完成イメージ
利用者が最初に状況を把握し、異常箇所を絞り込み、明細へ移動できる3段階の分析導線を想定しています。
小売売上ダッシュボード
2026/04/01 – 2026/06/30売上金額
¥123.4M
前月比 +6.4%
客数
12,480
前月比 +4.4%
客単価
¥4,820
前月比 +4.8%
粗利率
28.6%
前月比 +0.4%
前年比
+12.4%
前月比 +0.6%
主要KPIの推移
カテゴリ別ランキング
東京92
大阪78
名古屋66
福岡54
札幌42
このダッシュボードで判断できること
どの店舗・エリアの売上が落ちているか売上変動の原因は客数か客単価かどのカテゴリ・商品が伸びているか販促施策の効果が数字に出ているか
想定利用部門:店舗運営・営業企画・商品部。実運用ではエリアマネージャーごとに担当店舗の初期フィルターを分ける設計が有効です。
主なKPI
数値の正しさを担保するため、名称だけでなく定義・計算式・対象期間をKPI定義書で固定します。
| KPI | 定義 | 計算例 |
|---|---|---|
| 売上金額 | 対象期間の税抜売上合計 | SUM([売上金額]) |
| 客数 | ユニークなレシート数 | COUNTD([レシートID]) |
| 客単価 | 1会計あたりの売上 | SUM([売上金額]) / COUNTD([レシートID]) |
| 粗利率 | 売上に対する粗利の割合 | SUM([粗利額]) / SUM([売上金額]) |
| 前年同月比 | 前年同月に対する売上比率 | 当月売上 / LOOKUP(前年同月売上) |
必要なデータ
| テーブル | 主な項目 |
|---|---|
| 売上明細 | レシートID、店舗ID、商品ID、数量、売上金額、原価、日時 |
| 店舗マスタ | 店舗ID、店舗名、エリア、業態、開店日、閉店日 |
| 商品マスタ | 商品ID、商品名、カテゴリ、部門、売価、原価 |
| カレンダー | 日付、曜日、祝日フラグ、週、月、年度 |
| 販促カレンダー | 施策ID、施策名、期間、対象店舗、対象カテゴリ |
推奨データモデル
マスタ→明細・履歴テーブル→分析用マート→BIダッシュボード
設計の基本
売上は返品・値引きを含めた純売上で持つ店舗IDと商品IDを共通キーとして接続するカレンダーテーブルで営業日数を管理する開閉店店舗は既存店比較から除外できるフラグを持つ
Tableau / BIでの構築ポイント
以下は計算フィールドのイメージです。実際の項目名とデータ粒度に合わせて調整してください。
// 売上金額
SUM([売上金額])
// 客単価
SUM([売上金額]) / COUNTD([レシートID])
// 既存店前年比
SUM(IF [既存店フラグ] THEN [売上金額] END)
/ SUM(IF [既存店フラグ] THEN [前年売上金額] END)
SUM([売上金額])
// 客単価
SUM([売上金額]) / COUNTD([レシートID])
// 既存店前年比
SUM(IF [既存店フラグ] THEN [売上金額] END)
/ SUM(IF [既存店フラグ] THEN [前年売上金額] END)
構築手順
- 利用者と判断事項を整理する
- KPI定義とデータ粒度を固定する
- 元データとマスターを整備する
- 各グラフをワークシート単位で作る
- フィルター・アクションを設定する
- 元帳との数値照合と受入テストを行う
よくあるミス
返品・値引きを含めずに売上を集計する客数をレシートではなく明細行数で数えて水増しする前年比較で営業日数・曜日並びの差を無視する開店・閉店した店舗を補正せず既存店比較する
このテーマの構築を相談する
「自社データでこのダッシュボードを作れるか」「必要なデータが揃っているか」など、ざっくりした状態からの相談で大丈夫です。KPI定義書やデータモデル図の個別作成にも対応します。