特定の商品カテゴリに関する有効なマーケット戦略を立案するためには、商品全体のカテゴリにおける相対的な購買データを取得することが有効です。当ページでは、特定の商品カテゴリに関する有効な購買データ分析に関し、詳しく解説しています。
メーカーが特定のコンビニやドラッグストア、スーパーなどに新商品の陳列を依頼する際、メーカーはコンビニ等に対して「その新商品が売れる根拠」を示さなければなりません。この根拠として示す主な資料が、消費者パネル調査によるデータです。
消費者パネル調査とは、特定の店舗において「いつ誰が、どれだけ当該商品を購入したか」を示す購買リサーチのこと。通常、メーカーは特定店舗と契約し、お金を払って消費者パネル調査のデータを購入します。
なお、消費者パネル調査は、一つの商品カテゴリごと(おにぎりカテゴリだけ、ソフトドリンクカテゴリだけ、など)の契約が一般的です。複数の商品カテゴリを比較したい場合には、店舗と複数の契約を結ぶ必要があります。
消費者パネル調査を契約する際の注意点を確認しておきましょう。
特定店舗における消費者パネル調査で得られたデータは、他のチェーン店への提案資料としては利用できません。 たとえば、セブンイレブンA店で購入したデータをセブンイレブンB店の提案資料として使うことはできますが、ローソンで使うことはできません。
消費者パネル調査は、基本的に一つのカテゴリごとに契約する形となり、たとえばアイスクリームカテゴリを契約した場合、アイスクリーム単体での購買傾向は確認できるものの、アイスクリームに隣接した別のデザートカテゴリの購買傾向と比較することはできません。
メーカーによるマーケット戦略立案においては、単体カテゴリのデータのみで将来予測を立てることはほぼ困難です。 複数カテゴリの比較による相対データが、マーケット戦略の最適化においては不可欠といえます。
消費者パネル調査により複数カテゴリの購買データを比較するためには、カテゴリごとに店舗と契約する必要があります。単体カテゴリの売上状況を相対的に知るためには、多くのカテゴリの契約を結ぶ必要があり、その分だけ費用がかさむことは避けられません。
ただし、単体カテゴリのデータのみではマーケット戦略上の意味をなさない以上、たとえ費用がかさんでも複数カテゴリの契約を結ぶ必要はあるでしょう。
単体カテゴリのマーケット戦略を打ち立てるためであっても、複数カテゴリの購買データを取得することが必要な理由を、以下で説明します。
たとえばコンビニに来店した顧客の中には、あらかじめ予算の目安を決めている人も少なくありません。当初は「弁当+ドリンク+デザート」を購入するつもりで入店したとしても、予算オーバーにより弁当をおにぎりへ変更する人もいるでしょう。あるいは、ヨーグルトを好んで購入する顧客の中には、プリンの購入頻度が高い人もいるかもしれません。
これら顧客の購買行動を俯瞰して理解しなければ、単体カテゴリの購買状況における正しい姿が見えてきません。顧客の購買行動を俯瞰して理解するためには、複数カテゴリの購買データが必要です。可能であれば、複数チェーンにおける複数カテゴリの購買データを得られることが理想と言えるでしょう。
複数カテゴリの購買データを取得・比較することで、次に紹介するような分析、および分析に基づく課題解決がでくるようになります。「お菓子メーカー」と「アイスクリームメーカー」を例に見てみましょう。
自社のスナック菓子の売れ行きが低迷してきて、他社の売れ行きもリサーチしたところ、自社と同様、スナック菓子の売れ行きが不振だった。全体的にスナック菓子への市場ニーズが低下してきたことが原因か、それとも他に原因があるのか、売上データのみでは判断できなかった。
人材を含めた限られた資源を最大限に活用するために、何らかの方法でスナック菓子の売れ行き低迷の原因を探り、今後の生産計画や経営判断に活かしたい。
(1)複数カテゴリの購買データの分析で、スナック菓子へのニーズが他の商品カテゴリへ移行しつつあることが分かり、ニーズが移行した商品カテゴリと親和性の高い商品開発を行うことにした。
(2)複数カテゴリの購買データの分析で、主要な卸先であるスーパーにおいて様々な商品カテゴリの売上が低迷傾向にあることが分かり、主要な卸先をコンビニへ転換する検討に入った。
夏が過ぎるとアイスクリームの売上が下がることは例年の傾向だが、今年は例年に比べて売上低下の比率が大きい。他社アイスクリームメーカーの売上推移も調査したところ、自社同様に売上比率の低下が目立つ。原因は不明だった。
既存の工場や設備、人的資源を有効活用するためには、売上比率が低下した理由を正しく理解し、市場ニーズに合わせたマーケット戦略を練り直す必要がある。
(1)複数カテゴリの購買データの分析で、気温の急激な低下によりアイスクリームや清涼飲料水などの「冷たい商品」全般の売上が低迷していることが分かり、気温低下の影響が少ない商品カテゴリへの資源比重を上げることとした。
(2)複数カテゴリの購買データの分析で、アイスクリームとは異なる他のデザートにニーズが移行していることが分かり、ニーズの移行した商品カテゴリが人気である理由を分析し、自社アイスクリームの商品開発に活かすこととした。
レシートデータを活用した顧客分析の方法や、各分析で分かることについてまとめました。
消費者の属性が分かる
(属性分析)
消費者の居住地域や年代、性別、家族構成、職業などの属性を、レシートデータから得られた購買データに掛け合わせることで、ターゲット層の分析やペルソナの深掘りができます。
消費者の購買行動の変化が分かる
(行動トレンド分析等)
過去の購買データから、季節ごとの購買率を算出する分析方法です。
購買行動のデータから、消費者のトレンドを抑えた商品開発が可能になります。
「よく一緒に買われている商品」が分かる
(併買分析)
レシートデータから、対象商品と一緒に購入されている「併買品」も知ることができます。同時購入の相関関係や購入頻度を分析することで、販促施策の立案に役立てることができます。
お試し購入者とリピート率が分かる
(トライアル・リピート分析)
レシートデータから、商品の「トライアル(お試し購入)」と「リピート率」を分析することができます。新商品の反応や、購入者の定着率を把握することで、今後のマーケティング戦略や商品開発に役立てることができます。
どんな顧客に支持されているかが分かる
(RFM分析)
購買履歴(最新の購入日、購買頻度、購入金額)をもとに、顧客を「優良顧客」「安定顧客」などにランク分けし、購買の傾向を探る分析方法です。それぞれのグループの特徴を把握することで、顧客のニーズに合わせたアプローチ方法を考えられます。
購買金額から顧客の属性が分かる
(デシル分析)
顧客の売上金額を上から並べて10等分したランクを作成し、各ランクの累積購入金額比率を算出する分析方法です。
売り上げに貢献している商品や顧客層を知ることができます。
「IDレシートBIツール」は家計簿アプリと提携し、約3万人の会員から月間120万枚以上のレシートデータを継続的に取得しています。
コンビニやスーパー、ドラッグストア、ディスカウントストアなど小売200チェーン350万商品を独自マスタで分類し、複数の業態やチェーンにまたがる消費者の購買行動を分析することができます。
購買データには消費者の年齢や性別などの情報が紐づいているため「どんな人が、どのような商品を、どこで購入しているか」や「自社商品と一緒に購入されているものは何か」をペルソナごとに分析することも可能です。
IDレシートBIツールは、スーパーやコンビニ、ドラッグストア、外食チェーンの情報を網羅的に分析することができます。コンビニ業界大手のセブンイレブン、ローソン、ファミリーマートの購買データを横並びで比較できるのも魅力の1つです。
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消費者パネル調査による購買データ取得には、他のチェーン店の提案資料に使えない点や費用がかさむ点など、いくつかの課題がありますが、これら課題をクリアしながら有効な購買データを取得できるシステムとして、フェリカネットワークスのサービスがあります。
商品の全カテゴリの購買データをまとめて取得でき、かつ、どのチェーン店でも提案資料として使えるデータを提供しているのが、フェリカネットワークスのサービスです。