未来を考えるためのデータ取りが、いつのまにか 「ただの作業化」 している、よくあるパターン!

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データというのは …

ある程度の期間以上
連続して 「ウォッチ」 し続けるから

はじめて
「意味が見えてくる」 わけです!

ところが
いつのまにか …

データを取ること
その作業に 「一所懸命」 で

その本来の意味

 ① 「データを活用」 して
 ② 「未来の施策を」 考える

忘れちゃってるパターンも
多く見かけます!

 ↓ ↓ ↓

ということで
データ取りを始める前に

「その意味が見えるのに要する期間」

その期間を
しっかりと認識すること!
(データ取りの期間を決めること)

これが、とっても大切なのですが

この期間の設定は
かなり難しいですし

さらに、この期間設定には
豊富なビジネス経験も必要です

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適性在庫を知るために
「商品回転日数に」 注目!

今さらながらですが
商品回転日数とは

商品が
1回転するのに
何日かかるかを見る指標で

何日分の在庫を持っているか?を
表わしています



商品回転日数が長いと

それだけ商品が在庫として
倉庫に眠っている期間が長くなります

反対に
商品回転日数が短ければ

在庫として商品が
倉庫に眠っている期間も短くなるため

効率的に商品が回転して
売上につながっている事になります



【具体例として】

毎日10個売れる商品の
在庫が常に10個なら
在庫は1日で全部売れるので

商品回転日数は
「1日」 ということになります!

在庫が常に20個あるなら
商品が全部売れるのに2日かかるので
商品回転日数は
「2日」 ということになります



有名な、チェーンストア理論では

ある品種 (商品カテゴリー) の
平均商品回転日数より

1.5倍以上
数値が高くなる商品を
「死に筋」 と呼び

他の商品と入れ替えるのを
原則としています



★ まずは
  カテゴリー (グループ) 全部の
  商品回転日数を算出し
  「死に筋」 をつかむ

グループ全部の在庫数
÷ グループ全部の1日の売れる個数
= グループの平均商品回転日数

次に、単品別の
商品回転日数と比較して

平均値の1.5倍以上の商品は
「死に筋」 ということになります



さて、「死に筋」 を把握して
適正な在庫コントロールが
出来るようになると

★ 何が起きるか?

↓ ↓ ↓

① 経営者的には …
  「資金繰りがラク」 になります!

② 現場のスタッフ
  (管理者・発注者) 的には …
  「在庫へシビア」 になります!

しかし、今までよりも
在庫が減ることになり
商品が欠品して
お客様へご迷惑をかける可能性があります

ということで
お客様から怒られるのは現場なので

それを防止するため
在庫をシッカリ把握するようになります!



【重要ポイント】

スタッフにとっては
会社が文句を言われるのは
ある意味 「他人ごと」
… それは許せる!

しかし
自分が文句を言われるのは
避けたい (笑)

… そんな心理が、働きます!



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