” ニーズが見える ” ID-POS分析
単品では棚割やエンド、チラシ紙面配置、部門やカテゴリーではフロアレイアウトやゴンドラレイアウト等が該当します。
ここでは BiZOOPe の Tapir_MK を使ったID-POSによるレイアウトの基礎について記します。
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。
並び順(図の赤フォント)は商品同士の関連性を表し、一般に数値が近いもの程商品特性/顧客から見た利用メリットが近いと考えられます。
その為商品のサイズや上下左右の優位地が無視できるのであれば、並び順通りに並べてしまえばレイアウトは完了します。
しかし現実問題はそうも行かない為、並び順を参考にしつつ、以降のようにレイアウトを行って行きます。
seg_f(図の赤フォント)は定義上、seg_f間相互でカニバリゼーションが起きない程、商品特性/顧客から見た利用メリットが充分に遠い事を表す塊です。
その為並び順を余り気にせず、まずはseg_f単位でゾーニングを行って行きます。
次いでレイアウトされたseg_f内で、seg_n(図の青フォント)単位でゾーニングを行います。
seg_nは定義上、同一seg_n内部で確実にカニバリゼーションを起こす程、商品特性/顧客から見た利用メリットが近い事を表す塊です。
商品特性/顧客から見た利用メリットが集積する事で、遠目に見つけ易く、近目で選び易いレイアウトとなります。
レコメンド(図の赤フォント)は該当商品がゾーンを代表する(利用ID数の多い)商品である事を表します。
レコメンド=1st は seg_f という大きなゾーンを、レコメンド = 2nd はseg_nというゾーンを代表する商品に振られます。
よってゴンドラレイアウトであれば、レコメンドが付いたカテゴリーをマグネットとなる位置に配置し、棚割であればレコメンドが付いた単品により多くのフェイシングを割り振り、チラシであればアイキャッチに使います。
図中には3rdレコメンドもありますが、1st〜2ndレコメンド商品の利用ID数の単純和がビールマーケットの利用ID数に満たない時に振られるレコメンドとなります。
スペースの割り振りについては、【参考】SKUとスペースの分配率 も参考にしてみて下さい。
以上、レイアウトの基礎についてでした。
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