◆ 経営者様がExcelで本当にやりたかったのはこういうことではありませんか？
経営者や現場の担当者の方々は(どんなソフトを使うにせよ)、例えば以降の(01)～(21)のようなことがパッパッパッとリアルタイムに（すぐに）、知りたいのではないでしょうか？
そして「昔」Excelを買ったのは、「ほんとうは」、こういうことが「安く」「短期に」できると思ったからじゃないでしょうか？
(00) ※2018/01/23 追記 以下の記事のような数値化をしたり、その数値化のための「モトとなる数字を集計」する。
【Excelの真の基礎やパソコン操作の基礎に超関係する本のご紹介01～「上司と呼ばれる方全員」と、新入社員の方々や学生さんなどに是非読んで頂きたい本2冊～『孫社長にたたきこまれた・すごい「数値化」仕事術』と『孫社長のむちゃぶりをすべて解決してきた すごいPDCA 』】
https://euc-access-excel-db.com/tips/ct09_biz-pctec/ct090201_biz_pc_basic/book_sugoi-quantified_n_pdca
(01)各種の「〇×別」の集計。
・「気温別＋商品別」の売上、粗利、推移、％（各種構成比）、履歴・明細、など。
・「気温別＋アイテム別（カテゴリ別）」 の同上
・「顧客の 男女別＋年収別、男女別＋趣味別、男女別＋好きな食べ物別」 の同上
・「大きさ別、性能別、機能別」 の同上
・「主力製品別、パッケージ別、主要原料別」 の同上
・「ターゲット年齢層別＋スタイル別、ターゲット年齢層別＋雰囲気別」 の同上
・「従業員別、取得資格別、スタイル別＋主力製品別＋色別」 の同上
などなど。
(02)一番回転率の高い、粗利金額の大きく出ている商品のベスト５を知りたい。
(03)時間別や曜日別に、どのパン(食品)が売れているのかを知りたい。
(04)逆に「このパン(食品)の次のようなこと」を知りたい。
・毎日の時間別(1時間単位・分単位)の売上と粗利の推移、
・今月全体の時間別の売上と粗利の推移、
・曜日別の売上と粗利の推移、
など。
(05)このお客様が買った全商品を写真表示して、お客様の好みの傾向や逆に足りないもの、お勧めしたら喜んで頂けるかもしれないものをみんなで探りたい。
(06)５月４日の商品Aの売り上げと粗利は?
(07)商品Ｂの８月の一ヶ月の売り上げは？
(08)今月のお店全体の粗利は？
(09)過去１０年に「このお客様がいったいいくら儲けさせてくれたのか？」
(10)この、色、形、仕様、カテゴリ、の商品はどれだけ売れているのか？売上、粗利、月別推移、など。
(11)過去３か月と１か月で一番粗利金額の大きいお取引先（メーカー等）は？比較等したい。
(12)決算月に意外とパワーのある商品は何？
(13)RFM集計（例えば顧客の９ランク分類等）
例えば顧客を、お買い上げ累計金額と来店回数などでランク分けしたい。
１００回から２００回の来店、かつ、５０万～２００万のお買上げのお客様は「超優良顧客（恐らく口コミして下さってる）」…
５０回から９９回までの来店、かつ、５０万～２００万までのお買上げのお客さまは「優良顧客（ある程度ご満足頂けてる）」…
１回から４９回までの来店、かつ、５０万～２００万までのお買上げのお客さまは「良顧客（ご不満が一番大きいかもしれない）」…
といった感じで。
(14)DMを作成する、ラベル印刷をする、ローラー訪問をする、等々のための、少し複雑な顧客リストアップ。
たとえば、以下のような顧客名簿のリストアップ。
・2006/01/01～2010/12/31までの期間にエアコンのＡの機種～Ｎの機種を買ったお客様のうち、
・その後エアコンの買い替えが一切無い、か、
・ミニエアコンの、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｆの機種を追加買いしたお客様で、
・○○区と○○区の、持ち家もしくはマンションのお客様の住所を、
・顧客９ランク別にリストアップする。
・ただし、ローラー訪問にも使うかもしれないので、ひとまずの並べ替えとしては、区、町、丁目、番地、ランク、の順に並べておくこと。長居の方針ではないため、番地別に訪問して移動距離を少なめにしたい。
(15)そもそもうちのお店のお客様はどこに多く分布してる？
お近くなのにいらして頂けてない地区はどこ？
(16)この商品の在庫はどのくらい残ってる？
(17)この分のお金って入金された？分割？残高は？
(18)この売り上げの請求先はどこ？なんで入金されてないの？集金の担当は誰？
(19)〇月〇日までに仕入れた、A社とB社のこの品番の商品の一覧を見たい
(20)〇月〇日までに仕入れた、B社とD社のこの品番の商品の一覧、仕入れ値の合計、アイテム別の仕入れ値合計、色別の仕入れ値合計、仕様別の仕入れ値合計、を集計したい
(21)「売上明細表」には買われた商品の商品IDと実際の売値だけしかない。でも「商品マスタの表」には商品IDごとに仕入れ値やその他の各種の情報が書いてある。ここからこの２つの表を商品IDで結び付けて、「売れた商品の実際の売値と仕入れ値の一覧表」を作りたい。それが出れば、粗利益が出せる。ついでに顧客ごと、メーカーごと、アイテムごと、月ごと、月度ごと、色ごと、気温ごと、指定した期間ごと、の粗利も出したい。
などなど。
実はこれ、Excelで相当部分まで出せるのです。
しかも、VBAプログラムを激減させて。（ゼロではないのが玉にキズ、なんですが・・・(^^))
あまり大々的にアナウンスされてはいませんが、僕が勝手に言っています「Excelの真の基礎」を使うことで、それが可能となります。
「Excelの真の基礎」では、「Excelを単なる紙と電卓の延長として使う使い方」で全部を無理に押し通そうとはせずに、途中から「Excelを”真のコンピュータ”として使う使い方」をします。
そしてそれには２つの機能を中心に使います。
・SQL（簡易版）と
・ピボットテーブル
の２つです。
この２つの機能を活用すると、例えば、従業員5名以下の零細企業さまや個人事業主様、Webショップを開いている方、におかれましては、非常に安価に、短期間に、短時間に、以降に挙げるような集計やリストアップを、
・ExcelVBAプログラムや高度な関数、リンクの嵐を激減させつつ、
・かつ、早いものですと、秒単位、分単位で、くるくる切り替えて、
・リアルタイムに、
行うことができます。
●上記２つの機能と、３枚～５枚の表だけで何が出せるのか？
基本的には、
・顧客マスタ(顧客台帳などとも呼びます)、
・商品マスタ、(商品台帳などとも呼びます)
・売上明細、
といった３枚の表さえ作っておけば、相当のことができます。
冒頭に挙げたような数字は多くは簡単に出せます。
一部はVBAを使うよりも簡単に出せます。
それに加えて
・従業員マスタ、
・取引先マスタ、
といった表も作れば、一般的には数百～１０００通り以上のビジネス用の集計は出せます
例えば次のようなものは意外とラクに出せます。
実際に操作されてもし「なんだよ！言うほど楽じゃないじゃん！！」とお感じになったとしても、でも、それでも、VBAプログラミングを覚えて処理するよりは10倍以上、ラクで早いです。
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気温別の売上 粗利 推移 ％ 履歴（明細）
時間別の売上 粗利 推移 ％ 履歴（明細）
一定期間別
月別
月度別
年度別
週別
時間別
分別
秒別
顧客別の売上 粗利 推移 ％ 履歴（明細）
年収別
趣味別
誕生日別
居住地域別
市別
町別
番地別
男女別
扶養家族別
好きな食べ物別
嗜好別
商品別の売上 粗利 推移 ％ 履歴（明細）
メーカー別(取引先別)
商品アイテム別（大分類別、中分類別、など）
価格帯別
スタイル別
サイズ別
ターゲット年齢層別
トーン別
色別
雰囲気別
大きさ別
重さ別
性能別
強度別
機能別
パッケージ別
仕入れ期間別
主要原料別
主力製品別
勘定科目別
支店別の上記のすべての数字の計算
全店まとめての、上記のすべての数字の計算
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従業員マスタを加えれば次のような集計も瞬時にできます。
従業員別の売上 粗利 推移 ％ 履歴（明細）査定ポイント数
接客担当者別
従業員ランク別
技能別
取得資格別
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上記の項目の複合型の集計。
たとえば・・・、
「気温別・商品別」
「気温別・アイテム別」
「男女別・年収別・趣味別・好きな食べ物別」
「大きさ別・性能別・機能別」
「主力製品別・パッケージ別・主要原料別」
「ターゲット年齢層別・スタイル別・雰囲気別」
「従業員別・取得資格別・スタイル別・主力製品別・色別」
・・・の売上、推移、履歴・明細、など。
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来店回数別 顧客リスト
購入金額別 顧客リスト
といったリストも。
顧客リストは、地図ソフトと連動させて分布図作成も可能です。
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RFM集計
(※注意！！・・・コンピュータができるのは集計・リストアップまでです。RFM集計のことをもともとRFM分析というらしいのですけど、コンピュータごときに「分析」はできません。この集計にしてもこれを通じて、確率の高めの対策を考えたり、シュミレーションのヒントとしたり、接客向上のヒントとしたり、ということくらいしかできません。また、本当にその人が優良顧客か違うのかの判断は別の指標・・・例えば顧客ごとの粗利率や返品率、その他のお店への貢献度、外部要因、等々なども加味して人間の「脳」が勘や五感を活用して行います。）
顧客を、お買い上げ累計金額と来店回数などでランク分けできます。
１００回から１０００回の来店、かつ、５０万～２００万のお買上げのお客様は「超優良顧客」・・・
５０回から９９回までの来店、かつ、５０万～２００万までのお買上げのお客さまは｢優良顧客｣・・・
（あくまで仮の・・・ですが）
などといったふうにお客様のランクわけをすることができます。
（これもあくまで仮の・・・ですが）
ランク分けしたあとの結果は、以降のような意味合いを持つものとして、とらえることもできます。
（ほんの一例です。これがすべてじゃありませんのでご注意を・・・）
RFM集計は不動産のように「単価が高すぎる」、とか、逆に100円ショップのように「低すぎる」ような場合、分析結果が生きてこない場合もありますが、でも、多くの企業において一つの指標にはなります。
実際に分析の入門や現状把握の方法としてよく使われます。
以下、「ラトルズ発行：小さな社長のためのExcelでマスターする経営分析」 P８５から引用しました。
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(01)R（最新購入日）が高いほど、将来的に企業貢献度の高い顧客
(02)F（回数）やM（金額）が高くてもR（最新購入日）が低ければ、競合他社に奪われている可能性が高い顧客
(03)F（回数）が低くM（金額）が高ければ、R（最新購入日）の高いほうが「よい顧客」
(04)R（最新購入日）が同じなら、F（回数）が高いほど常連客
(05)R（最新購入日）やF（回数）が高くてもM（金額）が低ければ、購買力が低い顧客
(06)R（最新購入日）が同じなら、M（金額）が高いほど購買力の高い顧客
(07)RFMすべてが高い顧客は、上得意様
(08)RFMすべてが低い顧客は無視しても良い
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RFM集計にて、たとえば、上記のような集計・分析ができます。
RFMの中でも、「F」（購入頻度）と「M」（お買い上げ金額の累計）で集計する「FM分析」というものが小売業などで良く使われます。
※上記はあくまで一つの判断方法ですから、実際には個々の会社様によってもう少し異なると思います。
（例えば⑧はそう言い切れない会社様も。）
また、One To Oneマーケティングなどにも利用できるそうなのですが、One To One マーケティングでは、「金額」を単純な購入金額累計ではなくて、「金額÷回数」で出した、つまり、一回単価でランク分けすることもあるそうです。
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Excelでは、上記のようなRFMでの集計・・・、例えば「累計来店回数と累計購入金額、での９ランク分類と各ランクの住所録名簿のリストアップ」、といったことがピボットテーブルで行えるようになっています。
具体的な方法は、当サイト内の、Excel2000で30分で作るバーコードPOSレジのコア部分（定型集計効率化サンプル）ダウンロード の、【作り方や集計・それに基づくストーリー想定などのファイルのみ 約5MB・121ページ】のPDFの、56ページあたりから118ページあたりまで、特に、60ページあたりから実例の流れが画像付きで書いてありますので、よかったらご覧になってみてください。
※本サイトのPDFはWord2010でPDF化したせいか、PDFの中にVBAコードなどが書いてあってもそれを正常にコピペできません。Zipの中にモトのdocファイルがあるPDFは、そのdocファイルのほうのVBAコードなどをコピペしてください。無い場合はすみませんが手打ちで入力してください。
