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顧客PFV ✕ 年代

PFV は Purchase Feature Value ＝ 購買特徴量の略です。

売上方程式（売上 ＝ ID数 ✕ ID回数 ✕ 客点数 ✕ 点単価）においてID数は顧客そのものですが、残りの平均値であるID回数は利用頻度、客点数、点単価はご利用一回のカゴの中身といったように顧客の利用の仕方を示すものです。

顧客PFVはこの顧客の利用の仕方をクラスター分析にかけ、顧客IDを8つの利用スタイル（業態との付き合い方）に分類したものです。

表を見て行く上で大事な事は、全てのPFVと年代の組み合わせに値が入ったという事実です。

生活史的にその年代に入るとそういう状況に置かれ、そういうニーズを持つ人の割合が増えるであろう傾向は読めても、「30代ならこう」という論法は成立しないという事です。

大きく3つのタイプの利用行動が見られますので、それぞれについてデータを概観して行きます。

論点となるPFVを太枠で囲っています。

人口が減少している昨今、構成比最大のこれらのPFVを持つ顧客の維持／増加は極めて重要な事に思われます。

ここまでのPFVを同業態との競合状況を抜きに、顧客が持つ特性としてそのまま素直に受け入れるならば、スタイルこそ違えはっきりとした業態の使い分けを好む顧客と推察されます。

オールドスタイル的ではあるものの若年層の構成比がしっかり立っている事からも、こういったニーズは今後も存在し続けるものと思われますので、これらのニーズに応え続けて行く事もまた重要です。

これも顧客が持つ特性としてそのまま素直に受け入れるとするならば、週3で1カゴを利用する事（頻度買い）も、月2で3カゴを利用する事（まとめ買い）も、顧客の置かれた状況／ニーズが異なるのだという事になりますので、一概に頻度を増やせば／点数を増やせば或いは単価を増やせば良いというものでもありません。

そもそも一人ひとり異なる全員の状況／ニーズに個別に寄り添う事が不可能なのは自明な為、セグメントを行うと言う事は ー

１）なるべく全員に寄り添う状態に近付けるよう、状況／ニーズを慮れる数（PFVの場合8つ）に類型化する　

２）場合によっては更に経営資源を集中し、徹底的に寄り添うセグメントを絞り込む（例えば図のNo.4〜7）

という二つの意味を持ちます。

業態として、8つのPFVそれぞれに寄り添って行くのか、No.5のPFVに絞り込んで徹底的に寄り添うのか、はたまたその中間かという話になりますが、絞り込めば絞り込む程マーケットサイズは小さくなってしまいます。

いづれにせよ「ロイヤルに寄り添う」でも「30代に寄り添う」でも無く、顧客が置かれた状況と、その状況下でのニーズに寄り添うというのが基本となりますので、それが顧客が持っているたった8つのPFVによっても大分異なるのだという事をご理解頂ければ幸いです。

以上、顧客PFV ✕ 年代 についてでした。