要約
日本でもPythonを積極的に活用する企業が増えています。
今回は、日本を代表する小売企業、ローソン株式会社のPython活用事例を紹介します。
ローソンは店舗数だけでなく、お客様からの声にも注力しており、Pythonを使ったデータ分析によってお客様の商品需要を把握し、最適な商品を提供しています。
具体的には、競合商品や天気などの外部要因と売上を分析し、優良店舗や不振店舗の要因を把握し、改善につなげる取り組みを行っています。
Pythonの活用により、ローソンはよりお客様にとって魅力的な店舗運営ができるようになっています。
詳細内容
ローソン株式会社は、Pythonを用いたデータ分析により最適な商品を提供し、店舗運営を改善しています。
この取り組みによる具体的な成果としては、競合商品や天候などの外部要因と売り上げの関係性の分析が挙げられます。
Pythonを使うことによって、多くのデータを一度に取得できるうえ、データの精度も高くなるため、正確な分析が可能になります。
まず、Pythonを用いて取得したデータを整理します。
例えば、競合商品や天気などの外部要因から、店舗ごとの売り上げの変動要因を調べます。
ここで用いるデータは、売り上げデータや競合商品の価格、降水量、気温などです。
これらのデータを用いて、各店舗の売り上げ予測モデルを作成します。
具体的には、Pythonのデータ解析ライブラリであるpandasを使って各種データを取得しています。
また、このデータを可視化するために、matplotlibというライブラリを使ってグラフを描画することもあります。
例えば、以下のようなコードで、ローソンの店舗の競合商品の価格と、その店舗の売り上げとの関係をグラフ化することができます。
“`python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# データを取得する
comp_data = pd.read_csv(‘comp_data.csv’) # 競合商品の価格データ
sales_data = pd.read_csv(‘sales_data.csv’) # 売り上げデータ# マージする
merged_data = pd.merge(comp_data, sales_data, on=’store_id’)# グラフを描画する
plt.plot(merged_data[‘comp_price’], merged_data[‘sales’], ‘o’)
plt.xlabel(‘Competitor price’)
plt.ylabel(‘Sales’)
plt.show()
“`このコードでは、まずcomp_data.csvとsales_data.csvというファイルから競合商品の価格と売り上げデータを取得し、その後merge関数を用いて店舗ごとのデータを結合させます。
最後に、matplotlibを使いグラフを描画することで、競合商品の価格と売り上げとの関係を可視化しています。
このような分析により、ローソンは最適な商品ラインナップを作成することができ、売り上げ増加につながっています。
また、ローソンでは夏の飲料商品の販売促進に関する分析も行っており、天気データを用いて夏の気温と商品売上との関係を準備しました。
こちらも、Pythonによって分析を行い、最適な店舗ごとの販売促進施策を立案しているそうです。
ローソンのように、Pythonを用いることでデータ分析を行うことは、多くの企業にとって重要であることがわかります。
今後も、より多くのデータを正確かつ迅速に収集し、Pythonを用いた効果的な分析を行っていくことが、企業の競争力向上につながることでしょう。
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