特集

Special Feature

階層モデルによる非計画購買率の推定と生鮮売場づくりの提案
石橋 敬介

公益財団法人流通経済研究所

1 はじめに研究員

うに、購買間隔や嗜好性などカテゴリー属性によって非計画購買率が異なることを示した研究もある。

消費財を扱う小売業が客単価の向上を図る

多くの既存研究があるものの、調査結果をうえで理解すべき消費者行動の一つに、購買売場づくりや販売促進に生かすためには、商の計画性がある。消費者は購買する商品の多品カテゴリー（以下、カテゴリーとする）レくを来店時点では決めておらず、店頭で購買ベルでの調査結果が必要である。流通経済研の意思決定を行う。この消費者行動を理解す究所では 2013 年の調査で、スーパーマーケることで、来店前から購買の計画をされやす

ットでスナック、チョコレート、米菓などのい商品カテゴリーを使ってチラシ等で来店を菓子類で非計画購買率が高く、国産牛、葉菜、促すといった施策に利用することができる。

ヨーグルト、ケチャップなどで非計画購買率

流通経済研究所では長年にわたり購買の計画が低かったことを示している（流通経済研究性に関する調査を行っており、食品スーパー所（2016））。この結果は、計画購買されやすでの購買の約８割が非計画購買であることをいカテゴリーを店舗内に分散配置して客動線示している（流通経済研究所（2011））。

をコントロールするとともに、非計画購買さ非計画購買に関する調査は、米国では古くれやすいカテゴリーを動線上に配置して購買から行われている。West（1951）は衝動購買を促すといった売場づくりに利用できる。の研究として、ショッパーの店舗来店時に購このような調査を行う際に、しばしばサン買予定商品を聴取し、それを実際に購買したプル数の不足が問題となる。上記の調査では商品と照らし合わせる調査を行っている。こ775 人にインタビューを行い、食品、日用品

れは現在でいう非計画購買の調査であり、キ8135 アイテムのデータを得た。しかし JICFSャンディ・ナッツなどについて非計画購買の細分類レベル 1) をカテゴリーとしたとき、十割合を算出している。我が国では大槻（1980）

分なサンプル数が得られないカテゴリーが多が非計画購買率について記しており、野菜・

く現れてしまう。そのため流通経済研究所が肉・水産物の値が 64.8％と、加工食品の 80.6開催する研究会では、サンプル数 20 以下の％よりも低いことを示している。また、高カテゴリーの値は参考値とするに留めている。

橋（1991）もスーパーマーケットで調査を行

もちろん、調査数を増やせば問題は解決されい、精肉の非計画購買率が低いことを示してるが、店頭調査で大規模なインタビューを行いる。Inman, Winer and Ferraro（2009）のようことは困難であり、多くのカテゴリーの非2018.7（No.533）

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計画購買率を算出するためには分析手法の改：全体の水準を表す固定効果善が必要である。

：部門の特徴を表す変量効果：変量効果が従う分布の分散 2)

2 分析方法

このモデルは、非計画購買の確率画購買の確率（［1］分析モデル、計）となるベルヌーイ分布から、調査データが得られるという構造を高橋（1991）は非計画購買率について、総想定している 3)。確率は各部門の標準的な買物品目数に対する非計画購買品目数の割合水準を表す を中心にバラついており、 はにより算出するとしている。これは、非計画全部門の標準的な水準を表す を中心にバラ購買を１、計画購買を０としたデータでカテついている。ここでは、同じ部門に属するカゴリーごとに平均を取る作業である（以下、テゴリーの非計画購買率は、互いに近い値に平均法とする）。標本の平均の期待値は母平あるという仮定が置かれている。つまり、「菓均に等しいため、標本平均は非計画購買率の子であるならばスナックでも米菓でもチョコ推定量として適切といえる。一方で、非計画レートでも非計画購買率が高いだろう」とか、購買率が 80％の場合、標準誤差を 10％ポイ「精肉であるならば牛肉でも豚肉でも鶏肉でント以下にするためには 20 サンプル近くがも非計画購買率が低いだろう」という考えが必要になる。この点が、平均法の課題となる。

念頭にある。この仮定により、同一部門に含この問題の解決策として、階層モデルの使まれる他のカテゴリーのデータも推定に利用用を提案する。階層モデルは分析対象のデーしており、サンプル数の少なさを補えるようタだけでなく、分析対象が含まれるグループにしている。ただし、カテゴリーごとの非計全体の情報を使って、小サンプル問題に対応画購買率のバラつきは部門ごとに異なり、部できるモデルである。今回提案するモデルは、門内での共通性が強い部門も弱い部門も存在

以下のように表される。

するモデルになっている。
［2］モデルの妥当性の検証
提案モデルの妥当性を検証するために、推定精度を確認するためのシミュレーションを行う。シミュレーションは、真の非計画購買率が分かっている架空のデータを生成し、平：部門 ID均法と階層モデルのどちらが精度よく推定で：カテゴリーIDきるかを比較するものである。シミュレーシ：非計画購買時に１、計画購買時に０をョンの手順は図表１のとおりである。

取る値

図表１の②で生成するカテゴリーごとの非：部門 のカテゴリー の購買が非計画購買である確率（ただし）計画購買率は、推定における正答になる。ここではこの値を「真値」とよぶ。③の疑似調：部門 の水準を表す固定効果

査データは真値を元にしており、例えば非計：カテゴリーの特徴を表す変量効果

画購買率 70％のカテゴリーからは、計画購

特集 ● 農産物の新たなるマーケット創造

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図表1
シミュレーションの手順①部門数とカテゴリー数の設定
５部門各８カテゴリー（合計 40 カテゴリー）とする。
②非計画購買率（真値）の生成
乱数発生により、非計画購買率（真値）を生成する。
・ は平均 0.75、標準偏差 0.1 の正規分布からランダムに生成・ は平均 、標準偏差 0.1 の正規分布からランダムに生成※正規分布は区間０から１より外側を切断している③疑似調査データの生成生成した非計画購買率をもとに、非計画購買＝１、計画購買＝０の二値データを作成。
このとき、各部門に含まれる８カテゴリーのサンプル数を、それぞれ 200、100、50、40、30、20、10、５とする。
④非計画購買率の推定
疑似調査データから、平均法と提案モデルのそれぞれで、非計画購買率を推定する。
⑤生成と推定の繰り返し②から④を 100 回繰り返し、真値、平均法による推定値、階層モデルによる推定値の３種類のデータを記録する。
⑥推定精度の評価
100 回の推定結果から、平均法と階層モデルの推定精度を比較する。

買 30％、非計画購買 70％の割合でデータが優れていると考え、RMSE（平均二乗誤差）生成される。この値は確率的であり、真値がで評価する。RMSE は以下の式で表される 4)。

70% であっても実際に生成されるデータのう

ただし、は 部門 カ テ ゴ リ ー の 回目のち非計画購買が 40％となったり、すべての推定値、はその真値である。

データが非計画購買となったりすることもある。また、サンプル数と推定精度の関係を分析するために、各部門に含まれる８カテゴリーのサンプル数をそれぞれ異なる値に設定し疑似データにおけるカテゴリーのサンプルている。この疑似調査データをもとに、④で数ごとに、RMSE を計算した結果が図表２

非計画購買率を推定する。ただし、１回だけである。これを見ると、階層モデルの誤差が、のシミュレーションでは、たまたま精度よく平均法よりも小さいことが分かる。特に、サ推定できる可能性が残るため評価が難しい。

ンプル数が少ないときほど誤差を抑制できてそこで、②真値生成、③疑似調査データ生成、おり、30 サンプル以下のカテゴリーで階層④非計画購買率の推定という手順を 100 回繰モデルが有効である。一方、100 サンプル以り返す。これにより、40 カテゴリー× 100 回

上の場合は、どちらの推定手法でも誤差に大×推定法２種類で 8000 個の推定値を得た。

きな違いはない。また、平均法における 20

これらの手順の後に、推定精度を評価する。
推定精度は真値と推定値の誤差が小さいほどサンプル時の誤差よりも、階層モデルにおける 10 サンプル時の誤差が小さくなっている。
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46図表2
サンプル数とRMSEの関係
平均法

階層モデル

0.250
0.195

RMSE

0.200
0.150

0.130
0.099

0 100
0.100
0.050
0.000

0.029
0.028
2000.040
0.038
100

0.057

0.064

0.076

0.051

0.0580.0615040300.074

0.082

20100.0945

サンプル数

流通経済研究所では 20 サンプル以下の場合いる。これは、流通経済研究所（2016）に調は参考値としてきたが、階層モデルでは 10査結果を載せたデータと同一のデータである。

サンプル程度であっても、これまでの 20 サ

調査の概要は図表３のとおりである。

ンプル強の場合と同程度の誤差で非計画購買率を推定できるようになる。

調査は次の手順で行った。まず、来店直後の買物客に、これから購買予定の商品は何か

なお、この検証では階層モデルの構造に従聴取する。この際、カテゴリーレベルまで計って、カテゴリーごとの非計画購買率を生成画していればカテゴリー名を、商品単品レベしている。これは、同じ部門に属するカテゴルまで計画していれば商品名を回答してもらリーの非計画購買率は近い値にあるという仮う 5)。回答者には整理券を渡し、買物が終了

定が正しいことを前提としている。そのため、しレジ精算をした後に調査カウンターに来て仮定が誤りであるならば、これほどの精度向もらう。調査員は整理券の番号から来店時調上は生じない。もちろん、データ生成時には査の調査票を取り出し、そこに購買した商品ある程度大きな標準偏差を設定しており、正を追記する 6)。これにより、来店時の購買計規分布が当てはめにくいデータが頻繁に生じ画と、実際に購買した商品がひもづき、計画・る条件にしているため、仮説が厳密に当ては非計画購買のデータが得られる。

まっている必要はないのだが、念のため申し添えておく。

［2］分析結果分析にあたっては、高橋（1991）と同様

3 実データでの分析［1］分析に用いるデータ
本稿では、2013 年にスーパーマーケットで行った計画・非計画購買調査のデータを用に JICFS 分類基準をもとに、JICFS 細分類以上の計画がある場合を計画購買とした。また、階層モデルでは JICFS 細分類を商品カテゴ
リー、JICFS 中分類を部門として、モデルの当てはめを行った 7)。
食品全カテゴリーを対象に平均法と階層モ

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図表3
調査の概要調査実施時期

2013年6月

調査対象店舗関東のスーパーマーケット2店舗

調査対象者

来店客からのランダムサンプリング（ただし消費者属性に偏りがある場合は、途中から不足している属性を増やすようサンプリング）

調査対象カテゴリー すべての食品と日用品
調査方法

店頭アンケート調査（聞き取りをもとに調査員が調査票に記入）

回収数

775人

8135アイテム

デルで非計画購買率を推定し、図表４に各カの少なさにより生じた値である。このようなテゴリーの推定値を散布図で示した。全体的小サンプル時の極端な値を回避できる点も、に、平均法で非計画購買率が高いカテゴリー階層モデルを用いるメリットである。同様に、は階層モデルでも非計画購買率が高く、類似平均法では非計画購買率が 20％以下となっした傾向を示している。推定方法により異なているカテゴリーがあるが、階層モデルではる点としては、平均法では非計画購買率 100

そのような極端に低い値は生じていない。

％となっているカテゴリーがいくつかあるが、階層モデルでの分析結果として、生鮮食品

階層モデルではそのようなカテゴリーはない。の中で非計画購買率が低いカテゴリーと高い

当然ながら、真の非計画購買率が 100％といカテゴリーを、図表５と図表６に示す。このうことはありえないので、これはサンプル数

中には、サンプル数が 20 以下であるために、

図表4平均法と階層モデルで推定した非計画購買率
100%90%階層モ
モデルでの推定値

80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90% 100%

平均法での推定値

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48

図表5

計画購買率が低いという先行研究と同様の結

非計画購買率が低い生鮮10カテゴリー果が得られている。

非計画購買率カテゴリー名

サンプル数

卵

45.5%

59

メロン・すいか

62.0%

19

国産牛

63.3%

76

カキ類

63.6%

10

鶏肉

66.7%

118

リンゴ

67.8%

19

豚肉

67.8%

190

輸入果実

68.1%

163

葉菜

69.2%

391ツチモノ

72.0%

306

非計画購買率が高いカテゴリーには、チリメンや海藻といった水産品や、精肉加工品、カット果物などが挙がっている。これらは各部門内において計画購買率が高いカテゴリーの周辺に陳列し、非計画購買を促すことが重要である。

4 まとめ
本稿では、階層モデルを用いて非計画購買率を推定することを提案した。既存の平均を用いた推定法は誤差が大きかったが、階層モ

図表6デルを用いることによって誤差を抑制するこ

非計画購買率が高い生鮮10カテゴリーとができる。特に、小サンプルのカテゴリー

非計画購買率カテゴリー名

サンプル数

チリメン

91.7%

15

海藻

90.0%

11

精肉加工品

89.1%

14

貝類

86.8%

31

エビ・カニ

86.1%

14

カット果物

83.6%

46

水物

83.5%

35

キノコ

83.1%

137

野菜加工品

82.2%

84

塩干魚

81.3%

28

で誤差を抑える効果が大きいことを、シミュレーションによって示した。階層モデルによる推定は、今後の計画・非計画購買調査において利用できる。
新しい推定方法を提案したが、推定結果の利用方法は既存手法と変わらない。計画購買されやすいカテゴリーは客動線コントロールに使用できるし、非計画購買されやすいカテ
ゴリーは陳列位置の工夫によって購買点数と客単価の向上に寄与できる。生鮮食品の場合は、卵やメロン・すいか、国産牛などで非計画購買率が低く、チリメン、海藻、精肉加工品などで非計画購買率が高いことを示した。

平均法では参考値としてしか非計画購買率を示せなかったカテゴリーが複数ある。

今後の課題としては、さらに精緻なモデル構築が挙げられる。清水（1993）による

非計画購買率が低いカテゴリーには卵やメと、既存研究では非計画購買の要因が商品特ロン・すいか、国産牛などがある。これは計性、店舗特性、店舗状況、消費者特性によっ画購買率が高いカテゴリーと言い換えることて異なることが示されているが、それらを同ができ、店舗内で消費者を引き寄せるマグ時に考慮した分析は不十分である。近年ではネットの候補となる 。また、国産牛、鶏肉、Inman, Winer and Ferraro（2009）が、階層モ豚肉といった精肉が含まれており、精肉は非デルで消費者特性と商品特性を同時にモデリ

8)

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ングしているが、より精緻に２つの特性を区別するモデリングが可能と思われる。この点分布を当てはめたAnsari, Essegaier and Kohli(2000)を参考にしている。

については、モデルとデータ収集の工夫によ

3） 消費者行動の視点でいえば、消費者には来店時点でって対応できると考えられ、今後の研究発展

そして前者は計画購買と購買中止に、 後者は非計画の方向性の一つといえるだろう。

購買計画があるカテゴリーとないカテゴリーがある。
購買と（非計画での）非購買に分かれる。しかし、この構造をそのままモデリングすると、大量の非購買を扱わなければならない。そのため今回は、 計画購買と非計画購買のみを扱うこととした。
4） RMSE 以外にもバイアスにより推定値の偏りを確認したが、 平均法、 階層モデルともにバイアスは極めて小さかった。
5） 流通経済研究所（2016）では、カテゴリーレベルの計画購買率と、ブランドレベルでの計画購買率を区別した分析方法を記載している。
6） 本稿では用いないが、 属性（性別、 年代、 職業、家族人数、未既婚）、来店目的、来店手段、同伴者、メモ持参の有無、 決済手段、 非計画購買理由などについても聴取している。
7） 分析負荷が大きくなるため今回は行わなかったが、JICFS 大分類や小分類を用いて、より階層を深くすることも可能である。
8） 流通経済研究所（2016）では、 購買率（バスケットの中に当該カテゴリーが含まれる割合）を併用し、計画購買率と購買率の両方が高いカテゴリーをパワーカテゴリーとしている。
〈参考文献〉
Ansari, A., Essegaier, S. and Kohli, R. (2000), “Internet Recommendation Systems” Journal ofMarketing Research, 37(３)Inman, J. J., Winer, R. S., Ferraro, R. (2009), “TheInterplay Among Category Characteristics,
Customer Characteristics, and Customer
Activities on In-Store Decision Making” Journal of Marketing, 73(５)West, C. J. (1951), ”Results of Two Years ofStudy Into Impulse Buying” Journal of Marketing, 15(３)大槻博（1980）「スーパーと消費行動」『季刊消費と流通』第４巻４号
久保拓弥（2012）『データ解析のための統計モデリン
グ入 門：一 般 化 線 形モデル・階 層ベイズモデル・MCMC』岩波書店
清水聰（1993）「非計画購買についての研究（その１〈注〉1） JICFS 分類とは、一般財団法人流通システム開発センターが設定した、消費者にとっての用途や効用による分類を基本原則とした商品分類基準である。
2） バラつきに正規分布を仮定しているのは、 映画コンテンツの商品別パラメータのバラつきに多変量正規理論編）」『経済研究』、 第 97 号
高橋郁夫（1991）「非計画購買の規定要因分析」『杏林社会科学研究』第８巻１号
流通経済研究所編（2011）『ショッパー・マーケティング』
日本経済新聞出版社
流通経済研究所編（2016）『インストア・マーチャンダイ
ジング〈第２版〉』日本経済新聞出版社
2018.7（No.533）

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