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売り場利用者の ”ニーズが見える” ID-POS分析
ID-POS意思決定支援クラウドサービスBiZOOPe
まず本項はフィクションであり、何ら政治的意図を持つものではございません。
以下を目的としています。
１）データに顧客IDが付く事の強力さが余り理解されていない為、身近で分かり易いものをテーマにそれを実感して頂く
２）それがPOSデータに留まらず、支持政党調査のようなアンケートデータにおいても同様である事をご理解頂く（競合店対策の可能性）
世論調査結果
世論調査結果
表はNHKさんの政党支持率の世論調査結果から、2024年8月分と2024年9月分を拝借して来たものです。データは小数点第一位迄の構成比として公開されており、構成比の和は100%になりません。
マーケティング的に言えば具体的政党名を答えた人が、何らかの商品を利用したマーケット参加者、それ以外の人が未利用者、すなわちマーケット不参加者に例えられます。
商品マーケット同様未利用者が半数を超えていますが、少なくともID数が分かっていなければ、この事実は掴めません。
マーケット参加者の政党利用状況の分析とする為に、改めて政党毎の構成比を政党支持率として計算し直したものが図になります。
以降簡単の為、8月のマーケット参加者と9月のマーケット参加者は同じ人であり、同数であると仮定させて頂きます。
政党を時に商品のように捉えて夢想してみて下さい。
ブランドスイッチ
ブランドスイッチ
前項仮定に基づけば、9月の政党支持率マイナス8月の政党支持率が流入出となります。
これは商品で言えばブランドスイッチです。
もしもデータに顧客IDが付いていたらー
①どの政党にスイッチした人が多いのかが分かります。
②どの政党からスイッチして来た人が多いのかが分かります。
③①、②の政党の政策方針を重点的にキャッチアップする事ができます。
④誰が？が分かりますので（公職選挙法違反ですがｗ）スイッチしてしまった人にクーポンを出したり、②の政党支持者にクーポンを出す事ができます。
併買
併買
スイッチした人は8月もしくは9月の我が党の利用者なので、8月〜9月集計としてみれば、政党の利用者率は8月、9月どちらか大きい方の政党支持率となります。
この為、利用者率の単純和は100%を超える事となります。
スイッチした人は2つの党の併買者でもあるので、その絶対値を利用者率で割れば、併買者率となります。
併買者率が低い（非併買者率の高い）政党程、支持基盤の強固な政党と考えられます。
今回方式では一人の有権者は両月で最大2つの政党までしか選べませんが、人によってどの党とどの党の組み合わせを選んだかは異なります。
もしもデータに顧客IDが付いていたらー
図のようにどの党とどの党の間でどの位の併買が発生したかが分かる筈です（ここまでのデータを捏ねくり回してそれらしく作ったものではありますが、データは全く架空のものです）。
相互の併買者率の高い政党同士程、有権者から見て支持を移し易い、政策親和性の高い政党と考えられます。
全く架空のデータではありますが、何らかの操作意図を持って作ったデータでもありませんので、悪ノリでこれを可視化してみると図のようになります。
ざっくりと、表のseg_f=f1内の政党を支持する人は、基本f1内の政党間でしか投票を行わない人が多く、f2内の政党を支持する人は、基本f2内の政党間でしか投票を行わない人が多いといった解釈となります。
それをもっと極端にした（平均以上の併買が行われている）ものがseg_nというグループです。
架空のデータで政党名を挙げながら指標の解説をして行くのも何ですので、悪ノリはこの辺に留めますが、もしもデータに顧客IDが付いていたなら、評論家が解説する各政党の位置づけでは無く、有権者から見たこのような各政党の位置づけが分かる筈です。
如何でしたでしょうか？もしもデータに顧客IDが付いていたら、政界を牛耳れそうな気がして来ませんか？ｗ
このように、競合間や期間での併買の比較相手が所謂”敵”である程その強力さは身にしみて来ます。
メーカーさんであればID-POSデータ中に敵が含まれる為実感し易いかもしれませんが、小売業さんには競合のデータが含まれないID-POSデータの強力さは、ピンと来辛いかもしれません。
だからこそ、POSデータに留まらず、世論調査のようなアンケートデータであっても、顧客IDが付くと極めて強力なデータになる事をご理解頂けましたら幸いです。
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