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” ニーズが見える ” ID-POS分析
ここでは何を重点と見るべきか？BiZOOPe の Tapir_MK を使ったID-POSによる重点カテゴリーの選定の仕方について記します。
ID-POS分析の勘所にも書いたように「各部門はより多くの顧客、すなわち来店客数に貢献しなければならない」という考えの下、ID数の多さ、中でも「それでなくては嫌！」な非併買のID数の多さを重点の拠り所としています。
重点部門、重点単品等についてもセオリーは全く同じですので、是非参考にしてみて下さい。
カテゴリーの粒度が変われば分析結果も変わります。前提となるカテゴリーの粒度についてはカテゴリー粒度の検討 をご覧下さい。
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。
※.以降では理解のし易さの為、粒度が余りに細かすぎるカテゴリーについては除外して集計しています。
重点カテゴリーの設定
重点カテゴリーの設定
図は酒部門のカテゴリーをTapir_MK でマーケット・セグメンテーションに掛けたものです。
管理の都合上重点カテゴリーには設定個数があるかと思いますが、単純に言って図の採用順が設定個数以内のカテゴリーを重点とすればOKです。
但しレコメンド＝1stのカテゴリーに関しては、設定個数を越えても必ず選ぶようにして下さい。
seg_fは、f1という買い回りのグループと、f2という買い回りのグループ間で起こる併買が極めて少ない事（顧客非重複）を表しています。
その為、双方から1カテゴリーづつを選ばないと、顧客のカバー率が著しく落ちる為です。
seg_nは、seg_n内のカテゴリー間での併買が平均以上に行われている事（顧客重複）を表しています。
その為、1stレコメンドの無い各seg_nからID数最大の1カテゴリー（2ndレコメンド）を重点カテゴリーとする事で、更に顧客のカバー率が上がります。
採用順昇順での、併買を無視したID数の単純和が、2ndレコメンド迄の範囲でID数合計に達しなかった場合、ID数の単純和 ≧ ID数合計 となる採用順のカテゴリー迄3rdレコメンドが振られますので、カバー率を極力100%に近づけたい場合、3rdレコメンド迄のカテゴリーを採用します。
余りに多くのカテゴリーを選んでしまうと「重点とは何ぞや？」となりかねません。レコメンドカテゴリーが極端に少ない場合を除き、基本的には2ndレコメンド迄を、重点の過選択に対する歯止めとします。
ランチェスター戦略を適用し更に絞り込む場合
ランチェスター戦略を適用し更に絞り込む場合
ここからは応用編です。
自店が他店に対し、酒マーケットにおける相対的な弱者の立場にあった場合、例え一部のマーケットを切り捨てたとしても、ランチェスター戦略に則り、より絞り込んだマーケットで圧倒的No.1戦略を採りたいと考えるケースもあるでしょう。
その場合、最もID数の多いマーケットセグメントであるseg_f ＝ f2 で戦うというのが、よりストアコンセプトから乖離しないセグメント選択となります。
（余談ながらf1がオールドスクールな、f2 がニュースクールな酒マーケットに見受けられます。）
seg_f ＝ f2 で戦う事を選択した時、自店にとってのマーケットは酒部門から seg_f＝f2 に変わり、マーケットに参加するカテゴリーも顧客も変わる事から、再度Tapir_MK でマーケット・セグメンテーションを掛け直します。
その結果が図になります。
重点採用の考え方はここ迄と同じです。
マーケットを絞り込んですら酒部門で2番目にID数の多いスピリッツに何のレコメンドも付かないのは、ID数最大のリキュールとの顧客重複が多い事によります（例えばリキュールのクーポンを出せば、スピリッツの顧客は大方カバーされてしまう）。
以上、重点カテゴリーの設定の仕方についてでした。
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