” ニーズが見える ” ID-POS分析
ID-POS分析の勘所でも書いたように、直近のデータが最も現状のマーケットを正確に反映しています。
しかし、長いリードタイムを要するチラシ販促のような場合、季節性に左右されるようなカテゴリーについては、若干なりとも未来を見通しておきたいところです。
バイヤーさんなら直感的に理解できる為不要でしょうが、将来のマーケティングオートメーションの為にも「ハネる」とは何なのか?経験則的に得た Tapir_MK によるデータの見方を解説してみたいと思います。
以下、分析条件についてはID-POS分析の勘所 に準じます。
何故そうなるかの理由、用語、ロジック等については別途 【ロジック】実際には大量の計算が必要なのでBiZOOPeが計算します をご覧下さい。
店舗数の増減をはじめとする外的パラメータによって、単純な物理量のアップ率からハネを掴むのは容易ではありません。
ハネをマーケット構造の変化と捉える事で、上手くこれを捉えられる事が分かりました。
具体的には、これは Tapir_MK のレコメンドの変化に表れます。
図のようなチラシ実施週(図の赤フォント)と直近、前年というデータ集計期間を取った際に、直近レコメンド無しもしくは3rdレコメンドだったのものが、前年1stレコメンドだった場合、近未来においてもハネる(同様の事が繰り返される)事が予測されます。
直近レコメンド無し/3rdレコメンド、前年2ndレコメンドのものの中にも時にハネそうなものが見受けられますが、売場勘の無い人にとっても確実なのは前述のような大きな変化です。
直感に照らしてハネると判断できる場合はその限りではありませんが、そもそもそのように判断できる人にとって、この分析は不要なものです。
ビビットな変化の例として、花粉症の季節前後による医薬品各カテゴリーの変化を挙げてみました。見易くする為に3rdレコメンドをレコメンド無しに書き換えています。図の左が当年直近期間のマーケット構造、右が前年翌期間のマーケット構造です。
鼻炎薬(アレルギー薬)が当年レコメンド無し、前年翌期間1stレコメンド(図の赤フォント)でハネる事が予想されます(採用順も1位)。
反対に風邪補助薬については当年1stレコメンド、前年翌期間レコメンド無し(図の青フォント)でオチる事が予想されます。
どちらのレコメンドも同じ1stの小児用薬、総合感冒薬(ファミリー)については販促に採用するにおいて鉄板のカテゴリーと言えます。
販促商品の採用においては、直近のマーケットを正とするだけでは無く、前年翌期間を見る事でハネると目されるカテゴリーを採用し、オチると目されるカテゴリーを採用しないのも一つの手です(但し、こと単品については直近実績で採用します)。
以上、ハネるカテゴリーの確認方法についてでした。
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