やりがいのない「忙しさ」を捨て、「商い」に調和を生む
「ID-POS?顧客ランクに応じてクーポン出すヤツ?」「併売?」と思っていませんか?
ID-POSは商品、店舗、日付といった、レシート上に印字されたすべての選択肢(顧客接点)に関わる、小売のそして製配の意思決定に欠かすことのできないデータです。
なぜならそれは、96%を占めると言われている物言わぬ「顧客の声」であり、「選択」という「意志」のあらわれだからです。
ここではそのID-POSデータの、小売業務の全12領域における活用方法を、具体的で平易な手順書にまとめてあります。
流通史上、ここまで広範な業務を単一のロジックとフィロソフィーでカバーし、具体的に説明する体系が、他にあったでしょうか?
顧客と「売り物」すなわち「マーケット」に関わるものならすべて、ID-POSで説明できてしまいます。
一方でこれらは、ジャーナルデータ、商品マスタ等の、限定されたソースデータに基づく「科学」であり、あくまでもみなさまの仕事を「楽」にし、競合よりも「確率」を上げるためのガイドラインです。
やりがいのない「忙しさ」を捨て、商いの「調和」を生む
是非お目通しいただき、その一部なりともご活用いただけましたら、この上ない幸せです(幾つかのトピックには「AI音声解説」も設置してあります)。
エンハンスパートナーである小売業さま等による実証実験において、効果検証がなされた商品(単品/分類)業務の数々です。
意識せずとも未利用化や離反といった地雷に触れず、むしろ利用、来店を自然に増やす、日常的な商品管理業務の進め方です。
顧客の頭の中の「お買い物地図」を、そのまま売り場や紙面といった物理空間に展開し、「見つけやすく、選びやすい」を実現するための方法です。
AI音声解説
棚割をメインに、一部フロアレイアウトの内容を含みます。
顧客ごとに異なるカゴの中の「まだらなお買い物ネットワーク」に、「グラデーション価格」で対応する方法です。
最早「巨人・大鵬・卵焼き」の時代ではありません。「ステレオタイプ」無き時代。顧客ニーズは広がり続け、顧客にとっての「重点商品」の数は、バイヤーの認知限界を、実はとうに超えてしまっています。
それにも関わらず製配販の認識は、POS分析(パレートの法則)のまま止まっています。
顧客ニーズの多様化を助長し続けて来た製配販の協働は、「売りたい」という各社のエゴを通し続けるための、今や「必然」です。
レシート上に印字された項目は、すべて顧客による能動的な選択の結果であり、顧客との接点です。「売り物」は決して「モノ」だけでは無いのです。
顧客と接する時間、空間、「くらし」の全方位への関わり、囲い込みこそが真の「マーケティング」です。
システムに実装されてからまだ日が浅く、あるいは「実験」が困難な規模である事から、実証実験に至れていない業務項目です(AIによる論理的堅牢性の検証は受けています)。
顧客による実際の店舗の掛け持ち状況。距離や時間に依らない、謂わば「リアル・ドミナントエリア」を店舗政策に活かす方法です。
「その曜日にしか利用できない」状況に置かれた顧客もいれば、「その曜日に利用したい」価値観をもった顧客もいます。顧客の曜日や年月日の「選択」を、本質的な販促計画に活かす方法です。
「その時間にしか利用できない」状況に置かれた顧客もいれば、「その時間に利用したい」価値観をもった顧客もいます。時間やレジにすら、顧客の能動的な選択はあらわれます。それを業務に活かすための方法論です。
提案論考レベルのものに関するリンク集です(AIによる論理的堅牢性の検証は受けています)。
「重点レコメンド商品」で物流をコントロールするための論考です。
商品同様、設問項目を顧客による「取捨選択」のあらわれとなるように設計すれば、POSデータからは得られないアンケートのような定性的なデータからも、顧客の多様な「目的」、「ニーズ」を読み解くことができます。
但し部門やカテゴリー同様、アンケートも人為的な設問粒度(拡大顧客接点)の問題は避けられません。