長谷川拓美
「コロナ禍を経た今、書店での本の販売傾向や売れる本の内容は変化しました。POS分析（販売時点情報管理）だけでなく、DS.INSIGHT（ヤフーの保有する行動ビッグデータ）や本好きの人がつぶやくX（旧Twitter）などもチェックし『読者がほしい情報』を集約しています。分析した情報は、編集部の企画立案時に大いに利用してほしいです。関連するジャンルの動向などを分析することで、当社でもノウハウを積み上げPDCAサイクルを回して提供価値の向上に努めています。」（竹崎さん）
分析による需要予測も可能だという。主に出版社の営業部との会議において、発行した新刊の動きから、その後の売り上げはどの程度まで伸びるか、適正在庫数はどのくらいか、市中在庫のあるべき冊数はどれくらいか、返品率の推移はどうなっていくのかをロジックで導き出している。
ただ、本の売れ行きにはスーパーエビデンスがあるわけではない。
「テレビ番組の中で取り上げられたりすると、急にその本の在庫が逼迫します。重版を出版社が決定しても、オフセットで印刷し市中に並ぶには10日くらいかかります。今、分析には『Tableau（タブロー）』というBIツールを主に使っています。そこには、本のPOSデータだけでなく、グループのhontoサイトにおける行動データや、生活者が『honto with』というアプリで「欲しい本登録」を行った件数データもそのツールで可視化しています。購入前の『認知』や『関心』を測る指標として需要予測などの分析に活用しています。また、SNSのデータの取得や活用についても研究を進めています。」（竹崎さん）
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