OMO戦略を支えるデータ基盤をCData Power BI Connectorsで構築。EC・実店舗の実績集計を自動化し工数を大幅削減

株式会社ミモナは、万能調味料として知られる「アウトドアスパイス ほりにし」をはじめとする、アウトドア・スポーツ用品の小売業および卸売業を展開しています。同社では、ECと実店舗を融合するOMO戦略の推進にあたり、これまで部署ごとに個別管理していたデータを一元的に把握できるデータ分析基盤のニーズが高まっていました。そこで、OMS/WMS （受注管理システム・在庫管理システム）をLOGILESSに切り替えたタイミングでCData製品を活用しEC・Amazon FBA・実店舗の各データをPower BIで統合分析する基盤を構築。工数削減と分析精度向上に成功しました。

Challenges：

• OMS/WMSの切り替えにより、EC・Amazon FBA・実店舗の各管理サイトから個別にデータを取得する必要が生じ、データ収集フローが複雑化

• 部署ごとにCSVエクスポート・手作業加工で集計しており、担当者によって加工後のデータにばらつきが発生。重複作業による工数ロスも発生

• 各システムのデータを統合して可視化する手段がなく、EC・Amazon FBA・実店舗を横断した全社視点での実績把握が困難

Solutions：

• CData Power BI Connectors製品を導入し、各データソースからPower BIへの直接連携を実現。手作業を廃止し、データ収集フローを一元化

• Power BIダッシュボードにより集計・可視化を自動化。日次集計が必要な部署でも担当者に依存しない安定した品質でデータを提供するとともに、作業時間も大幅に短縮

• EC・実店舗の実績を単一のダッシュボードで横断的に確認できる環境を構築。受注日・出荷日基準の販売実績、在庫状況、予実比較など多角的な分析が可能となり、全社視点での迅速な意思決定を実現

本件をリードされた、MD事業本部長 長谷場氏にお話を伺いました。

Q：今回のプロジェクトに取り組まれた背景を教えてください。

長谷場氏：当社では今後の展望として、ECと実店舗を融合するOMO戦略を進めていきたいと考えており、そのためにECと実店舗のデータを一貫して見られる仕組みを整備する必要性がありました。これまではEC部門はECのデータ、店舗部門は店舗のデータというように各々で分析を行っており「会社全体として今どうなっているか」が把握しにくい状況で、具体的には以下3つの課題がありました。

まず1つめは、データ収集の効率的な仕組みがなかった点です。各システムから個別にCSVエクスポートなとでデータを取得する必要があり、多大な工数がかかっていました。

2つめは、各部署でCSVエクスポート後に担当者が手作業で加工・集計していたため、担当者によって加工後のデータにばらつきが生じていた点です。仕入れに関わる部署のように日次での集計が必要な部署では、毎日作業が発生し、かつ複数部署で重複した作業を行っているケースもあったため、大きな工数ロスが生じている点も課題でした。

3つめは、全社横断の分析基盤が整っていなかった点です。ECと実店舗がそれぞれ別のシステムで管理されており、例えば全社での商品別売上ランキングや在庫状況を一元的に確認することが難しく、データに基づいたスピーディーな意思決定をすることが難しい状況でした。

OMS/WMSをLOGILESSへ切り替えたことをきっかけに、全体的なデータ連携の見直しを行いこれらの課題を解消するため、本プロジェクトが始動しました。

Q：CData製品をお選びいただけたポイントをお聞かせください

長谷場氏：本プロジェクトは、社内のデータ活用の第一段階という位置づけです。そこで、プロジェクトメンバーにPower BI の利用経験者がいたことから、まずBIツールとしてPower BIを採用することに決めました。その上で、各システムのデータをPower BIに連携できるツールを探していたところ、CDataの製品を知りました。CData のDriverを採用したポイントは3点あります。

まず1つめは、API経由で必要なデータを必要な形で取得できる点です。手作業やCSVエクスポートに依存せず、直接APIで連携できることで、安定的かつ自動的なデータ取得が可能になりました。

2つめは、使用が決まっていたPower BIとの連携がスムーズに実現できる点です。LOGILESS・Amazon Marketplace・スマレジといった自社の主要データソースそれぞれに対応したコネクタが揃っており、3つのドライバー/コネクターを併用することで、統合分析基盤の構築を実現できました。

3つめは、導入段階でのサポート体制の手厚さです。トライアル期間中に不明点が生じた際も丁寧に対応していただき、動作確認をしっかり行った上で本番導入に踏み切ることができました。安心して導入を進められた点が大きな決め手となりました。

Q：製品の使い勝手や導入効果はいかがでしたでしょうか？

長谷場氏：期待していた通りの運用を実現できました。導入後は、EC・Amazon FBA・実店舗の実績データをPower BIのダッシュボード上で横断的に確認できるようになり、手作業で行っていた各部署での集計業務が大幅に削減されました。

導入後も定期的なフォローアップがあり、困っていることなどの現況を共有すると課題の解決に向けて支援してもらえる点もよかったです。特に効果が顕著だったのはデータ更新の速度改善です。データ量の増加によりデータ更新に2時間半かかっていたケースがあったのですが、テクニカルサポートの支援によりSQLクエリを最適化したところ、更新時間が約30分に短縮されました。問い合わせに対して迅速に原因を特定し、すぐに実装まで対応していただけたので、非常に助かりました。

また、これまで部門ごとに分断されていた実績データを串刺しで確認できるようになったことで、意思決定の質とスピードが向上しました。例えば、実店舗の担当者がECでよく売れている商品を確認して「店舗でも展開方法を工夫すれば売れるのではないか」といった横断的な分析が可能になり、EC・店舗間の相互作用を活かした施策検討ができるようになっています。

現在このダッシュボードは毎日の業務で利用されており、商品別の売上、受注日・出荷日基準の販売実績、在庫状況、予実比較など、多様な分析に活用しています。

Q:今後の展望について教えてください。

長谷場氏：現在、社内のデータ活用における第一歩という位置づけで、データを各システムからPower BIにダイレクトに連携して活用していますが、将来的にはデータをDWHに蓄積した上で分析することを視野に入れています。体制が整い次第、「CData Sync」のようなデータパイプラインツールも視野に入れながら、より高度な分析基盤の構築を進めていきたいと考えています。

また、一部手作業が残っている部分があるため、その部分の自動化・効率化にも継続して取り組みたいと思っています。例えば、当社では店舗の監視カメラから来店客数を計測しているのですが、現在は計測した来店客数データをWebで確認後Excelに転記してPower BIに読み込ませています。こういった部分の自動化も今後の課題として取り組んでいきたいと考えています。来店客数と販売実績を組み合わせることで、転換率などの指標も把握できるようになり、分析の幅がさらに広がると期待しています。