百貨店POSデータによる顧客の店舗内空間行動分析
石垣 智徳，小沢 佳奈…lll…ll…lll……l…＝‖‖＝‖‖＝＝‖＝‖‖‖＝＝‖‖‖‖‖‖＝‖＝＝‖‖‖＝‖‖‖‖‖‖＝‖＝＝＝＝‖＝‖‖＝‖‖‖‖＝‖‖‖‖…l‖＝‖＝＝‖＝‖＝‖＝＝W…lll…l…‖‖‖‖‖‖＝＝‖‖＝‖＝＝‖＝＝‖‖‖‖‖‖＝‖‖＝‖＝‖‖‖‖＝＝‖‖‖＝＝‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖＝…l…ll

移確率を従属変数に，独立変数に「規模一距離変数」，

1． はじめに「初期経路変数」，「角度調整変数」を用い，垂回帰分

近年の百貨店の売上推移を見ると，バブル経済の恩析でそのモデル化と予測を試みている．同様に山中恵を受けて，1991年までは対前年比伸び率がプラス［4］は百貨店を対象に客動線の分析を行い，フロア間に推移してきた．しかし，1992年3月の対前年同月の推移確率を従属変数とし，「距離安岡」，「目的安閑」

比マイナス4．1％を皮切りに，以後マイナス基調が続を独立変数にとり，垂回帰分析を行っている．また佐き現在も低迷し続けている［1，2］．このような状況よ

藤・椿［5］はコンビニエンス・ストアを対象に，客動り，新規店舗の出店は困難であり，また競争環境の激線と店頭面接調査を行い，「売場区域固有の吸引力」，

化に伴い店舗数増加による売上高増加から既存店の活「来店目的付加吸引力」，「同時購買付加吸引力」の3性化による売L高唱加へと基本政策の変更が求められ要因が店舗内空間行動に対して影響をJj・えると仮定し，ている．

非定常マルコフ・モデルを用いてモデル化を行ってい既存店舗の活性化は，新規顧客の獲得と既存顧客へる．これらの研究はいずれも動線調査や，店頭面接調のマーケテイングアクションの両方向から考えられる．

査から得られたデータを用いたものである．これらのしかし，新規顧客の獲得のためのマーケテイングアク

データ収集方法は，消費者の店舗内購買行動を詳細か

ションは既存顧客に対しコストがかかることから，本つ，解釈可能なデータとして得ることにおいて優れて研究では既存顧客に焦点を当てる．既存顧客に対するいる．

マーケテイングアクションをより効果的に行うためにしかしながら，いくつかの問題点も存在する．動線は，既存顧客の店舗内における行動を把握することが調査では調査員が顧客に気付かれない程度の距離を保重要な課題である．これらを研究対象とした枠組みとちながら，顧客の店舗内の動きを調査しなければならして店舗内購買行重力研究がある．

なし−．そのため，一般に顧客の滞在時間がスーパマー

店舗内購買行動研究には，店内プロモーションとのケット等より長くなるであろう百貨店や1フロア面積

関連によるブランド選択に関する研究，消費者情報処が広い大規模′ト売店では，その滞在時間の増加に伴い

理パラダイムに基づく計画・非計画等の購買パターン

調査員の岐労も増加する．また，動線調査や店頭面接研究が多数ある．またこれらの研究に比べ，数は少な

調査には時間や金銭のコスト負担が多く，データの収いが，消費者の店舗内購買行動をその空間行勤的側面

集量が限定されるという問題一真もある．

本研究では，動線調査や店頭面接調査は行わず百貨から捉えた研究もある．

店舗内空間行動の先行研究には，先駆的研究として

店POS（Point Of Sale）データによる分析を試みてFarleyandRing［3］がある．この研究はスーパマーケ

いる．POSデータは，購買時の詳細な内容を得るこットの店舗内フロアを小区域に分割し，顧客の店舗内とはできないものの，単に実施コストだけでなく段取の移動経路である客動線を直接調査し，′ト区域間の推り等に要する時間も含めたコストが低く，収集彼の分

いしがき とものり
人阪府正大学経済学部〒599−8531上界市学問町1−1
おぎわ かな人阪府立人千人学院経済学研究科〒5998531・堺市学I封町1−1
受付03．7．25 採択05．1．20
2005年3J】号

析が容易であり，大量入手が可能という点で非常に優れている．データ収集方法にはおのおの一長一短があり，唯一絶対というものはない．できれば複数の収集方法を互いに補完的に用いることが望ましい．しかし，
POSシステムの普及に伴い，百貨店に限らず多くの′J、売業でPOSデータは非常に利用が容易な情報とな© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（43）181

っていることから，POSデータのみで店舗内空間行本研究では同一レジで同時刻に精算した複数商品に動分析を行っていくことは十分に意義があると考えらついては，顧客があるフロア内を移動し商品を選択しれる．

てから，まとめて1か所のレジで精算していると仮定

本研究では，百貨店の縦に長い建物構造を考慮し，している．なぜならば，それが複数の売場にまたがっ

フロア間の移動に焦点を当てている．フロア間推移確て移動し商品を選択した結果なのか，1か所の売場で率を従属変数とし，2項ロジソトモデルを用いて，フ複数の商品を選択した結果なのかはデータから確認でロア間推移に影響している要因を明らかにし，仮説検きないからである．また，それらの商品の購買順序に証型のマー

ケテイング活動に必要不可欠な行動仮説を関する情報も得られない．したがって，本研究では取引データをレジ単位に圧縮したデータに変換してフロ導き出す．
分析に使用したデータは平成14年度データ解析コ

ア間推移確率を算出することにする．このレジ単位にンペティションより提供された某百貨店の2001年1

圧縮したデータ（以後，「レジ圧縮データ」と呼ぶ）

月〜12月にカードを利用した購買顧客の取引データ

では，同時刻に購買された商品のレコードについてはである．取引データの1レコードは商品情報，購入日

商品内容や購買順序を考えずに，圧縮して1レコード

時情報，顧客情報からなり，商品情報は金額，点数，とカウントする．例えば同時刻に異なる三つの商品，

部門コード，フロアを含み，購買日時情事鋸ま月，曜日，

商品A，商品B，商品Cを同一レジで購買したとき，時刻を含む．顧客情報はID，性，年齢，これらのオ

この三つのレコードに共通な顧客ID，日付，時刻，

リジナルデータから生成した顧客ごとの購買に関する部門，フロアといったデータ以外は削除して一つのレ

固定的な特徴1と時系列的変化を伴う特徴2も含む．

コードにまとめる．レジ圧縮化することにより，より

部門コードとは「婦人服」「食料品」といった大まか

実際のフロア間推移状況に近づけることが可能となる．

な分類である．分析対象となる取引データはよって圧縮の結果，取り扱いレコード数は7，623，856

12，134，146レコード，カード顧客数は287，456人でレコードとなる．

ある．また，本研究ではPOSデータを使用している

2．1フロア間推移確率の計算法

ため，購買の付随しない移動情報は入手できない．よある購買機会J（′＝1，2，3，‥・）に商品購入したフロって本研究で使用する推移は買回りと同等の意味を持アと，その直後の購買機会J十1に商品を購入した連

つ．

続したフロアのペアに注目し，それぞれを当該フロア，
以降の節2では顧客の店舗内での行動を概観し，節

移動先フロアとする．当該フロアと移動先フロアをペ3で2項ロジットモデルによりフロア間推移確率に影アにして，対象顧客全員の購買機会ごとにペア変数を響を与えている要因の特定化を試み，節4をまとめと作成する．例えば購買機会Jに3階で商品を購入，購する．

買機会オ＋1に4階で商品を購入した場合，ペア変数は0304となる．そして当該フロアが3階であるペア

2．顧客のフロア間推移の概観

変数のうち当該ペア変数の出現した割合をフロア間推

1来店当たり複数のフロア間を推移するのは，全顧移確率とする．ここで当該フロア，移動先フロアとし客の総来店数のうち半数以上を占める．そこで本節でてそれぞれ，当該フロアは地下1階〜屋上，移動先フは，顧客の店舗内の行動について空間的視点から分析

ロアは地下1階〜屋上と退店を設定する．また，ペアを行うため，まずフロア全体における顧客の移動の割を作成できるのは同一顧客が同一日に購入したレコー

合（以後，フロア間推移確率と呼ぶ）を求める．ここドに限る．例えば，ある顧客Aがある日に来店し，1での目的はフロア間推移状況を概観することである．

階で食料品を購入，4階で婦人服を購入，またその後

また，あるフロアから同じフロアも含めた任意のフロ同じ4階でスポーツ用品を購入して退店したとする．

アヘ移動することをフロア間推移と定義する．

このとき，この日の取引レコードとペア変数は表1となる．ペア変数0104は1階から4階へ移動している
1節3．1の表3にある「1来店当たりの当該フロアの平均ことを示す．ここで退店は00と表し，地下1階は88，

購入金額」，「1来店あたりの当該フロアの平均購入点数」を指す．

屋上は11で表す．

2節3．1の表3にある「購入時点累積金額」，「購入時点累積点数」を指す．
182（44）2．2 フロア間推移確率表の見方
レジ圧縮データを使った2001年の年間フロア間推
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移確率表は表2となる．表中のBlは地下1階，Rはして，次の節3では，より有効なマーケテイングアク

屋上を示す．表側を当該フロア，表頭を移動先フロア

ションを打つための手がかりとして，店舗内推移に影とする．それぞれ確率はすべてパーセント表示になっ響を与える要因の特定化を試みる．

ており，横に合計すると100％になる．例えば，表の3．店舗内空間行動分析

一番右上の52．1％は，地下1階（当該フロア）で商品を購入した後，そのまま退店（移動先フロア）した

3．1店舗内空間行動モデル

レコードが，地下1階から次のフロアへ移重力したレコ

本節では分析の枠組みとして青木［6］の店舗内購買行動の概念モデルを基礎に，店舗内空間行動モデルをード全体の52．1％であることを示す．

表を縦にみると，移動先フロアが退店，地下1階，

図1のように作成した．

1階の時，他のフロアが移動先フロアの場合に比べて本稿では取弓1データのみを利用するため，購買行動推移確率が高くなっている．地下1階についてみると，を移動，購買から考える．よって，ここでは店舗内空1階からの推移確率（7．4％）を除いてすべて10％以間行動を顧客が店舗内をどのように空間的に移動し，上になっていることが分かる．これは地下1階が十分商品を購買しているかに限定する．

に顧客をひきつけることができる魅力的なフロアにな

店舗内空間行垂加こ影響する要因として，個人属性要っていることを示す．地下1階は主に食料品で構成さ

因，買物状況要因，時期・時間要因，部門固有要因のれているので，いわゆる「デパ地下」はこの百貨店の四つを仮定する．個人属性要因とは店舗カードを持っ臼玉フロアになっていると推測できる．また1階ではている個人の属性や，分析期間中の購買に関する固定

同一フロア内での連続購買の確率が高いことが分かる的な特徴を指す．個人属性要因を特定化することによ（43．1％）．地下1階も39．3％と高く，どちらも食料り買回り傾向の強い顧客像を特定できると考える．買品売場を含んでいるため連続購買の確率が高くなって物状況要因とは店舗内で買物をしている顧客の時系列

いる． また2階以上のフロアをみると，7階，6階，3的変化を伴う状況を指し，買回り傾向が強くなる買物

階のフロアにも集客力があることが確認できる．

状況を特定化することができると考える．買物状況要以上より地下1階，1階，7階，6階，3階が集客力

因は個人属性と同様，顧客個人に依存する要因であるのあるフロアであることが確認できた．これら集客力

が，個人属性は長期にわたる個人の特徴を表すのに対のあるフロアには次のフロアへ顧客を誘導させるためし，買物状況要因は未店時の一時的な特徴を表し，同のマーケテイングアクションを打つことが有効である

じ顧客でも来店中の時点によって変化する点が異なる．

と考えられる．その具体的な内容は実務家へ任せると時期・時間要因とは購入が行われた月，曜日，時間帯

表1ペア変数の作成例
移動先
フロア

ペア変数

4

0104

食料品
4
4

婦人服
スポーツ

4

4

4

退店

0404
0400

図1店舗内空間行勤モデル

表2 フロア間推移確率表（単位％）
移
Bl

Bl
39．3

6．5

動

3

2

0．2

先

0．3

フ

ロ

5

4

0．2

6

0．2

7

0．3

ア

9 10 屋上 退店

8

0．5

0．1

0．3

0．0

0．0

52．1

当該フ

1

7．4

43．1

0．3

0．4

0．1

0．2

0．3

0．4

0．1

0．3

0．0

0．0

47．3

2

11．4

9．0

5．6

3．3

1．0

2．0

1．5

1．7

0．2

0．7

0．1

0．0

63．3

ロア

3
4

16．7 10．7
14．9
7．3

2．6 5．5 2．4 2．8 3．5 3．8 0．4 1．1 0．1 0．0 50．4
1．9
7．2
3．1
4．0
5．2
4．6
0．6
1．4
0．1
0．0
49．5

5
6

15．5
7．7
2．2
5．0
2．6
9．5
4．6
3．6
0．4
1．3
0．1
0．0
47．4
17．2 7．9 1．0 3．8 2．5 3．5 13．6 4．9 0．6 1．9 0．2 0．0 42．97

1臥9 8．6 1．0 3．3 1．5 2．5 4．2 16．9 0．7 2．5 0．3 0．1 39．5
18．9 臥4 1．1 2．8 2．0 2．3 4．6 6．4 3．5 3．1 0．6 0．1 46．3
9 22．2 10．8 0．9 2．2 1．3 2．2 3．9 5．8 1．1 2．2 1．0 0．1 46．3
10 22．7 8．1 0．6 1．6 1．0 1．6 3．4 4．7 1．0 4．4 0．7 0．1 50．1
屋上 22．4 9．0 1．4 2．1 1．2 1．7 2．3 7．0 0，3 2．6 0．4 1．0 48．6
8

2005年3fJ号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（45）183

を指し，よく買回りが起こる時期を特定化できると考当たり平均してどれぐらいの金額を使用しているかをえる．また，部門固有要因は顧客が次の売場へ移動，示す．また購入時点累積金額は，顧客が購買機会′にまたは退店する前にいた売場部門を示し，よく買回りいるとき，その日来店してから購買機会仁1までに合が起こる起点売場部門を特定化できると考える．

計でいくら使ったかという情報である．購入時点の時

分析には2項ロジットモデルを適応すると，本研究間帯は開店時間の10時から1時間ごとに区切っている．ただしデータ数が極端に少ない20時以降は19時のモデルは式（1）のようになる［7］．
e晶十∑g＝1βム∬柚君＝台に含んでいる．

1＋e晶十∑だ＝1βんガ柚（1）

分析対象データは買回りに影響を与える要因を特定
賞は従属変数が真である確率であり，ふ∫f，義∫f，…，

化するので1来店当たり2レジ以上買い回っているデJ㍍ifは独立変数，β0，β1，…，β乃はパラメータである．

ータに限定し，集客力があることが判明した地下1階，ロジットモデルは，従属変数が真である確率をそうで1階，3階，6階，7階の5フロアのデータを使用する．

ない確率で割った比3の対数が，独立変数芳ど亡，義〜f，

レコード数は，地下1階は2，飢2，965レコード，1階…，ズ舶の線形関数としたものである．よって式（1）はは1，966，087レコード，3階は159，026レコード，6

次のように変形できる．

階は177，740レコード，7階は239，466レコードとな

log（告）＝β0＋如晶（2）

ここで且〜亡は個人グが購買機会Jにご㍍どfであるという条件の下で各フロアから任意のフロアへ移動する
確率を表し，月如才は個人z■が購買機会Jに晶ゴfであるという条件の下で各フロアから退店する確率を表す．

った．各フロアを構成する売場部門のレコード数の割
合は，地下1階，1階では食料品売場が9割以上を占め，3階は婦人服飾が6割，趣味雑貨が3割，6階では紳士用品，婦人用品，婦人服がそれぞれ3割ずつ占
め，7階は家庭用品が4割，子供服と寝装品が2割ずつ占めている．

独立変数羞∫fの意味は表3のようになる．

羞∫fのゐが1〜5の変数は個人属性要因に，6，7が買物状況要因に，8−10が時期・時間要因に，11が部
門固有要因に含まれる独立変数である．顧客の年代は10代から90代まで存在するが，顧客数の極端に少ない10代は20代に，80代以降は70代に含んでいる．
当該フロアの年間合計来店回数とは，分析期間中に買回りの始点となるフロアで商品を購買した合計回数を示す．ただし，同フロアでの連続した購買は1回とカウントする．1来店当たりの当該フロアの平均購入金
額とは，買回りの始点となるフロアで，顧客が1来店

3．2 分析結果

パラメータの推定には，従属変数として当該フロアから同一フロアも含めた次のフロアへ買回りが生じた
ときは1，退店したときは0とするカテゴリ・データ
を用い，各要因に含まれる変数を独立変数として最尤推定法を使用した4．その結果，ロジットモデルの基
本的な指標であるオッズ比5をまとめたものが図2〜6である．オッズ比の有意性検定を行い5％有意でないと確認された独立変数のオッズ比は図中から削除されている．

1来店当たりの平均購入金額，平均購入点数，年間表3 各要因に含まれる独立変数

合計来店回数，累積時点購入金額，購入点数は1単位

ゐ 個人■性要因
1 性別（女性：0，男性：1）の変化は小さすぎるので4分位点で各変数の値の小さ

2 年代（20代から70代の6カテゴリ）

いカテゴリから順に大きいカテゴリへと四つのカテゴ

3 当該フロアの年間合計来店回数（4カテゴリ）
4 1来店当たりの当該フロアの平均購入金額（4カテゴリ）
5 1来店当たりの当該フロアの平均購入点数（4カテゴリ）
1物状況妻眉10 購入時点の時間帯（10時台から19時台の10カテゴリ）

3 これをオッズという．
184（46）

ゴリは各カテゴリ変数内の最初に位置するカテゴリとする．つまり，各カテゴリ変数内の最初のカテゴリの

6 購入時点累積金額（4カテゴリ）
7 購入時点累積点数（4カテゴリ）
時期・時間要因
8 購入時点の月（12カテゴリ）
9 購入時点の曜日（7カテゴリ）
部門固有要眉皿 当該フロアの売場部門（各フロアで異なる）

リ変数に変換を行っている．また基準となる特定カテ

4変数選択法には統計ソフトに組み込まれている変数増加
法と変数減少法を使用しAICが最小のモデルを選択した．
5オッズ比は，ある独立変数が連続値の場合，当該変数以外の独立変数の値は固定し，当該変数が1単位増加するに伴って生じる従属変数のオッズの増加分を意味する．またある独立変数がカテゴリ値の場合，上記と同様に当該変数以外の独立変数の値は固定し，その変数内の特定カテゴリ
に対する各カテゴリのオッズの増加分となる［8］．

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オペレーションズ・リサーチ

−−−−＜トーーー・
7F

÷6F
ニ

3F

・・・・・小・・＝
1F−−一亡・・・・・−BIF

累積点数4

累積点数3

累積点数2

累積点数1

果積金額4

果積金額3

集積金額2

集積金額1

餌代

袖∵什∵以︼呼

明代

紬代

20代

30代

平平平平 平平平平 素未来涛≡ 男 女均均均均 均均均 均 店 店 店店 性 性
金会食全 点 点点点 回 国回 回
尊敬噸触 触数数数 数敵数数
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

図2 個人属性安国の独立変数のオッズ比

図3 買物状況要因の独立変数のオッズ比オッズ比は1に固定されいている．あるカテゴリのオ

ティングアクションを考える上でも重要なポイントにッズ比が1より大きければ，当該独立変数が最初に位なるであろう．現在，百貨店業界では売上確保のため置するカテゴリであるときに比べて，そのカテゴリでに婦人部門の売場拡大，それに伴う紳士部門の売場があるときのほうが買回り確率が高いことを意味する．

縮′J、される傾向が強し−．しかし，女性の紳士部門の利逆にあるカテゴりのオッズ比が1より小さければ，当用を促進することで紳士部門も売上に貢献する部門に

該独立変数が最初に位置するカテゴリであるときに比成長させると同時に，当該百貨店の特徴的な部門になべて， そのカテゴリであるときのほうが買回り確率がる可能性もあることをこの結果は示唆している．

図3は買物状況要因に含まれる独立変数のオッズ比低いことを意味する．

図2は個人属性要因に含まれる独立変数のオッズ比を表している．累積金額，累積点数は値が′J、さいほどを表している．当該フロアの平均金額，平均点数はす

買回りが起こりやすく妥当な結果であるといえる．累べてのフロアで右上がりになっているので，どのフロ

積金額が増加すると財布の紐は固くなり次への購買がアでも値が大きい顧客ほど買回りが起こりやすいこと

起こりにくくなる．また，累積点数が増加すると手荷が分かる．よってフロア共通の買回り傾向の強い顧客物が多くなることから身体的な負担も増加する．百貨

像は，普段から当該フロアでの購入金額，一斑数が多い

店のような縦構造の建物では手荷物は買回りの妨げに顧客であることが確認できた．

なっている可能性は大きい．特に生鮮食品の多い地一卜

一方，来店回数を見ると，地下1階，1階では右下
がりに，他のフロアでは右上がりの傾向がある．つまり，地下1階，1階では当該フロアの来店回数が少な

1階や1階には無料ロッカーや手荷物預かり所を設置することで買回りを促す等が考えられる．

図4は時期・時間要閃のうち，月と曜日のオッズ比

いほど，それ以外のフロアでは来店回数が多い顧客ほを表している．12fjに一番買回り傾向が強くなる．

ど買回りが起こりやすい．地下1階，1階はその9割

しかし，3階と6階においては10月が12月よりも買以上を食料品が占めており，生鮮食品等を含む食料品

回り傾向が強くなる．この原因を解明するには，このが退店前に利用されるのは妥当であるといえる．また

時期どのようなプロモーションが行われていたかも考

来店回数が多い顧客ほど，退店前にデパ地下を利用す慮していく必要があるだろう．

るといった，百貨店内での購買パターンが決まってい

曜日では多くのフロアで日曜日に一番買回り傾向が強くなる．これは時間的余裕が買回り行動に放映してると考えられる．

性別では地下1階，1階という食料品中心フロアでいると解釈できる．地下1階や1階は右卜がり傾向ではわずかに男性のほうが，それ以外のフロアでは女性あることから，平F】の買回りは起こりにくく週末にかのほうが買l司り傾向が強い．年代では6階以外のフロ

けて買回り傾向が強くなる．

アでは加齢するほど買回りが起こりやすい．一方6階

図5は時期・時間要因のうち，時間帯のオッズ比をでは20代の買回りが目立ち，若い年代ほど買回りが表している．いずれのフロアも時間帯が早いほど貰引口1

起こりやすい．データよリ20代女性が紳1二洋品を購り傾向が強いことが分かる．これも日曜日と同様，時入後、他のフロアで婦人服や婦人服飾等を購買するケ

間的余裕が買回り行軌に反映していると解釈できる．

ースが特に多く確認された．このような特徴はマーケ

平日でも顧客に時間的余裕を持って買物をしてもらう

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（47）用5

表4 部門固有要因の独立変数のオッズ比BIF オッズ比 1F オッズ比 3F オッズ比
その他＊ 1．00 その他＊ 1．00 婦人服飾 1．00
1．30 食料品 0．87 その他＊
3．78
食料品
趣味雑貨2．23
食堂
0．85
0．24
1．15 家具
0．85 食料品
紳士服
紳士洋品 1．08 家庭用晶 0．88
婦人服
1．04 趣味雑貨 0．74
■BIFと1Fのその他は食料品部門以外をまとめたものを意味し、3Fのその他は当抜百貨店が規定した1部門を意味する．
12 3 4 5 6 7 8 9101112

月 火 水 本 金 土 日

月月月月月月月月月月月月t疇■■■■■

日日日日日日日

ションを打つことで，さらに眉回りを促し，売上増加

図4 時期・時間要因の独立変数のオッズ比（月，曜日）につなげることが可能である．次にこれらのフロアについてどのような要因が買回りに影響を与えているかーーーー。−一一一特定化を行った．その結果，買回り行動には個人属性−−−−−・・・−−6F

要因，買物状況要因，時期・時間要因，部門固有安国

1．0

7F

0．8
0．6

÷3F

が影響していることが確認され，本研究の知見として・…・○−−・・−
1F

いくつかの行動仮説が導き出された．今回はレジで同一−−−｛−−−BIF

0．4

時に購入される商品についての分析は考慮していないが，レジで同時に購入された商品につし−てのバスケッ

0．2

ト分析も十分意味があると考えられるので，買回りと10 1112 13 14 15 16 17 18 19時 時 時 時 時 時 時 時 時 時
台 台 台 台 台 台 台 台 台 台

バスケットを考慮した分析を今後の課題としたい．

図5 時期・時間要因の独立変数のオッズ比（時間帯）
謝辞 本稿をまとめるに当たり有益な肋言をいただ

いた査読者に深くお礼申し上げます．また貴重なデーためには，顧客をより早い時間から来店させる必要がタを提供していただいた日本OR学会マーケテインある．そのためには，例えばブランチメニューの開発

グ・データ解析部会の方々にも深く感謝申し上げます．

や充実，午前中限定のクーポン発行やカードポイント
参考文献

割り増しなど，早い時間から来店したくなるようなイ［1］小山周三：『現代の百貨店』，日本経済新聞社1997．

ベントを開催することが考えられる．
表4は部門固有要因に含まれるオッズ比を表している．3階では特に「その他」と「趣味雑貨」部門で買回り傾向が強いことが分かる．他のフロアでも比較的買回り傾向の強い売場があることが確認できる．これらの買回り傾向の強い売場部門は，買回り起点売場として有効であると考えられる．これらの売場を有効に使うために他のフロアや他の売場の情報提供のためのパネル設置やチラシ配布などが考えられる．

［2］日本百貨店協会：http：／／www．depart．or．jp／［3］Farley，］．U．andL．W．Ring： AStochasticModel
Of Supermarket Trafhc Flow， （砂e7t2tions Resea7Th，Vol．14，pp．555−567，1966，［4］山中均之：『流通経営論』，白桃書房，1975．
［5］佐藤栄作，椿広計：「来店目的と同時購買の影響を考慮
した小売店舗内空間行動モデル」，マーケテイング・サイ
エンス8，pp．46−68，2000．

［6］青木幸弘：「店舗内購買行動研究の現状と課題」，青木幸弘，田島義博編：『店頭研究と消費者行動分析』，誠文堂

4．まとめと今後の課題

新光社，pp．82−103，1989．

本研究では百貨店POSデータを使用し，顧客の店
舗内購買行動を空間的視点から分析を試みた．まずフロア間推移確率表により消費者の店舗内移動を概観した．その結果，集客力のあるフロアの存在を確認でき［7］東京大学教養学部統計学教室編：『自然科学の統計学』，東京大学出版会，1994．
［8］丹後俊郎，山岡和枝，高木晴良：『ロジスティック回帰分析』，朝倉書店，1996．

た．集客力のあるフロアに適切なマーケテイングアク

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