ID-POS意思決定支援クラウドサービスBiZOOPe
代表的なID-POS分析メニューと機能

自分より上位の商品と顧客IDが重ならない（非併買）の利用者数ベスト商品を最大50迄選抜して来ます。

マーケター（MK）向けTapir。

①指定の商品群／分類群を顧客にとっての利用メリット毎にセグメンテーションします。

②商品／分類相互の関連から”並び順”を振ります。

③商品／分類にMK指向の”採用順”を振ります。

販促、クーポン、フロアレイアウト等、MKの意思決定を支援します。

ある意味これさえマスターできればOK♪
その理由はー
なぜID-POSなのか？なぜBiZOOPeなのか？  で

マーチャンダイザー（MD）向けTapir。

①指定の商品群を顧客にとっての利用メリット毎にセグメンテーションします。

②商品相互の関連から”並び順”を振ります。

③商品にMD指向の”採用順”を振ります。

商品カット、棚割等、MDの意思決定を支援します。

　通常の併買は謂わば「自分の好みの相手リスト」ですが、逆引き併買は「自分を好んでいる相手リスト」です。

特に生鮮商材とのクロスMD、決定している商材に対するチラシ紙面構成模索に最適です。

※.指定は1ヶ月単位、1SKUに限定。

　2期間中に、2つの商品(群)間に発生した顧客の流入出を集計します。

流入超過／流出超過に対するブランドスイッチの影響等を評価できます。

　各期間でトライアル顧客がどれだけ発生したのかを、推移表示で示します。

トライアルを狙った商品販促の検証等に利用します。

顧客は基本的に離れて行くものですので、常にトライアルを生み出し続ける事が重要です。

　ある期間（from）に購買を行った顧客が、その後どのようになって行ったのかを、推移表示で示します。

リピートを狙った商品販促の検証等に利用します。

トライアルで得た顧客の離反を、他社比で少しでも少なくする事が肝要となります。

　匿名加工済みのID-POSデータのダウンロード機能です。

主にメーカーのマーケターに好んで利用されている機能です。

　2期間、2店舗（群）間比のKPIツリーをグラフィカルに表示、ドリルダウンにより原因を探る事ができます。

政策の効果検証や、店舗の強み／弱み診断（不振店対策、競合店対策）に利用します。

　来店頻度の高いF1顧客の離反をML（Machine Learning）で予報します。

離反前に一回でも多く来店してもらう為／あわよくば復縁してもらう為のクーポン政策等に用いられます。

　御社（企業）という”売り物”に対して、顧客はどのような価値感、利用メリット認識を持っているでしょうか？

BiZOOPeでは店舗、部門、SKUを問わず、串刺しで分析可能な顧客の利用行動セグメントとして、顧客PFVをご用意しています。

　複雑怪奇、マニアックなID-POS分析は要らない！

ベン図でポン！では2つの顧客コードファイルを組み合わせて、ベン図の任意の場所に属する顧客コードをファイルとして抽出出来ます。

単純なしくみですが、組み合わせ次第で利用用途が膨らみます。