純利益前年比160％！ すかいらーくの「実利直結型」ビッグデータ活用術［前編］ - Insight for D
記事内容の要約 データ分析業務をコア事業と位置づけ、他社との差別化を推進 10億件を超える膨大なデータを高速に処理し、メニュー開発やプロモーションに活用 ビッグデータの分析結果を、アプリを活用したマーケティング施策にも効果的に活用 外食産業の市場規模が減少傾向にあるなか、業績を堅調に伸ばしている企業がある。ファミリーレストラン業界の国内最大手、すかいらーくだ。人口の減少やライフスタイルの変化により市場規模の拡大が見込めない中で、なぜ同社のビジネスは好調なのか。その裏側には、ビッグデータを徹底的に分析し、マーケティングに生かす取り組みがあった。 ビッグデータ分析は差別化のコア業務 すかいらーくは、1970年7月にレストラン1号店を開店して以来、半世紀近くにわたって日本の外食産業をけん引してきた企業だ。現在は、「ガスト」「バーミヤン」「ジョナサン」「夢庵」といったブランドを全国に展開。業界で唯
増収増益のすかいらーく、その背後にはビッグデータの活用があった
ガストやジョナサン、バーミヤンなどの外食チェーンを傘下に置き、日本全国に約3,000店舗を展開する すかいらーくグループ(以下、すかいらーく)。そのマーケティング部門は2013年秋、マーケティングROIの可視化に乗り出した。 この目的の下、同部門は、Amazon Web Services(AWS)上のデータ・ウェアハウス(PostgreSQLベースのカラム型データベース)となる「Redshift」を採用。同環境に、グループ国内全店のPOSデータを投入した。 POSデータの規模は年間約10億件。それを5年分――つまり、約50億件のデータを――Redshiftに投入したのである。また、同社では、レシート情報もデータ・ウェアハウスに取り込み、レシート番号カットで、売れた商品と売上げを把握できるようにもした。これにより、単に、商品ごと、地域ごと、店舗ごとの売上げだけではなく、「どの商品とどの商品が
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