仕入れ改善のカギは“売れている根拠”。商談が変わるデータ活用とは

企業概要

本事例の企業は、飲料や食品を中心に扱うメーカー兼商社です。
全国の実店舗に加え、楽天・Amazon・Yahoo!ショッピングといった主要ECモールでも販売を展開し、オンライン売上の拡大に力を入れています。
急成長の一方で、EC市場の動向が把握しづらく、競合の売上やシェアを客観的に確認できないことが課題でした。
その課題を解決するため、Nint ECommerce（以下、Nint）を導入。現在はデータ分析を基盤とした商品戦略や仕入れ判断を行っています。
今回は、Nint導入の背景から活用方法、導入後の変化までをご担当者さまに詳しく伺いました。

感覚頼みだった仕入れ判断。データがなく不確実な状態が続いていた

私たちがEC販売を本格的に始めた当初は、商品の仕入れ判断を経験や感覚に頼るしかありませんでした。
市場で何がどれだけ売れているのかを知る手段がなく、モール内ランキングを目安に「おそらくこのカテゴリが伸びている」と推測するしかなかったのです。
検索結果や広告外の商品表示などを見ながら「売れ筋らしさ」を判断していましたが、数字に裏づけられた確証はありませんでした。

そのため、新商品の選定には時間がかかり、提案内容も不安を抱えたまま進めることが多くありました。
メーカーとの打ち合わせでは、「人気がある」と言われた商品を鵜呑みにせざるを得ず、結果として在庫過多や販売機会のロスが発生することもありました。
感覚的な会話ばかりが先行し、「なぜそれを選ぶのか」を説明できないもどかしさがありました。

売れている根拠を知るために、Nintを導入

そんな状況を改善したいと考えたときに導入したのがNintでした。
「売れている商品を正確に把握したい」というニーズが、当時の導入背景です。
競合や市場の動向を数値で見える化できれば、感覚ではなく根拠をもって判断できるという期待がありました。

導入後は、商品ごとの売上推移やカテゴリごとの市場規模を具体的に把握できるようになりました。
楽天やYahoo!ショッピングなど、モールごとに異なる傾向も比較できるため、より精度の高い仕入れ戦略を立てられるようになりました。

社内共有を仕組み化。データ分析が日常業務に定着

導入当初から意識したのは、Nintを「個人のツール」で終わらせず、チーム全体で活用することでした。
私は毎月、上位300商品のデータをダウンロードし、ビール・お酒・ソフトドリンクなどジャンル別に分類して分析しています。
ランキングの推移や競合ショップの動向を整理し、資料化して社内で共有しています。

この資料は営業メンバーが提案資料を作成する際の基礎データとして活用され、さらにPOS分析部門との連携にもつながっています。
ECの販売動向と実店舗の販売実績を掛け合わせて考えることで、より説得力のある提案を行えるようになりました。
現在では部署を越えてデータ活用が広がり、誰かが必ずNintを開いている状態が続いています。

「おそらく売れている」から「数字で語る」営業へ

Nintを使い始めてから、最も大きく変わったのは会話の中身です。
以前は「多分売れている」「伸びている気がする」といった抽象的なやり取りが多かったのですが、今では「この商品は月に○千万円売れている」「このショップはカテゴリ内でシェア○％」といった具体的な数字を根拠に話せるようになりました。

メーカーとの商談でも、客観的なデータをもとに交渉ができるようになり、説得力が格段に向上しました。
たとえば、メーカーから「この商品は好調です」と提案された際、Nintで実際の販売推移を確認すると、直近では売上が落ちていることが判明したことがありました。
そのデータを共有して別の商品を再提案した結果、販売計画を見直すことができ、成果につながりました。
こうした事例を通じて、社内でも「感覚ではなく数字で判断する」文化が根づきました。

定点観測と効率化で、週50時間分の調査を削減

現在は週に数回、Nintにログインしてランキングや売上傾向を定期的に確認しています。
毎月のデータ収集から資料作成までを含めても、作業時間は30分ほど。
もし手作業で同等の情報を集めようとすれば、週50時間以上かかる計算になります。
その分、空いた時間を提案内容の質向上や新規仕入れ先の開拓に充てられるようになりました。

社内でも「Nintが使えなくなったら売上が20%減る」と冗談交じりに話すほど、欠かせない存在です。
もはや業務の一部として完全に定着しており、データを見ない日はないといっても過言ではありません。

商談の信頼性が向上。メーカー・得意先との関係も変化

導入前は、メーカーからの提案数字をそのまま受け入れることが多かったのですが、今ではNintのデータで裏付けを取ることが当たり前になりました。
客観的な根拠をもとに話ができることで、得意先やメーカーからの信頼も高まりました。
「なぜこの商品を選ぶのか」「どの程度の販売規模を見込めるのか」といった質問にも即答できるようになり、提案の採用率も上がっています。
社内の報告資料や商談用のプレゼン資料にもNintのグラフや数値が自然に組み込まれるようになりました。

今後はさらなる自動化と横断分析に期待

今後は、より効率的にデータを活用できる仕組みを整えたいと考えています。
たとえば、価格変動を自動で可視化できる機能や、特定の価格帯の商品を通知してくれる仕組みがあれば、バイヤー業務のスピードがさらに上がるはずです。
また、JANコードを活用した横断的な分析ができれば、ジャンルを超えた新たな発見につながると感じています。

Nintの導入によって、私たちは「なんとなく売れている」から「確実にこのくらい売れている」と言えるようになりました。
感覚に頼らない仕入れ判断が可能になったことで、チーム全体の意思決定が明確かつスピーディに。
これからもデータを起点に、確かな根拠をもって市場を見つめ続けていきたいと思います。