245 = (2月 金額) 5,949千円 ÷ (全体平均(1-12月)) 2,431千円

 

週別にみると、1月3週目から季節指数が上昇傾向にあります。
※算出根拠(例):(2/12週 季節指数) 460 = (2/12週 金額) 2,532千円 ÷ (全体平均(1-53週)) 550千円

※期間:2024年1-12月、 細分類「マーガリン・ファットスプレッド類」対象商品:COOP ケーキ用マーガリン食塩不使用100g×2、雪印メグミルク ケーキ用マーガリン100g×2、明治 ケーキマーガリン 100g×2

 

上記グラフより、ケーキ用マーガリンは1月3-4週には売場展開しておくべきと考えられます。

効果的な時期を見つけ、売上利益最大化を目指しましょう。

生成AIはPOSデータ分析できる?実験してみた②(2025年10月時点)

前回に引き続き、生成AIを使ったPOSデータ分析を行っていきます。

今回はアイテム別の販売金額、販売数量、平均価格、数量/店、販売店率の単月比較です。

 

 

分析対象データは以下を利用しました。カテゴリー別の販売金額と平均価格の単月比較と、比較的シンプルなデータです。

 

プロンプトと結果は以下のとおりになりました。

 

ChatGPTは2022年11月にリリースされた当初、主に文章生成や質問応答に強みを持っていましたが、
数値処理やデータ分析の精度は限定的でした。
その後のモデル進化により、現在ではPOSデータやExcelなどの構造化データもある程度は解析できるようになっています。

特に売上構成比や伸び率、カテゴリー別のトレンド分析など、実務レベルの分析に活用できる部分も増えていると思いますので、皆様も積極的に活用していってください。

得意先から強い条件要請をされたときの対処法

商談相手(バイヤー、卸売担当者など)から「足元で利益が大変厳しく、来月だけ協賛金が欲しい。
できないなら、他社含め取引を見直すことになる」と強い要請を受けたご経験はありませんか?
今回は、双方が良好な取引関係で妥結するための提案手法をご紹介します。

 

ポイントは以下2点です。
① 商談相手に、こちらも見返りとして大きい取引額を求める ⇒ 費用率を抑える事を目指す。
② 高利益商材について、取引額拡大を要望する ⇒ 利益率も下げない努力をする。

 

まず①についてです。

例)商談相手が要望する協賛金を「10万円」、A商品1ヶ月あたり納品金額を「100万円」とします

費用率は、以下の通りです。

10%(費用率) = 10万(費用) ÷ 100万(1か月あたり納品金額)

納品金額を増やせば、費用率が抑えられます。商品の新規導入や、特売獲得を図りましょう。

この時、「POS」を活用して、商品の販売力も伝えると説得力が増します。

 

次に②についてです。

提示する見返りが、自社に取って薄利であると今後の課題になってしまいます。

利益率にも注意を払い、提案をしましょう。

 

上記、当初の提案通りにいくことは難しく、お互いの妥協点を探す交渉が続くと思いますが、
この様な厳しいやり取りの中だからこそ、得意先に関する情報を多々得る事ができます。
情報は、今後の商談に活かす事ができます。
是非、粘り強く商談に望んで頂ければと思います。