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店舗の利用目的と重点カテゴリーの役割

顧客から見たお店の利用目的は様々です。皆が皆、常にお店の全てを求めて来店する訳ではありません。
例えばスーパーを「お弁当屋さん」として利用する人や、ドラッグストアを「化粧品屋さん」として利用する人が居ます。

ドラッグストアを「化粧品屋さん」と見做している人は化粧品を利用し、他のカテゴリーを余り利用しません＝非併買。

ドラッグストアを「お酒屋さん」と見做している人はお酒を利用し、他のカテゴリーを余り利用しません＝非併買。

「化粧品屋さん」と見做していても「資生堂」以外利用しない人も居ますし、「お酒屋さん」と見做していても「ビール」以外利用しない人も居ます＝非併買。

それでも全体的には「資生堂とビール」よりは「資生堂とコーセー」、「ビールと発泡酒」を利用する人が多い事もまた事実です＝併買。

このようなカテゴリー相互の顧客の利用関係を統計解析に掛ける事で、「我が店をおおよそ何屋さんと見做して来店している人が多いのか？」「何をお店の利用目的として来店している人が多いのか？」を類型化する事ができます。

各利用目的に一つでも競合他店を圧倒するカテゴリーを持っていれば、幅広い顧客の来店の動機付けに繋がります。

この中から重点カテゴリーを一つだけ選ぶとすれば、当該接点利用者のカバー率が最も高い「スピリッツ」となります。

部門の売上も重要ですが、「より多くの顧客に店に来てもらう」「より多くの顧客にとって関心がある」事が店の売上にとってより重要だからです。

理屈上は図中の「採用順」昇順で利用者率累計が100%前後になる迄を”重点”としたい所ですが、多すぎても「実行不可能」に陥ってしまう為、やめておきましょう。

出費（金額）が多い「大人用おむつ」、利用者は少ないが個人出費（ID金額）が高い「ウィズアウト」を低価格で提供する事も、家計が助かり利用動機に直結する可能性があります。

重点カテゴリーとしては「アルージェ」の利用者率が50.50%と卓越します。

この利用目的中でNo.1とは言え、部門内の売上や粗利から”重点”を決めていたら「アルージェ」が重点カテゴリーに位置づけられる事は無いでしょうね。

重点としては利用者率、R率（この場合2回以上利用者率）ともに高く、当然この中ではメインの来店目的であろう１００円均一が軸となります。

重点カテゴリーを一つあげるならば利用者のカバー率が最も高く出費も多い「おむつ」となります。

seg_f＝f1中で個人出費が最も高く、「採用順」でも「おむつ」に次ぐ「ミルク」を低価格で提供する事も、家計が助かり来店動機に直結する可能性があります。

重点カテゴリーはseg_f＝f1中で利用者のカバー率、出費共最も高い1stレコメンドの「ペット」となります。

個人出費が高い「資生堂」を低価格で提供する事も、家計が助かり来店動機に直結する可能性があります。

重点カテゴリーは、利用者率、R率共に高い「デリカ・惣菜」です。

出費が多い「風邪薬」、個人出費が高い「ドリンク剤」を低価格で提供する事も、家計が助かり来店動機に直結する可能性があります。

重点カテゴリーは利用者率、出費、個人出費の全てが seg_f＝f3 中No.1の「菓子」です。

利用者数についてはセグメントを越えた全体の中でもNo.1のカテゴリーです。

重点カテゴリーは利用者率、R率、出費、個人出費の全てがセグメントNo.1の「一般食品」となります。

重点カテゴリーは利用者率の最も高い「生理用品」です。

出費が多い「殺虫剤」、個人出費が高い「外用薬」を低価格で提供する事も、家計が助かり来店動機に直結する可能性があります。

あくまでも類型化ではありますが、理論上はこのような利用目的単位で売り場を構成すれば、利用目的の異なるそれぞれの人にとって自然な「見つけ易く、選びやすい、あれもこれも」売り場となる筈です。

f1_n1〜f5_n9の各単位及び表中の「並び順」も数字が近いもの程関連性が高い＝近くにあった方が良いという事になります。

重点カテゴリーについては売り場のマグネットとして、またそれぞれに異なる幅広い利用目的に対して訴えかけるチラシ／クーポン対象として用いる事ができます。

利用目的は部門を跨ぎますが、流石に現実の売り場で部門を跨ぐのは顧客にとっても突飛過ぎる為、実際には部門毎に分析を行った方が良いでしょう。

【これからのID-POS活用を真剣に考えてみよう！】フロアレイアウト 

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重要なのはこのような全体状況を「知る」事です。

また利用目的は部門を跨ぐ為、重点カテゴリーの選抜は部門内からのみならず、利用目的単位の中からも見定めるべきだと言うことです。

ここ迄のロジック詳細に興味のある方は Tapir_MKによるマーケティングの教科書  を御覧ください。

図表中の「採用順」「レコメンド」は利用ID数に基づいた項目ですので、特に判別にあたってカテゴリーの粒度が問題になります。

適切な分類粒度の考察については 【これからのID-POS活用を真剣に考えてみよう！】商品分類体系（カテゴリー） を御覧ください。