各店舗から収集されるPOSデータはレジスタ設定による単純な集計結果を月次での販売動向のモニタリングとして活用していた。しかし、店舗売上の改善に取り組む際、販売推移を追うだけではプラン内容が根拠に乏しい仮説や推測の域での議論に留まり消費者行動の実態理解に不十分であった。このため、有効な商品開発戦略や店舗展開戦略の検討が進められないという課題意識をおもちであった。

・仮想負荷分散処理システムによって大規模データにも対応できる解析システムを安価で提供し、
　全国のチェーン店舗のPOSデータを月次で集計
・データ受領からアウトプット作成までのリードタイムの短縮

大容量データの解析に対応するため、Slave Serverを仮想的に12台もち、データ処理の速度を速めています。各月ごとの全チェーン店舗からのPOSデータファイル（Jnlファイル）をデータベース化して解析を実行し、定型のフォーマットの出力を行う仕組みを構築しています。

※解析処理のスピードはPOSデータや処理内容によりますが、
　POSデータの標準出力ファイルであるJnlファイル容量で4GBを約1時間で処理実行可能です。

・POSデータ解析を実施し、チェーン店舗における消費者行動実態の把握を実施
・マーケティングプランの立案のために必要なモニタリング要素を抽出し定型フォーマットの設計に活用

各レシートデータの基礎的な集計はPOSレジの標準的な集計システムによって結果を得られますが、消費者行動として重要なのは同時注文内容であり、通常の集計方法では結果を見ることができません。

課題背景とともに「どのような意思決定を行いたいのか」を中心に理解を行い最適なソリューションを検討しました。

マーケティング戦略へのデータ活用方法の企画提案。

実際に集計に利用するサンプルデータをお借りし、データの状況等の確認を行います。

お借りしたサンプルデータの内容を確認し、集計プログラムの作成を行います。

・サンプルデータをもとにトライアル集計を実施
・集計ロジックやイレギュラーデータ等の確認
・データ処理等の正誤確認

本解析フェーズ：

本解析用データを利用して、解析を実施。事前に検証ポイントと探索ポイントを設定し、解析を進めていきます。

報告フェーズ：

解析結果を取りまとめご報告レポートとして整理します。集計数値の疑問点や新たな検証ポイントなどについては追加解析を行い、ご報告します。