先ほどの売り場（商品部門）のグラフを、ID-POS分析の視点から、各月の利用者を母集団としてみてみると、そこには毎月大きな「利用者数の崖」が存在しています。

このグラフは、売り場を利用したお客さまの内約46％が、翌月同じ売り場を利用していないことを示しています。

これは、この売り場が「毎月利用するほどには、自分のニーズを満たしていない」と考える、お客さまの割合です。（ ≒ この売り場の顧客満足度は54%）この売り場に限らず、どの売場も大なり小なりこのような傾向を持っています。

私たちの売り場（商品部門）は、市場や競合との比較、相乗積や交差主義比率を用いた「売り手の都合」でつくられています。

そこには、売り場を利用するお客さまのニーズ、すなわち「買い手の都合」が含まれていないため、両者の間には、必ずこのようなミスマッチが存在します（＝これが「利用者数の崖」です）。

ところが、お客さまの約96％が物言わぬ大衆＝サイレント・マジョリティであると言われています。

寄り添うべき96％のお客さまのニーズを、お客さまの口から直接お聞きする事はできません。

お客さま第一ではあっても、肝心要の商談室に、お客さまは入れないからです。

POSデータに会員番号、すなわちIDがつくと、お客さまが「いつ と いつ」、「どこ と どこ」、「なに と なに」を選んだかが、わかるようになります。

「選択／非選択は口ほどに物を言う」事を利用して、BiZOOPeの分析メニューニーズの見える化は、お客さまのニーズを、互いに相容れず、それら以外は選ばない（非選択な）範囲、すなわちお客さまが売り場を利用する目的の範囲と、その中でお客さまが平均以上に選択を行っている範囲の２つに分類し、可視化します。

選択範囲中の単品が、お客さまの具体的な選択肢です。

※．「目的範囲」は前章の430gジャムと255gジャムのような関係、「選択範囲」は同一容量中のブルーベリージャムとストロベリージャムのような関係。

お客さまの選択範囲に対する最大選択肢数※1を決め、商品のカット／入れ替え／投入※2を行えば、選択肢過多でお客さまを迷わせてしまうことや、欠落によりニーズを満たせない事態を回避することができます。

BiZOOPeを使えば、迷いを生む余剰選択肢のカット※3がセミオートでできるため、お客さまが選びやすくなるだけでなく、本来のニーズを満たす新商品の投入が可能となり、売上向上が期待できます。

※1.ジャムの法則に則れば、7±2。
※2.商品の採用を望むお取引先さまには、商談時にその根拠を提示してもらいます。
※3.デフォルトでは、お客さまが選択を放棄しはじめる選択肢数９超を、余剰としています。

新商品については、分析結果から売り場に欠けているニーズ／選択肢の不足／入れ替えによる選択肢のリフレシュの3つの観点で、商品開発も含めた推論・提案を、AIにさせることができます。

お客さまのニーズ構造（お買い物地図）をそのまま陳列に再現すれば、見つけやすく（目的範囲）、選びやすい（選択範囲）、買い逃しのない棚割りが実現できます。

目的範囲や選択範囲を、選択肢と共に棚割ソフトに読み込ませれば、あとは同じ色を集めるだけ。 誰でも簡単にお客さまニーズに適った棚割を作成でき、売上向上が期待できます。

図は、棚POWERのハイライト分析による色分け例です。
カテゴリーキャプテンには、このような棚割りを依頼します。ニーズのままの陳列が困難な場合、特徴的なニーズのコーナー化を検討します。

新規に採用する商品を、分析結果のどの商品とどの商品の間に陳列すべきか、AIに推論させることもできます。

数量・金額・粗利などの「ランキング」ではなく、ニーズごとの人気No.1から順に振られる「採用順」で商品を採用していけば、誰でもバランスの取れた販促商品の選定が可能です。

お客さま一人ひとりの異なる状況や価値観に、選定した商品が響くため、売上向上が期待できます。

お客さまニーズを無視した売り込みは避けつつも、できるだけ多くの利用・来店は享受したい。

その為にはクーポンを喜んでいただける可能性の最大範囲である「目的範囲」の利用者をBiZOOPeから抽出し、クーポンのターゲットとします。 もちろん、予算に応じて「選択範囲」あるいは「選択肢」そのものへと、ターゲットを絞り込んでいただいても結構です。

年月日へのお客さまニーズは、ほとんどの場合「曜日」という形となって表れます。 

これは、好んでその曜日を選ぶ人や、その曜日にしか買いに来られない事情を持つ人がいることを示唆しています。

また、平均以上に選択されている期間（日数）が分かるということは、裏を返せば「選択が平均を下回り始めるタイミング」、すなわち「未利用化の周期」が分かるということでもあります。

 「お得」を特定の曜日だけに偏らせず、この「未利用化防止の重点日」を組み込んだ、効果的な販促計画の策定にご活用ください。

お客さまがその時間を好んで選択しているのか、あるいは選択せざるを得ないのか。 そのどちらであっても、記録された「利用状況」こそが、紛れもないお客さまニーズです。

単なる一日のピークとして見るのではなく、時間帯ごとに異なる「人」と「ニーズ」があり、それぞれのピークが存在するという事実。 この視点は、タイムセールや見切りの開始時間、人配（LSP）、営業時間判断など、多岐にわたる意思決定にご活用いただけます。

お客さまの店舗利用データは、現に多くの方が掛け持ちしている「リアル・ドミナンス（実勢商圏）」の姿を映し出します。

この「現実の利用実態」は、標準化政策や競合店対策、次なる出店政策を行う上での、極めて有効な判断材料となります。

利用しやすい場所にあるレジレーンへのお客さまニーズが高いのは当然ですが、もしかしたら担当チェッカーさんへのニーズが見えてくるかもしれません。 単純な利用方法としては、以下のような点が挙げられます。

・閑散時は「重点レコメンド」が付いたレジを開けておく。

・繁忙になるにつれて開けていくレジの順序を「採用順」に従わせる。

・チェッカーさんの練度と、レジレーンの「採用順」を合わせる。

・各レーン利用者に合わせた、レジ前エンド内容の検討。

レジの利用すらニーズが別れるという事実は、レジ業務の改善やレジ周辺の販促施策に全く新しい視点をもたらします。

お客さまの選択基準が「価格」のみに限定され、品種や容量を問わないケースは、現実のマーケットでは極めて稀です。そのため、単純なプライスライン政策は通用しません。

とはいえ、多くのお客さまが支持する具体的な「プライスポイント」は、データとして如実に表れます。 お客さまの感覚に合った、「値決め」の基準としてご活用ください。

ここでのニーズは、お客さまが主たる来店目的としている「売り場」や「ゴンドラ」の範囲を示しています。 しかし、実際の売り場のレイアウトは、必ずしもこの、お客さまの「ニーズ構造」（お買い物地図）通りに作られているわけではありません。

このギャップを埋める意思決定として、フロアやゴンドラ配置の最適化、重点カテゴリーの選定、カテゴリークーポンのターゲティング、部門に割り当てられたチラシ掲載品のカテゴリーへの割り振りなどに活用されます。

ただし、一点ご留意ください。 レシートに印字される「単品」が純粋な顧客接点であるのに対し、部門やカテゴリーはあくまで売り手が範囲を定めた「拡大顧客接点（人為的な枠組み）」です。分析の際には、この性質の違いへの理解が必要です。