【記事】第25回 ID-POSデータと販促活動【分野:小売り・メーカー・卸】

今回は本サービスの範囲を超えたお話ですが延長線上にある分析の考え方となりますので紹介していきたいと思います。POSデータがある店舗で何がいつどれくらい売れたのかがわかるのに対し、ID-POSデータは、ID(≒年代、性別、住んでいる地域など)という人のある程度の属性までがわかる情報を言います。

 

POSデータがチェーン店で数百から数千店舗に紐づく購買データに対し、ID-POSはチェーン店×顧客数といった膨大なデータ量となります。それゆえ、POSデータの扱いに対して、より複雑で高度な分析技術が必要とされ、現場の営業さんや簡易分析などよりは、専門のマーケティング部門やデータアナリストの知識や技術が要求されるでしょう。今現在のとこ、Webベースのクラウドサービス単独では取り扱いづらいですが、専用のデスクトップツールと組み合わせていけばよいかと思います。(※デスクトップの分、必要な経費も掛かり、吸収する知識も増えてきます。)

 

 

□ID-POSデータの分析はより高度な知識が求められます。

 

IDPOS分析

 

 

□ID-POSデータでわかること

 

顧客の住んでいる地域がわかればそれを地図上にプロットすることができます。宅配サービスなどを展開しているサービス事業者の方などは、自社の商品情報を店舗周辺の地域にチラシとして配って、注文のある顧客などの情報をデータベースで管理して、チラシを配ることによる購買動向などを適時ウォッチしているようです。販促活動が宅配ビジネスで重要なウエイトを占めているようで、週末前の木金あたりに今度はどこの地域にチラシを配っていくかなど検討するのが日課となっています。

 

 

デスクトップで分析

 

 

□ID-POSデータの代表的な分析手法

 

ID-POSデータを分析するのに代表的なのが「デシル分析」という手法です。顧客を購入金額の高い順にソートし、人数で10等分します。それぞれをデシル1からデシル10とランク付けします。各ランクの購入金額から購入金額ごとの構成比を算出していきます。店舗にとってより売上貢献の大きな重要顧客は上位10%が定説とはなっていますが、実際の実績値で確かめてみるとよさそうです。

 

 

デシル分析

 

 

もう1つ「RFM分析」という手法もあります。
RFM分析とは、Recency (最近の購入日)、Frequency(来店頻度)、Monetary (購入金額ボリューム)の 3 指標で顧客をランク付けする手法です。購買金額だけでなく、直近でいつ買い物に来たか、また、来店頻度はどれくらいか、といった来店傾向も指標に加えて分析する手法です。

 

RFP分析

 

 

ID-POSにまつわる話をいろいろしてきましたが、重要なのは分析自体が目的となることなく、業務内での提案資料に活かしたり、店舗の商品構成のヒントとしたり、チラシの配り方を工夫したり、セールスの時間帯は頻度を見直したりとそれぞれの施策につなげることだと思います。

 

 

 

関連リンク

 

 

利用シーンサイト: 商圏分析や地域特性を把握したいビジネスマンのための優しく詳しいエリアマーケティング術

 

企業様向けGISソリューション サイト: 商圏分析、エリアマーケティング、SCM、IoT等の地図活用法をご紹介

 

mapDISCOVERY トップ: mapDISCOVERY トップページ

 

mapDISCOVERY 無料トライアル: mapDISCOVERY 無料トライアル申し込み

 

mapDISCOVERY お問合せ・お見積り: mapDISCOVERY お問合せ・お見積り

 

 

 eBookダウンロード