ID-POS意思決定支援クラウドサービスBiZOOPe
マーケット・セグメンテーションの原理

上図では、マーケット参加者8人中6人＝75％が、スーパードライとプレモルの利用メリットは”遠い”と感じています。

この75％の事を、スーパードライとプレモル間の ”商品間距離” と言います。

他とは距離が遠い商品程、他に代え難い独特の利用メリットを持っていると考えられます。

実際のマーケットは、この例より遥かに多くの商品と顧客で構成されていますから、下図のように構成商品全ての間で距離を測り合います。

これを”商品間距離行列表” と言います。

これをクラスター分析にかける事で、顧客視点から分類されたマーケット構造（デンドログラム）を得る事ができます。

マーケット構造をカットする位置次第で2〜商品数迄、任意の数の利用メリットの塊を得る事ができます。

マーケット参加者＝一人のPOS分析では、商品を選ぶ際に売上順等で全体の中から商品を選抜する他ありませんでした。
また、多くの場合それらは一方のマーケットに偏っていました。

もしもマーケットが２つ存在するのが分かっているであれば、双方のマーケットの中から、各々の利用メリットを代表する（利用ID数の多い）商品を選抜すべきというのがID-POSの基本的な考え方になります。

「任意の数の利用メリットの塊」のままでは困ってしまうでしょうから、サイバーリンクスのID-POS意思決定支援クラウドサービス BiZOOPe の Tapir_MK では、マーケット・セグメンテーションによって得られるメリットを日頃の業務に気軽に活かせるものとする為、このマーケット構造から以下のような項目を得ています。

これを実際に帳票に落とし込んだものが、Tapir_MK の以下のアウトプット例となります。