最新の天気情報を自動取込
​多角的な売上分析を実現

　小売業の売上分析には、その日の天候や気温などを活用する慣習があり従来は店舗のスタッフなどが、日報などで報告したものを本部で集計し利用するため、膨大な手作業を必要とし、情報精度も人が報告するため、必ずしも正確とは言えない情報で分析データするしかありませんでした。それでも天候情報を使い店舗の品揃えのヒントであったり、売上の需要予測に少しでも利用しようとしていたのでした。

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​　過去の傾向としては、気温と購入するものの連動性や、天候と来店客数の影響など、売上の実態を知り、未来の売上を予測したいと分析していましたが、そもそもの作業量にその効果が折り合わないため、結果、簡易的な天候情報の活用にとどまざるを得ないのが現実でした。

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そのため、多くの企業が簡単に正確な天候データを活用したいと望んでいました。

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2017年ごろから気象庁のホームページから詳細な気象情報をダウンロード出来るようになりました。

（最高気温・最低気温・平均気温・日中(9-18)の最高気温・日中の最低気温・日中の平均気温・朝(0-9)の最低気温・当日寒暖差・降水量・日中の降水量・1時間最大降水量・平均相対湿度・最小相対湿度・日中の平均相対湿度・最大相対湿度・平均絶対湿度・最小絶対湿度・最大絶対湿度・日照時間・最大風速・平均風速・最多風向​）

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このデータを取り込めれば、『情報の精度の課題はすぐに解消することが出来るはず』と考え、いざデータを確認してみると以下の課題が存在しています。

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　①ダウンロード期間に制限があるため、日々ダウンロードし保管しておく必要がある。

　②観測地点によって取得データに違いがあり必ずしも全データ揃っているわけではない。

　③地域が細かくある程度主要な都市のデータを絞り込む必要がある。

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　上記課題をクリアするため、データ取得のツールを作成します。​

 

天候データをサイトから自動的に取得するツールを作成し、夜間に動作する仕掛けをセットします。

取得したデータから天候情報が多い主要都市の情報をもとにデータを整備し、売上情報と合わせて分析データを作成し、より売上の実態を分析することが出来るようになりました。

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分析データに関しては、各企業によって違いがあるため、今回は代表的なものをご紹介します。

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■天候別カテゴリー売上分析​

　良く売れるカテゴリと天候・気温の関係性を分析します

　⇒季節ものの商品投入が天候・気温と関係性がマッチしているか

　　確認し、次の投入時期を決めます。

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■地域別売上気温遷移分析

　地域ごとに気温の遷移と、売上品目の関係性を分析します。

　⇒天気に紐づく商品、寒暖差に紐づく商品などをスコアー化し、

　　地域ごとの品揃えのバランスを図ります。

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■来店天候・気温分析

　来店数と天候の関係、気温と来店時間の関係、天候と商品の関係などを分析します。

　⇒天気に合わせた打ち出し商品をコマめに変更したり、仮説が正しいかを検証します。

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＜仮説の検証例＞

　・前日気温と当日気温では前日気温の方が、購買に影響を与える？

　・前年データに当日までのデータを追加し、予測データとなるか？

　・気温よりも寒暖差がある方が、季節商品が売れる？

　・晴天と曇り、雨で、色味の商品の売れ筋が変化するか？

　・晴天よりも曇りの方が、来店人数が多い？

　　など

　天候情報を使って新たな仮説を導きだすとともに、商品の購買のきっかけを創り出すヒントになります。​改めて使えるデータを利用し、多角的に分析してみてはどうでしょうか？

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実施したサポート内容は以下の通り

 

１．天候データを気象庁のサイトから取得するツールの開発

　　①データ取得の基本設計

　　②プログラム開発

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​２．天候データを利用した売上分析機能の開発

　　（※通常のシステム開発と同じ）

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