ID-POS意思決定支援クラウドサービスBiZOOPe
ID-POSの教科書

ID-POSは今後流通の意思決定の”常識”となる筈です。

その為、本稿は流通に従事する皆さんのキャリアアップに必ず通じるものと思います。

キーワードは

・顧客視点

利用メリット

・利用を増やす

・マーケット・セグメンテーション

・マーケットの”共創”

です。

AGENDA

1)売上方程式(POS)と買上方程式(ID-POS)

まずはPOS分析とID-POS分析の指標について見て行きます。
(指標名については基本 BiZOOPe が設定しているものに準拠します。その他にも企業やシステムによって様々な呼び方があります。)


金額(売上)が結果です。結果をもたらす最下層のリーフが原因です。
様々な方程式が考えられますが、リーフには論理的に言って「増やせる ∧ 増えれば結果に結びつく」ものが採用されています。

結果をもたらす原因は客数にあるのか?一回の買い物のカゴの中身(点数と一点平均に代表される単価)にあるのか?を主に比較(期間/店間)によって探り、より良い結果に繋げて行くのがPOS分析です。
客点数を上げようとすると点単価が落ちたり、客数を増やそうとすると客単価が落ちたりと、一筋縄には行きません。相互にバランスが存在します。

一般的にPOS分析によるMD(マーチャンダイジング=商品化政策)と言えば、客点数を上げる(プラス一品)か、点単価を上げる(高単価品の売り込み)かをする事で、客単価を上げる事を指します。

売上方程式には他にも「金額 = 点数 × 点単価」があります。

それに対して、ID-POS分析ではID(利用者数)が指標として加わりますので、カゴの中身についてはPOS分析と変わらないものの、

客数=ID数 × ID回数

で、客数の原因がID数とID回数に分解出来ます。
端的に言って特に客数に対して、利用人数を増やすのか?利用回数を増やすのか?と言った「具体的な打ち手が増える」のがID-POS分析です。

客単価を上げるのがPOS分析と言われながら、店による多少の違いこそあれ昔から「スーパーの客点数は10点前後、点単価は240円前後」のように言われ続けて来ました。皆さんもそうだと思いますが、いくらプラス一品や高単価品をプッシュされても、顧客視点では原則

「利用メリットがあれば利用する。無ければ利用しない。」

ので、業態や店、カテゴリの提供している利用メリットそのものを変化させるか、顧客の価値観が変化しない限り、買い物の中身はマーケット内である程度横並びなのです。

そんな中で売れてる店も、売れてない店も存在します。

昔も今も売上に圧倒的な影響を及ぼすのは客数です。

特に人口減少と競合激化に向かっている昨今においては、何はともあれ利用してもらわなければ何も始まらない訳ですから、ID数が最重要指標と言えます(問題のほとんどは、直視すればID数=利用そのものが少ない事に起因します)。

顧客視点で言えば、利用してメリットがあればリピートしますし、無ければリピートしません。ID回数は政策よりも、”売り物”そのものの”在り方”にその多くを依存します。

併せてID数は売上も点数も低い=回転が悪いが、多くの人に支持されている商品をあぶり出します。
他にも「金額 = ID数 × ID金額 = ID数 × ID点数 × 点単価」等の買上方程式があります。

それにも増して重要な事は、IDはidentification(一意の識別/登録コード)ですから、この方程式をID(群)毎にスライスできるという視点が加わる事です。

「利用メリットがあれば利用する。無ければ利用しない。」

は真理です。皆さんも近くのお店を利用しませんか?
それは「近さ」というおおよそ万人に共通な物理的利用メリットがあるからです。
チェーンストアはこれで商店街や都市型店から顧客を奪って来ました。

ところが、全ての店に対して、或いは何時でも「近さ」を優先する訳ではありませんよね?
「安さ」、「美味しさ」、「安心感」、「駐車場の停め易さ」、「必要なものが揃っている」といった利用メリットが、あなたの価値観にとって「近さ」を上回るケースがある筈です。郊外のロードサイド店はこういった利用メリットがあるからこそ成り立ちます。

また、あなたが「近くて便利」と思って利用しているお店であっても、あなたの町内の人全てが利用している訳ではありませんよね?

競合の利用メリットを「近さ」という利用メリットが上回っていれば利用され、下回っていれば利用されません。

人の価値観は多種多様です。
店、カテゴリーと言った”売り物”に求める利用メリットもそれぞれに異なります。
よって、多種多様な価値観に応じて、IDを/IDで「分ける(セグメンテーション)」事がID-POS分析のポイントとなります。

2)ID-POS セグメンテーションのメリット(マーケティングという事)

顧客が求める利用メリットを、あれもこれもと寄せ集めて来れば客数は増えそうですが、現実的には到底そうは行きません(百貨店やGMSの例)。

スーパーマーケットも、ドラッグストアも、ホームセンターも、マーケットを絞り、そこに専門特化する事で経済合理性を高め、発展して来た業態です(絞り込んだマーケット分野でNo.1になる事を目指す戦略を「ランチェスターの弱者の戦略」「ナンバーワン戦略」と言います)。

「マーケットを絞る」には「どのマーケット分野でNo.1 になれそうか?なるか?」マーケットを分割(セグメンテーション)して俯瞰できなくてはなりません。定量的なセグメンテーションのメリットは ”全員を漏れなく区分、俯瞰できる” ことにあります。

”〇〇マーケット”と呼ぶ際の定義は、売り手側によるものです。
業態=スーパーマーケット市場(GMS、ドン・キホーテを入れるか入れないか)や、カテゴリー=海産乾物マーケット(中華干しエビを入れるか入れないか)のように、商品側面のセグメンテーションは、売り手側の手(感覚)によって行われます。

ところが、そのマーケットと呼ばれるものが、顧客側から見た際に単一の利用メリットから構成されるという事は極めて稀です。顧客から見た場合のマーケットはより細分化されていたり、人と場合によっては売り手側の定義したマーケットを跨いでいます。

ベストセラー「ザ・ゴール」で有名なイスラエルの物理学者 故エリヤフ・ゴールドラット博士はマーケット・セグメンテーションを

「一方のマーケット分野における価格変化が、他方のマーケット分野における価格変化を誘導しない場合、この二つのマーケット分野は互いにセグメンテーションされている。」

と定義しています。平たく言えば、カニバリゼーションが起こらない分野同士はセグメンテーションされているという事です。

ex)大容量品をチラシにかけた際に、小容量品の買上が減るのであれば、この2つはセグメンテーションされていない(利用メリット、利用者が重複する)。大容量品をチラシにかけても、小容量品の買上が減らないのであれば、この2つはセグメンテーションされている(利用メリット、利用者が重複していない)。


ところが、人によってはカニバリゼ−ションが起こる分野内においてすら、マーケットはセグメントされています。
例えば「日用雑貨」部門はドラッグストア間は勿論、スーパー、ホームセンターといった異業態間でも激しくカニバリゼーションするレッドオーシャンと捉えられています。
ところが、3業態が隣接するショッピングセンターで、3業態全てを利用する顧客の利用行動を調べてみると、利用している各業態での雑貨への出費額(ID金額)が、各業態平均のそれを上回っていました。
これは「ドラッグストアの雑貨」という利用メリット、「スーパーの雑貨」という利用メリット、「ホームセンターの雑貨」という利用メリット=ブルーオーシャンの存在を示唆しています。

前出のエリヤフ・ゴールドラット博士は

マーケティングとは、新しい策を打ち出す事ではなく、マーケット・セグメンテーションのメリットを活かすことにある。」

とマーケティングを定義しています。

マーケティングについて詳しくはこちら

3)ID-POSの ”何”  でセグメンテ−ションすべきか?

マーケットをセグメンテーションする方法としては、大きく属性ランク利用行動の3つがあります。


以下ではまず概念として、それを総売上に対するセグメント(企業/店の利用メリットと顧客の価値観との接点を分割する)で示します。

3−1)属性(年代・性別)セグメント

顧客のマスタに付随する年代や性別でマーケットをセグメントする方法です。
定量的なように思われますが、多くの場合顧客の自己申告定性というアンケートに近い形である為、”漏れ” や ”虚偽” がある定性的なセグメントとも言えます。
テレビの視聴率調査でF1〜F3、M1〜M3が使われているように、単純明快で非常に「分かりやすい」事が特徴のセグメントです。
例えば年代を例にすると、属性で分ける事の背景にある仮説は

「同一年代の顧客の価値観は似通っている。」

「同一年代が求める利用メリットは似通っている。」

⇨ だから、こういう手を打つ。というものになります。
あなたの同期を思い浮かべてみて下さい。何だかそんな気も、そうで無いような気もするセグメントです。
どこかの年代を重視した政策を打つと、当該年代の売上は上がっても、カテゴリ全体としては停滞しがちな事が知られています。

顧客マスタに該当する項目が登録されていないと使えないセグメントですし、最近の小売業ではカード会員への入会を最優先にして、それを疎かにするケースも多いので、訳知り顔の人に「顧客マスタが整備されていないとID-POSは使えない!」なんて言われてしまう一因でもあります。

BiZOOPe|Monkey(顧客セグメント×KPI)の年代別セグメントの例。セグメントは個人情報保護委員会の例示に則っています。

3−2)ランクセグメント

企業/店に対する貢献度によるマーケットのセグメントです。RFM(Recency Frequency Monetary)分析やデシル分析が知られています。
こちらも単純明快で「ロイヤル顧客が買っているのでカットするのは止めましょう!」のように使うと、バイヤーに響き易いセグメントです。
デシルは販促予算に応じてターゲット顧客数を絞り込むのにも使われています。
理解の為にロイヤル顧客⇨ファンに読み替えてみると、その背景にある仮説は

「ファンの価値観は似通っている」

「ファンが求める利用メリットは似通っている」

というものになります。

その店を好んで利用しているという一点において、共通する価値観はあるのだと思いますが、顧客視点と言うよりは企業視点のセグメントと言えます(それが小売業にこのセグメントが好まれる要因でもあります)。

小売企業毎にランキング方法やしきい値が異なる点、一般的にランク計算が「総売上」をベースとしている点から、卸、メーカーにとっては扱いが難しいセグメントとも言えます。

「利用行動」(ID金額、ID回数)を使ってはいますが、セグメント方法が恣意的である点から「ランクセグメント」と位置づけています。

BiZOOPe|Monkey(顧客セグメント×KPI)のランク別セグメントの例。13週集計によるMFランク。

3−利用行動セグメント

利用メリットがあれば利用し、無ければ利用しません。
利用メリットが多ければ頻繁に/大量に利用し、少なければ時々/少量利用します。
口では何と言おうと、人間の感じている事は行動に現れてしまいます(言ってしまえばID-POSは現場での顧客の利用行動の痕跡です)。

毎日細々買って行ってくれるのがファンなのか?週末に大量に買って行ってくれるのがファンなのか?
そこには世帯の構成人数や家庭の事情、趣味嗜好もあるでしょう。
少なからず利用するという事は、何某かの利用メリットを感じた筈です。

利用メリットが競合を上回るセグメントにはファンが生まれます。
利用メリットが競合を上回るセグメントを増やせば、ファンが増えます。
競合に勝てるセグメント、利用メリットを見つけ出すべきです(ID-POSをやっていない競合、やっていても利用行動でセグメントしていない競合にはそこが見えない訳ですから)。

図は利用行動に応じて顧客を8つにセグメントした例ですが、ID-POS以前はここに対して一本足打法で挑んで来ました(多分、売れ筋=全セグメントを横断する”当たり障りのない”利用メリットに偏重した政策)。
自認する”強み”はあっても、顧客にとっての自店の利用メリットなど、少なくとも定量的には知る由もありませんでした。

実はトライアル/リピート、ブランドスイッチ、併買と言ったメジャーなID-POS分析手法は、利用行動によるセグメントに基づいています。以降で順を追って見て行きましょう。

BiZOOPe顧客PFV による利用行動セグメントの例。

4)利用行動セグメントの例

ID-POS分析の要とも言えるのが、顧客の利用行動によるセグメントです。
以降、イメージし易いように商品(単品)の利用顧客によるセグメンテーション例を示します。

4−1)トライアル/リピート

図はBiZOOPeの「リピート推移|Lion」によるものです。
何をもってトライアルと呼ぶのか?何をもってリピートと呼ぶのか?に業界内で明確な定義はありません。
中には「2回買った位でリピーターとは呼べない」等と偏屈な事を言う人も居ます。
そこで、BiZOOPeは画面上では敢えてトライアル/リピートと言った表記は行わず、このメニューではデフォルトで365日(パラメータ)遡って利用が無かった顧客を「初購入」利用があった顧客を「再購入」にセグメントしています(これであっても、初購入者の366日前には利用があったかもしれません)。

図は明治のR−1ヨーグルトの分析です。2018年11月の合計欄に着目して下さい。
この月に何某かのR−1ヨーグルトを買った顧客は31,650人居ます。本表は全てこの月に買った人を母数として展開されている表です。この31,650人を再購入者なのか、初購入者なのかという利用行動の違いでまセグメントしています。

翌月になると、この中から未購入者出て来ます(16,30351.51%)。11月の再購入者23,084中13,434人が翌月も購入(リピート)し、初購入者8,566人中1,913人が翌月も購入(リピート)しています。

再購入者は既に「利用メリットがある」と感じている人たちです。再購入者中の翌月以降購入者は未だ「利用メリットがある」と感じている人たちです。

初購入者は今回はじめて「利用メリットがありそうだ(この店で買う含)」と感じた人たちです。再購入者中の翌月以降購入者はその上で「利用メリットがあ(この店で買う含)」と感じた人たちでしょう。

未購入者は購入した結果「利用メリットを感じなかった/感じなくなった(この店で買う含)」もしくは「忘れてしまった」人たちでしょう。

顧客視点で、この各セグメント/1セグメントに対して政策を打って行きます。
ここで大事な事は以下2点です。

・母数を固定しているので当然ではありますが、どんなに優れた”売り物”であっても、或いは分析条件を変えても、未購入以外のセグメントは必ず減耗して行きます。

・この月の店舗利用者は1,131,511人でした。1,131,511人31,650人=1,099,861人が全くの未購入者です。

4−2)ブランドスイッチ

ここからは”相手”が存在する事で成立するセグメンテーションになります。
基本的に ”利用行動” = 相対的利用/未利用に基づく”選択行動” ですから、利用行動セグメントのほとんどは「相手がある事によって成立」します。

図はBiZOOPeの「顧客動態統計|Umaoi」によるものです。

前出トライアル/リピートでは減耗=顧客の流出について言及しましたが、そこでは顧客の流入が考慮されていませんでした。
流出は当然起こるものとして、流出を流入が上回っていれば、商品は新陳代謝の盛んな成長期とも言えます。また、流出が「競合製品に取られているのでは無いか?」と疑心暗鬼になる方もいらっしゃるかと思います。

図は対象に明治R-1商品群、比較にはヨーグルト/乳酸飲料カテゴリーを指定し、双方に当期=12月と前期=11月の間でどのような流入出があったのかを示しています。前期は利用していなかったのに、当期利用するようになった顧客が流入計、前期利用していたのに、当期利用しなかった顧客が流出計にセグメンテーションされています。

ここではR-1(対象)の視点から解釈してみましょう。
マーケット(市場参加者)は当期、前期いづれかでR-1を含むヨーグルト/乳酸飲料カテゴリーを利用している顧客計=333,245人です。内、R-1を利用したのは購入顧客計=51,956人、利用しなかったのが非購入顧客計=281,289人です。

R-1の当期顧客計35,513人は継続計+流入計で成り立っています。
前期に引き続き利用している顧客=継続計が15,539人、流入がそれを上回る19,974人です。
流入中1,630人がヨーグルト/乳酸飲料カテゴリーのいづれかの商品からの流出を伴う流入=Switchです。

前期顧客計31,982人は、当期から見た際の継続+流出で成り立っています。
流出は16,443人で、継続の顧客を上回っていますが、幸いな事に流入を下回っています。
流出中1,241人がヨーグルト/乳酸飲料カテゴリーのいづれかの商品への流出=Switchです。

比較(ヨーグルト/乳酸飲料カテゴリー)視点でも見方は同様です。

顧客視点で、この各セグメント/1セグメントに対して政策を打って行きます。
ここで大事な事は以下3点です。

・流入出は避けられません。流入超過である事が重要です。

・ほとんどの場合SWITCHの影響は軽微で、目くじらを立てるまでもありません。多くの人がそれと考えているSWITCHは、等価交換の期間併買のようなものです。

・マーケットの84.4%の顧客がR-1未利用(マーケット自体は広い。とは言え何でもかんでも売れるものでも無い)。

4−3)併買

こちらも”相手”が存在するセグメンテーションですが、ブランドスイッチが相手を”敵”と見做したようなセグメンテーションであるのに対して、買は相手を利用メリットを共創して行く”味方”と見做したようなセグメンテーションになります。
マーケットを野放図に大きなものと見做すのでは無く、互いの利用という根拠を足がかりに、未利用顧客に対して利用メリットを訴求して行きます。

図はBiZOOPeの「商品併買|Anemonefish」による明治R-1商品群の併買分析結果です。

買こそが利用/未利用といった顧客の利用行動から価値観がにじみ出した、マーケットセグメンテーションの基礎と言えます。

5)まとめ

・ID-POS分析は主にID数=利用者数を増やす為の分析です。 
 問題のほとんどはID数(利用の少なさ)に起因します。
 顧客が利用メリットに気づいていないか、気づいている場合それを他店で利用する事にメリットを感じているか、そもそも”売り物”そのものが利用メリットに欠けているかのいづれかです。
 顧客/商品を”育てる”という概念を持つ事よりも、店舗にせよ商品にせよ、兎に角新規、新規、新規。「利用を増やす」事が何よりも大事です。

・利用者を増やすには顧客の利用行動に応じたセグメンテーションを行い、利用メリット認識/価値観の異なる各セグメント/1セグメントに対して、顧客視点の政策を打って行く事が必要です。

とは言え、利用行動の違いからセグメントしたトライアル/リピートからも、ブランドスイッチからも「トライアルを増やし続ける事が重要なのでは?それは、定義したマーケット外にあるのでは?」という結論しか導き出せないのではないでしょうか?
これすなわち「検証結果が可視化されるだけで、別に今まで通りPOSでも良いのでは?」という結論です。

これらが全く無効という訳ではありません。必要に応じて使い分ける事も必要でしょう。
が、「ID-POSの教科書」としては誠に遺憾ですが、そう思って頂いても結構な位です。「(商品の利用メリットと顧客の価値観でセグメントされていない)殆どのID-POS分析はペテンに近い!」とw

併買分析だけが、最後のjediでしょうか。。。

・その”売り物”は顧客にとって大きな利用メリットをもたらしますか?

・その政策は”需要の前借り”では無いですか? 

・その政策は店の利用を増やしますか?利用動機足りえますか?  店内政策の場合、利用メリットに気付いてもらえますか? 
  (で無ければトライアルは生まれません。”気づき”は他店利用を(少なくとも1回は)セグメンテーションします。)

と言いつつ、具体的な政策についてはメーカー営業/ベンダー営業ID-POS提案必勝ノート」もご覧下さい。

Tapir_MKによるマーケティングの教科書に続きます。。。