商品利益管理―POSデータ活用の決め手 最も利益が多いのはどの商品か [単行本]

データを活用するとどのようなメリットがあるのかを体験する機会が少なかったことが原因で、日本ではPOSシステムを導入しても「データ収集」が中心で、「データ活用」が十分でないケースがほとんどあり、単品データも正確に把握されていない。本書で紹介される「商品利益管理」は、当初、POSデータをベースに商品一個当たりの利益を計算することであったが、著者は更にこのデータをベースに「商品構成」や「商品陳列」の見直しを行い、スーパーマーケットおよびこれに商品を納入する卸・メーカーの生産性向上をはかる、一連の改善手順を開発した。

POSデータをベースに、商品一個当たりの利益を計算することであった商品利益管理を発展させ、商品を納入する卸・メーカーの生産性向上をはかる改善手順を開発。

本書のテーマは、「粗利益は利益ではない」である。
ポップコーンの販売で得た粗利益100円とチョコレートの販売で得た粗利益100円は、利益貢献度は同じだと思われることがある。しかし、ポップコーンには、チョコレートよりも広い陳列スペースが必要である。また取り扱いにも多くの手間がかかる。
平均で1日に1個売れる商品で得た粗利益100円と1週間に1個しか売れない商品で得た粗利益100円では、在庫期間が異なるために、（最終）利益は異なる。
商品を販売するためにかかったコストを計算して、粗利益から差し引いたものを「商品利益（DPP）」という。DPPの式は、「商品利益（DPP）」＝粗利益-販売経費。
利益貢献度の評価尺度を粗利益にするか、「商品利益」にするかで、評価は大きく異なる。たとえ、粗利益があっても販売経費が多いと赤字になる。逆に、粗利益率は低くても利益貢献度が高い商品もある。
販売経費の計算には、200以上のコストファクターの分析が必要であるが、販売した商品の1つひとつについて行う。「商品利益」の計算には、高度のテクノロジーが必要なため、先進のパートナー企業または専門家にアウトソーシングされている。
個別商品の「商品利益」は、カテゴリー・マネジメントの基盤であり、ECR（効率的な消費者対応）を推進するエンジンである。従って、「商品利益」コンセプトの理解は、今日の流通業界において不可欠である。
本書は、データ活用の新しい世界を豊富な具体例とグラフで説明している。