「うちのような小さな店舗では難しいのでは？」

そう思われがちなデータ分析による経営改善。

しかし、実際には小規模店舗だからこそ、きめ細やかなデータ活用が可能なのです。

今回は、売上減少に悩んでいた小規模アパレルショップが、データ分析と売れ筋予測により、売上15%アップを達成した事例をご紹介します。

在庫の無駄を減らしながら売上を伸ばすその手法は、多くの小規模店舗にとって、すぐにでも実践できるものばかりです。

はじめに

近年、アパレル業界を取り巻く環境は厳しさを増しています。

オンラインショップの台頭、消費者の購買行動の変化、そして予測が難しい季節変動。

特に小規模店舗にとって、これらの課題への対応は容易ではありません。

今回ご紹介する小規模衣料品店も、まさにそんな課題に直面していました。

　事例の企業概要

取り上げるのは、駅前商店街に立地する独立系アパレルショップです。

社長自身が店長として現場に立ち、正社員2名とパート・アルバイト4名で運営する、典型的な小規模店舗です。

店舗の基本情報

• 約40坪（132㎡）の店舗面積に、レディースカジュアルを中心とした衣料品と雑貨を展開。
• 20-40代の女性をメインターゲットに、手の届きやすい価格帯の商品を取り揃えています。
• 営業時間は10時から21時まで、水曜日を定休日としています。

運営体制とその特徴

店舗運営の中心となっているのは、現場で陣頭指揮を執る店長（社長）です。

正社員2名は主に販売を担当し、パート・アルバイト4名がレジや品出しなどをサポートする体制を取っています。

　売上減少の背景

当店では2021年度第3四半期以降、前年比15%の売上減少が続いています。

この状況を改善すべく、店舗運営の実態を詳細に分析したところ、複数の構造的な問題が浮かび上がってきました。

特に在庫管理と商品選定に関する課題が大きく、早急な対応が必要な状況となっています。

この店舗が抱えていた主な問題は、以下の3点でした。

売れ筋商品の予測ミス

• 期待した商品が売れ残る
• 人気商品の在庫切れが頻発
• 季節商品の在庫管理が難しい

非効率な在庫管理

• 過剰在庫による資金の圧迫
• 保管スペースの限界
• 在庫に関する正確なデータ把握ができていない

経験と勘に頼った商品選定

• スタッフの感覚による仕入れ判断
• 過去のデータを活用できていない
• 客観的な売上分析ができていない

特に深刻だったのは、これらの問題が悪循環を生んでいたことです。

売れ筋予測を誤ることで過剰在庫が発生し、その対応に追われるうちに新商品の仕入れが遅れ、さらなる売上減少につながっていました。

　変化の必要性

このままでは経営が立ち行かなくなるという危機感から、店舗では抜本的な改革が必要だと判断。

特に注目したのが、日々蓄積されている売上データと在庫データでした。

これまで十分に活用できていなかったこれらのデータを分析し、科学的なアプローチで問題解決を図ることにしたのです。

データ分析による解決アプローチ

「私たちの店舗でもデータ分析ができるのだろうか？」

多くの小規模店舗経営者が抱くこの不安は当然のものです。

しかし、POSレジから得られる基本的なデータでも、適切な分析により大きな価値を生み出すことができます。

実施したデータ分析の一例を紹介します。

　売上データの時系列推移

まずは、商品カテゴリー別の月間売上を集計しました。何がいつどのくらい売れているのかを知ることは重要です。

以下は、ある3ヶ月間の主要カテゴリーの売上推移です。

カテゴリー	4月売上	5月売上	6月売上	前年比
カットソー	85万円	92万円	78万円	112%
ボトムス	64万円	71万円	58万円	108%
ワンピース	92万円	115万円	89万円	124%
アウター	43万円	28万円	12万円	95%

このデータから、以下のような重要な発見がありました。

• ワンピースの売上が特に好調（前年比124%）
• アウターの売上減少が顕著
• 5月が全カテゴリーのピーク

　時間帯別の売上

平日の時間帯別の売上構成比と、実施している施策です。

時間帯	売上構成比	実施している対策
10-13時	15%	・SNS投稿を朝9時に定期配信
13-16時	20%	・お昼のタイムセール導入
16-18時	25%	・夕方値引き開始（17時～）
18-20時	30%	・接客スタッフ2名増員
20-21時	10%	・タイムセール実施（ラスト1時間）

休日の時間帯別の売上構成比と、実施している施策です

時間帯	売上構成比	実施している対策
10-13時	25%	・開店時セール品の展開
13-16時	35%	・フィッティングスタッフ増員
16-18時	25%	・SNSでリアルタイム在庫情報発信
18-20時	15%	・夕方特別クーポン配布

　価格帯別の販売動向分析例

価格帯別の販売動向分析は、企業が市場での競争力を維持し、戦略的な意思決定を行うために重要な手法です。

今回は、販売件数、売上構成比、粗利率などの指標を用いて、各価格帯のパフォーマンスを評価します。

価格帯	販売件数	売上構成比	粗利率
3,000円未満	425件	15%	32%
3,000-5,000円	862件	38%	38%
5,000-8,000円	647件	28%	42%
8,000円以上	436件	19%	45%

• 販売件数は、特定の価格帯でどれだけの商品が売れたかを示します。
• 売上構成比は、全体の売上に対する各価格帯の売上の割合を示します。これにより、どの価格帯が企業の売上にどれだけ寄与しているかを把握できます。
• 粗利率は、売上高に対する粗利の割合を示し、企業の利益性を評価するための重要な指標です。価格帯別に粗利率を分析することで、どの価格帯の商品がより高い利益をもたらしているかを明らかにできます。

分析した結果、以下のことが分かりました。

• 3,000-5,000円の価格帯が最も売れ筋
• 高価格帯ほど粗利率が高い
• 中価格帯（3,000-8,000円）で全体の66%を占める

　気温帯別の売上分析例

気温帯別の商品売上を分析しました。

以下は、2023年の気温帯別の主力商品売上指数（通常期=100とした場合）です。

気温帯	主力商品	売上指数	具体的な売れ筋アイテム
25度以上	半袖カットソー	142	・クルーネックTシャツ（¥3,900）
			・ポロシャツ（¥4,200）
			・タンクトップ（¥3,500）
20-24度	七分袖アイテム	127	・七分袖プルオーバー（¥4,900）
			・ロールアップシャツ（¥5,200）
15-19度	長袖カットソー	118	・ロングTシャツ（¥4,200）
			・ニットプルオーバー（¥5,900）
14度以下	軽アウター	156	・デニムジャケット（¥7,900）
			・カーディガン（¥6,900）

　在庫データの分析例

商品回転率を商品別に計算しました。

商品回転率は、特定の期間における在庫の動きを可視化するための数値であり、一般的には「売上金額」または「販売数量」を「平均在庫」で割ることで計算されます。

例えば、月間の商品回転率が「3」であれば、その月に在庫商品が3回入れ替わったことを意味します。

以下は、回転率の上位と下位の例です。

商品名	平均在庫数	月間販売数	回転率
Tシャツ A	24枚	48枚	2.0回
カーディガンB	18枚	32枚	1.8回
パンツ C	36枚	12枚	0.3回
ブラウス D	42枚	8枚	0.2回

商品回転率が高いほど、その商品はよく売れていることを示します。逆に、低い場合は売れ行きが悪いことを示唆します。

商品の特性によって理想的な回転率は異なるため、類似商品や前年のデータと照らし合わせることが重要です。

この分析から以下のようなことを設定しました。

• 回転率1.5回以上を好調商品と設定
• 回転率0.5回未満の商品は注意商品としてマーク
• 在庫数の適正化目標を設定

具体的な施策と実施プロセス

分析結果を「実行可能な具体策」に落とし込むことは非常に重要です。

今説明したデータ分析に基づき、具体的にどのような施策を実施したのかをご紹介します。

　売場レイアウトの最適化

以下、時間帯別の顧客動線分析から導いた改善策例です。

時間帯	顧客特性	実施した施策
10-14時	主婦層中心	・コーディネート提案を強化
		・実用的なベーシックアイテムを前面に
14-17時	学生中心	・トレンド商品をメイン通路に
		・SNS人気商品コーナーを設置
17-21時	OL中心	・新作コーナーをレジ前に移動
		・コーディネートサンプルを通路に

　販促施策のスケジュール化

以下、週間サイクルでの施策実施例です。

曜日	メイン施策	サブ施策
月曜	新作入荷告知	SNS投稿更新
火曜	コーデ提案	メルマガ配信
水曜	プライスダウン	LINE配信
木曜	在庫速報	インスタストーリー
金曜	週末セール告知	SNSライブ配信

　在庫レベルの設定

以下、商品カテゴリー別の適正在庫水準の設定例です。

カテゴリー	最小在庫数	適正在庫数	発注点
トップス基本	20点	40点	30点
シーズン物	15点	30点	25点
アウター	10点	20点	15点

　週次予測会議の実施

毎週月曜日に以下の項目をチェック。

項目	確認内容	具体的なアクション例
気温予報	週間予報の確認	20度超の予報→七分袖の在庫増量
売上動向	前週比/前年比分析	カットソー120%→追加発注検討
在庫状況	商品回転率チェック	回転率1.8以上→即追加発注
SNS反響	インスタ投稿の反応	いいね200超→優先展開商品に

簡単な需要予測モデルから得た週間予測結果をもとに、例えば次のような発注計画例（4月第3週の場合）を立てる。

アイテム	現在庫	週間予測	発注数	理由
七分袖カットソー	45点	60点	30点	気温上昇予報
デニムジャケット	38点	25点	0点	気温上昇で需要減
Tシャツ	30点	50点	35点	SNSで高反響
リネンシャツ	25点	40点	25点	母の日需要予測

以下、死に筋商品の早期対策フロー例です。

販売期間	施策内容	結果/効果
2週間販売なし	ディスプレイ変更	売上改善率25%
3週間販売なし	20%OFF施策	売上改善率40%
4週間販売なし	30%OFF+SNS告知	在庫消化率65%
5週間販売なし	50%OFFまたは商品移動	最終消化率85%

　実施における重要ポイント

スタッフ全員の意識統一

• 毎朝の朝礼での数値共有
• 週次での個別面談実施
• 目標達成時の評価制度導入

PDCAサイクルの徹底

• Plan：週次での販売計画策定
• Do：施策の確実な実行
• Check：日次での結果確認
• Action：翌日以降の改善実施

お客様の声の収集・反映

• 接客時の要望メモ化
• SNSでのコメント分析
• 常連客からの意見収集

得られた成果

約1年間の取り組みを経て、具体的にどのような成果が得られたのかをご紹介します。

　全体の成果サマリー

主要KPI	改善前	改善後	改善率
月間売上高	320万円	368万円	+15%
在庫回転率	3.2回転/年	4.8回転/年	+50%
売上総利益率	38%	42%	+4pt
在庫金額	580万円	435万円	-25%
客単価	4,200円	4,850円	+15.5%

　売上15%増加の要因分析

カテゴリー別の売上改善状況

カテゴリー	売上改善率	主な成功要因
トップス	+18%	・気温連動型の在庫施策
		・売れ筋サイズの欠品防止
ボトムス	+12%	・コーディネート提案強化
		・試着率向上（45%→65%）
ワンピース	+22%	・SNSでの着用提案
		・年齢層別の品揃え最適化
小物類	+8%	・レジ横での関連販売
		・コーディネートセット割引

時間帯別の売上改善

時間帯	改善前構成比	改善後構成比	主な改善施策
10-14時	22%	25%	・平日お試し価格の実施
14-17時	31%	28%
17-21時	47%	47%	・品切れ防止で機会損失減少

　在庫回転率の改善詳細

商品回転率の変化（年間）

回転率	改善前商品数	改善後商品数	改善施策
4回転以上	15%	25%	・追加発注の精度向上
2-4回転	45%	55%	・適正在庫数の厳格管理
1-2回転	25%	15%	・早期値引きの実施
1回転未満	15%	5%	・発注数量の適正化

在庫金額の削減効果（万円）

項目	改善前	改善後	削減率
定番商品	280	224	-20%
季節商品	195	137	-30%
セール品	105	74	-30%
合計	580	435	-25%

　具体的な改善事例

ヒット商品の事例：七分袖ブラウス

• 販売数：先シーズン比180%
• 成功要因：
  • 気温予測による先行発注
  • サイズ展開の最適化（S,M重点化）
  • SNSでの着用提案（投稿いいね数平均250）
  • 価格帯の適正化（4,900円→3,900円）

在庫改善事例：デニムパンツ

改善項目	改善前	改善後
在庫回転率	2.4回転	3.8回転
欠品率	15%	5%
値引率	35%	22%
粗利益率	32%	41%

　想定外の副次効果

業務効率の向上

• 在庫管理時間：30%削減
• 発注作業時間：40%削減
• 棚卸し時間：35%削減

スタッフのスキル向上

• データに基づく商品提案が可能に
• 売れ筋予測の精度が向上
• 数値管理への意識が向上

お客様の満足度向上

• サイズ切れクレーム：65%減少
• リピート率：15%向上
• SNSフォロワー数：2.5倍に増加

　成功要因

意思決定の速さ

• 現場の状況をリアルタイムで把握
• 施策の即断即決が可能
• 改善サイクルの素早い実施

柔軟な対応力

• スタッフ全員での情報共有が容易
• 接客現場の声をすぐに反映
• きめ細かな在庫管理が可能

効率的な運営

• 少人数でもデータ管理が可能
• 全員参加型の改善活動
• コストを抑えた取り組み

このように、決して大きくない規模だからこそ、全社一丸となって改善活動に取り組めた点が、今回の成功につながったと言えるでしょう。

　改善後の課題

今回の取り組みで明確になった新たな課題です。

今後取り組む課題

• 天候要因以外の売上変動要因の分析
• 個客データの活用方法の確立
• 競合店の動向分析と対策

次のステップに向けて

• 商品カテゴリーの見直し
• 新規客層の開拓
• オンライン販売との連携強化

小規模店舗が実践できるポイント

「うちの店舗では難しいのでは？」

そんな不安を持たれる方も多いかもしれません。

しかし、小規模店舗だからこそできる、現実的な取り組み方があります。

ここでは、すぐに始められる具体的な方法をご紹介します。

　3ステップ・スタートガイド（3週間）

第1週目：現状把握

• エクセル（Googleスプレッドシートでも可）
• POSデータ（あれば）などの売上データ、なければ手書きで記録した売上ノートでもOK

実施すること	具体的な方法	所要時間目安
売上データ収集	日別・商品別の売上を記録	15分/日
在庫棚卸し	商品カテゴリー別に個数確認	2時間
死に筋チェック	2ヶ月以上売れていない商品リストアップ	1時間

第2週目：シンプルな分析

簡易分析テンプレート例：

項目	計算方法	チェックポイント
売上効率	売場面積当たりの売上	1㎡あたり10万円以上が目標
商品回転率	月間販売数÷平均在庫	1.0回転/月以上が理想
値下げ率	値引額÷定価	30%以上は要注意
欠品率	品切れ商品÷総アイテム	10%以上は機会損失

第3週目：アクションプラン作成

以下、優先順位をつけて取り組む項目例です。

優先度	施策内容	期待効果
最優先	死に筋商品の値下げ	在庫金額の圧縮
高	売れ筋商品の追加発注	機会損失の防止
中	商品陳列の変更	購買率の向上
低	SNS投稿開始	新規顧客の開拓

　コストをかけずにできるデータ活用法

無料ツールの活用例

ツール	用途	活用ポイント
Googleスプレッドシート	データ記録	・スタッフ間で共有可能
		・スマホでも入力可能
LINE公式アカウント	顧客管理	・無料で始められる
		・クーポン配信可能
Instagram	商品告知	・商品写真を定期投稿
		・着用動画でPR

簡易分析テンプレート

以下のようなシンプルな表で十分です。

【日次売上管理表】

日付	売上金額	客数	天気	気温	メモ
4/1	42,000円	12人	晴れ	22度	新作投入日
4/2	38,000円	10人	雨	18度	雨で客数減

　よくある課題と対処法

「時間がない」という課題への対応

課題	具体的な対処法	効果
データ入力が大変	・営業終了後15分で入力	習慣化できる
	・フォーマットを簡略化	継続しやすい
分析の時間が取れない	・週1回30分を確保	PDCAが回る
	・朝礼時に5分確認	意識付けになる

「どこまでやればいいか分からない」への対応

段階	目標設定例	達成目安
初級	日次売上管理の定着	1ヶ月
中級	週次での簡易分析	3ヶ月
上級	季節予測に基づく発注	6ヶ月

　成功のための3つの鉄則

小さく始めて大きく育てる

• 最初は売上と在庫数のみでOK
• 慣れてきたら分析項目を追加
• 3ヶ月継続できたら次のステップへ

スタッフ全員で共有

• 毎日の目標を見える化
• 成果は必ず即日共有
• 気づきはメモして共有

継続できる仕組みづくり

• 無理のない目標設定
• 習慣化できる時間帯の設定
• 成功体験の積み重ね

　実践時の注意点

やりがちなミス

• データ入力の後回し
• 過剰な分析項目の設定
• 思い込みによる判断

防止策

• 15分ルールの設定
• シンプルな指標の維持
• データに基づく議論

これらの取り組みは、すぐに劇的な効果が出るものではありません。

しかし、小さな改善を積み重ねることで、確実に成果につながっていきます。まずは自店舗でできることから、一歩ずつ始めていきましょう。

今回のまとめ

今回紹介した小規模衣料品店の取り組みは、特別な投資や専門知識なしでも実現可能な改革でした。

売上15%アップと在庫の適正化を実現できた最大の要因は、「すでにある情報を活用する」というシンプルな視点に立ち返ったことです。

日々の売上データや在庫状況、そして何より現場のスタッフが持つ知見。これらの情報を「見える化」し、科学的なアプローチで分析することで、具体的な行動に落とし込むことができました。

特に、気温データと売上の相関分析や、時間帯別の販売傾向の把握は、すぐに実践できる有効な手法といえるでしょう。

しかし、ここで強調しておきたいのは、このような取り組みは一朝一夕には結果が出ないということです。

地道なデータ収集と、スタッフ全員での情報共有、そして何より「改善を諦めない」という姿勢が重要です。