Sport Chalet

スピーディで正確なマーチャンダイジングで売上を向上

Sport Chaletは、現在成長中のスポーツ用品専門店チェーンだ。商品の品揃や価格設定、プロモーション活動、売り場計画、売り場割り当てなど、さまざまな課題の改善に積極的に取り組んでいる。今回はSAS® Merchandise Intelligence ソリューション を使って膨大なデータを分析し、バイヤーやマーチャンダイザーが必要とする情報をスピーディに提供し、売上向上につなげようという試みを行った。

スキューバダイビングの道具から、レンタルスキー、ゴルフレッスン用パッケージ、登山用品までスポーツ用品なら何でも揃うSport Chaletは、南カリフォルニア第１位のスポーツ用品専門店として45年の歴史を誇っている。この10年で同社のビジネスは成長を遂げ、カリフォルニア州、ネバダ州、アリゾナ州へと支店数は拡大していった。こうした事業拡大に適応し、他の大型チェーンやニッチな小売店との競争を避けるため、Sport Chaletは商品の選定や在庫管理に独自の工夫を行ってきた。

Sport Chaletは、以前「ベスト・オブ・ブリード」といわれるいくつかのパッケージを組み合わせて短期間で構築したシステムを所有しており、そのシステムが顧客の需要予測から在庫管理まで、あらゆる業務をカバーしていた。しかし、担当者は思い思いの方法で勝手な計算をしており、唯一無二の正確なデータを得ることができず、レポート作成にも多大な時間がかかっているといった状況では、店舗別に商品の品揃をスピーディかつ正確にカスタマイズするなどといったことは望むべくもなかった。

プランニング＆在庫管理担当バイス・プレジデントを務めるJason Gautereaux氏によれば、SASが優れている点は、すべての商品情報を単一のデータベースに統合できる機能に加えて、戦略的なビジョンと安定した財務基盤を保持していることだという。「SASは、私たち顧客とともに成長していこうというビジョンを示した唯一のベンダーでした。そして、SASとは本当の意味でのパートナー関係を築くことができました。」

他の小売企業と同様に、Sport Chaletも、店舗毎の売上傾向に十分注目することができず、どの店舗にも同じ種類、同じ量の商品を送り込んでは、補充を繰り返してきた。「ある店舗でAという商品が売れると、売れた分の商品Aを補充するといった具合です」とGautereaux氏は説明する。現在では、どのタイプの商品が、どの店舗で最も売れているかをチェックし、その需要に合わせた在庫配分が行われている。顧客が欲しがるサイズや色の商品をできるだけ揃えておくだけでなく、商品の見せ方にも工夫を凝らす。店舗は売れ筋商品を大量にストックできるので、顧客の目を引くダイナミックなディスプレイが可能となるのだ。

バイヤーも、こうした仕組みがあることで、最もニーズの高い、ベストの商品を探すことに集中できるようになった。Sport Chaletのようなスポーツ用品専門店が扱う商品は、注文してから納品されるまでに長いリードタイムを要する品もあるので、バイヤーが商品選びに集中できるということは重要なことなのだ。さらにバイヤーは、SASのサポートによって、戦略的な製品ライフサイクル計画を立てられるようになっていった。

また、どの商品をどのタイミングで安売りや在庫一掃セールにすべきか、といった意思決定も適切に行えるようになった。Gautereaux氏は、今では販売トレンド、特に地域毎の違いを把握するのが大変楽になったと話す。

さらにもうひとつ、Sport Chaletが重視していた要件は、レガシーシステムとの連携を図り、唯一無二の正確なデータを抽出できるようにすることだった。CIOのTed Jackson氏は次のように説明した。「長年、当社のデータは所定の報告書か、スプレッドシートにダウンロードされた形で残されてきました。しかし、すべてのデータを一箇所で集中管理し、必要に応じて抽出する方がはるかに使いやすかったのです。そのおかげで、品質計画に関しても以前より、よいものができるようになりました。」

データの標準化を重視する一方で、マーチャンダイザーにはJackson氏が言うところの「プロの感性」を十分に発揮してもらうのだという。「マーチャンダイザーの経験を活かして、システムとは異なる目線で分析したり、問題解決へのアプローチを変えたりする余地を残しています。両方のいい所を活かしていきたいと考えています。」

さらに、経験を活かすことで、大幅な時間の節約も可能になった。かつてGautereaux氏が店舗毎の詳細情報を集めるために作成していたレポートがある。この作業には、以前は丸1日以上かかっていたが、SASを利用すると、検索条件を設定し、結果が出るまでに8分もあれば十分になった。

Jason Gautereaux氏

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