ID-POS意思決定支援クラウドサービスBiZOOPe
【これからのID-POS活用を真剣に考えてみよう！】
商品カット／絞り込みと最低品揃え
ここまでフロアレイアウト、ゴンドラレイアウト、エンド陳列 と流れに沿って連載して来ました。
そうなると「次はプラノグラム（定番棚割）かな？」と思われるでしょうが、段階を追ってまずはその前に商品カット／絞り込みと最低品揃えについて、次いで次回は新商品の投入／開発について真剣に考えてみたいと思います（真剣に考えすぎて、今回については本当にシステムの仕様変更が発生しそうですorz）。
商品を絞り込めば作業が減ります（単品作業はSKU数に比例）。
最低品揃えを置けば利用が増えます。
労働力人口、商圏人口いづれの減少傾向も暫くは止まない現代において、益々重要な考え方になって行くのではないでしょうか。
プラノグラム編への布石として、ゴンドラ（台）一本じゃあつまらないけれど、多すぎても解説が複雑になってしまう為、前回までの流れで一般食品 ＞ 菓子 と来た中の二本パターンであった「珍味・豆菓子」で論を進めて行きたいと思います。
集計のレギュレーション
利用メニュー：BiZOOPe の Tapir_MK（テンポラリーTapirにおいても利用可能なメニュー）
期間：2018年5月28日 〜 26週間
店舗：静岡地区の複数店舗
商品：デモデータから「一般食品 ＞ 菓子 ＞ 珍味・豆菓子」配下の単品
表示：一部の列を追加／削除／非表示しています。
珍味・豆菓子（単品）のクラスター分析結果
表の主要な項目について説明します。
（表をクリックで開きます）
【seg_f】
セグメントfar（遠い）の略で、顧客にとっては漠然とした売場の利用動機です。棚割的には「ゴンドラ（台）が分かれても良い位異なっている＝当然ゾーンは分けるべき」、顧客にとっては「利用時の精神モードが異なる」もしくは「利用顧客が異なる」と解釈されます。
【seg_n】
セグメントnear（近い）の略で、顧客にとってはより具体的な利用動機、需要の塊、選択の範囲を指します。この塊中の単品同士は「利用目的が近い＝代替可能である」転じて「カニバリゼーション／ブランドスイッチが起こる間柄である」とも解釈されます。
【並び順】
ざっくりと「より数字が近いもの程、顧客にとっての利用メリットが近い／商品同士の関連性が高い」事を表す指標です。
【採用順】
商品の採用すべき順番です。重複なく、より多くの顧客の価値観に響くように順番が振られます。
デフォルトでは利用ID数に基づき振られますが、下表については加重平均（1日1店舗平均）ID数に基づき振っています。
【レコメンド】
seg_fの利用メリットを代表する商品に「1st」、seg_nの利用メリットを代表する商品に「2nd」と振られます。
いづれも採用順に基づき、需要の塊であるseg_nから最低一商品には振られています。
レコメンドがついた商品については代表的利用動機であるが故に全店で採用すべき「最低品揃え」と言えます。
1st：seg_fを代表する＝売場を代表する正に超最低品揃え
2nd：seg_nを代表する＝顧客の各需要を代表する最低品揃え
これらの算出ロジックについて詳しくはこちらをご覧ください。
考え方は至って簡単です。
表を採用順で降順に並べ替え「自分にとって都合の悪くないもの」（年契対象だったり、売れ筋だったり、採用したてだったり、担当営業マンが同窓生だったりしないものｗ）から順に、新商品を追加したい分だけ、または上司に言われた分だけ商品をカットするだけです（10%と言われたとしたら上図では110SKU中の11SKUをカット）。
ロジック上、顧客にとって利用メリットが近い商品2つがあった時、2ついづれもが売れ筋だったとしても、その組み合わせが顧客にとって近ければ近いほど、売上が劣る片方の採用順は著しく低く評価される事を覚えておいて下さい。
幾ら導入したい新商品があったとしても、担当営業マンが気に入らなかったとしても、上司からカットしろと言われたとしても、レコメンドがついている商品のカットには熟考が必要です。
需要の塊そのものが売場から失われますので、顧客の来店そのものが失われるリスクに通じます。
seg_nとレコメンドと最低品揃え
逆に、レコメンドがついた商品の取扱店舗数を見て頂くと、需要の塊そのもの＝売場の利用動機／来店動機であるにも関わらず全店取扱で無い場合が多々あります（前表中に計算式を追加してあります）。
その際には是非全店取扱を検討してみて下さい。
全カテゴリー／売場でこれを行えば、とんでも無い来店効果に繋がる事が期待されます。
限られた店舗でしか取扱の無かったものを「全店で取り扱ってみるから☆」と言われれば、お取引先も大いに協力してくれるのでは無いでしょうか？
レコメンドはseg_n1つにつき1商品に振られますので、顧客にとっては一切選択余地の無い最低品揃えと言えます。
おっかなくなって来た！ ⇨ 一時仕様を変更
採用順を振る際に、販促／マーケティングに用いる際には「現に多くの人に響き、品揃えされている（であろう）」実利用ID数に基づいた採用順、品揃え／マーチャンダイジングの際には「隠れた売れ筋を逃さない」加重平均化（1日1店舗換算）した利用ID数をこれまで用いて来ました。
どちらで算出しても同一商品がレコメンドされるケースも多いのですが、今回真剣に考えてみたら「本当にそれでいいの？」とかなり不安になって来ました。
・加重平均ではぱっと見、販売終了していたり、「ワンチャンあるか？」という商品も目立つ。
実際やってみれば”ある”のかもしれないが、バイヤー心理的にはまずは手堅く（実利用ID数優先で）行きたい。
・「seg_nがしっくり来ないケースもある」中で、1seg_n＝1SKUに厳格に拘らなくても良いのでは無いか？
・最低品揃えとしてのレコメンド中に、顧客にとって多少の「選択余地」（最大で1seg_nに2SKU以内ですが）が混ざっても、むしろ良かろう。
と考えました。
またその方が、使う側もより深く考えずに本表に頼れるようになるのでは？と考えました。
実利用ID数による計算結果と、加重平均利用ID数による計算結果を織り交ぜてみたのが下表になります。
（表をクリックで開きます）
最終仕様については現場で使われている皆さんとの相談も必要ですし、サービスのエンハンスの際に改めて考えてみたいと思います。
差し当たっては実ID数による分析（デフォルト）を使って頂く事が無難です。
今回変更については以下の通りとなりますので、興味がある方はご覧ください。
【レコメンド】
・実ID数の各レコメンド中最低購買者率を、加重平均ID数の各レコメンド商品の購買者率が上回っている場合、加重平均ID数のレコメンドを採用する。
・上記ケースにおいては、実ID数と加重平均ID数で、より上位のレコメンドを優先する。
・ここまでで採用されなかった加重平均ID数のレコメンドについては、あくまでも「ワンチャンあるかも？」という意味で1st→3rd、2nd→4thにレコメンドを変換する。
・但し、最終販売日が余りにも過去の3rd以降のレコメンドについてはこれを”Cut済?”とレコメンドする。
これによって3rd、4thレコメンドについては「新商品？」といった感じの商品が残る。
【採用順】
・上記レコメンド順 ＋ 実ID数の採用順 を基本に採用順を振り直す。
結果としてミックス前には110SKU中、1st＝7、2nd＝39 の 46SKU が最低品揃えと判断されましたが、ミックスする事で 1st＝7、2nd＝44 の 51SKU が最低品揃えと判断されました。
ちなみに新設したレコメンドは 3rd＝3SKU、4th＝5SKU 、Cut済？＝10SKU でした。
以降、この表をベースに論を進めて行きたいと思います。
最低品揃え
表を採用順で昇順に並べ、レコメンド＝1st、2ndの最低品揃えに絞った図表です。
（表をクリックで開きます）
取扱店舗数を見て頂くと、最低品揃え＝需要の塊そのもの＝売場の利用動機／来店動機であるにも関わらず、全店取扱で無い商品が見受けられます。
これを全店取扱とする事は各店、各売り場に来店動機、利用動機を与える事に繋がります。
政策の都合により「1stレコメンドに関しては」としても良いでしょう。
全カテゴリー／売場でこれを行えば、とんでも無い来店効果に繋がる事が期待されます。
限られた店舗でしか取扱の無かったものを「全店で取り扱ってみるから☆」と言われれば、お取引先も大いに協力してくれるのでは無いでしょうか？
ID-POS分析の主たる目的は「単品や部門の売上を増やす」事では無く「売場や店舗の利用（客数）を増やす」事にあり、それがひいては売上と競合に負けない競争力へと繋がって行きます。
（売上よりも利用 ⇨ 所謂商品目線では無く顧客目線で物事を判断して行きます。）
【参考】こんな考え方もあります
一つの需要内で「どれにしようかな？」と顧客が選択できる範囲を最大何SKU迄とするか？と言った考え方もあります。
下図はTapir_MKでこれまでの明細表と同時に出力される、seg_nのサマリー表を加工したものです。
（表をクリックで開きます）
「最大2商品から選べればいいや！」と定義するならば、図表中のSKU数が赤フォントのセグメントからカット商品を検討して行く事になります。
利用ID数 ≒ マーケットサイズと捉え、検討材料としてSKUあたりの利用ID数についても掲載してみました。
この考えの難しいところは、マーケットサイズに依らず「1商品で賄える需要」も「複数商品で無いと賄えない需要」もあるのでは無いか？という事です。
とは言え、次回予定の「新商品の投入／開発」に向けて必要な考え方でしたので、考え方の一つとして掲載させて頂きました。
