企業と南高生が取り組むデータマーケティング教育プログラム―新商品菓子の販促研究―松永紗英*1・岡本結衣*1・小池将吾*1・佐伯心太郎*2
指導教員：渡部 靖司*3・永野 真弘*3
Email: watanabe-yasus@school.esnet.ed.jp*1: 愛媛県立松山南高等学校普通科 3 年*2: 愛媛県立松山南高等学校理数科 3 年*3: 愛媛県立松山南高等学校◎Key Words

1.

産学連携，データマーケティング，販促・売場提案，アーリーアダプター，菓子研究の概要

私達は，スーパーサイエンスハイスクール（SSH）の取り組みの一環として，地元企業で中四国大手スーパーの株式会社フジと総合印刷会社のセキ株式会社，東京にある購買ビッグデータプラットフォームを運営する株式会
社 True Data の３社のご協力をいただき，フジ藤原店の売上向上を目指し，購買データの分析・研究，販促企画の立案，店舗での実施，結果の考察を 7 か月に渡って行った。

2.

中最低で，菓子や惣菜を始めとした手軽な商品を購入する傾向が高いという特徴があった。また，アーリーアダプターが高く新商品への志向性が見られた。そして，B・C・F タイプは比較的平均的なロイヤリティをもっていた。

研究方法

研究を開始するにあたって，フジ藤原店の購買データと True Data のビッグデータを掛け合わせ,AI によるクラスタ分析から，A～F の 6 つのタイプに分類した。そこから，顧客タイプのそれぞれの購買傾向を掴み，分析を行った。その後，施策を実施する顧客の対象タイプを定めて施策内容を考案し，2021 年 7 月 26 日から 8 月 9 日の二週間にかけてフジ藤原店で施策を実施した。

2.1 顧客の分析
フジ藤原店における顧客を分析するにあたって，フジ藤原店の A から F タイプに分類された顧客のそれぞれのタイプの藤原店における構成人数，1 か月あたりの来店回数，1 来店当たりの購買データと，DataCOLORS という顧客の消費志向を数値で把握できるツールを活用した。
指標の例としては，インナービューティー指数・アーリーアダプター指数・いまだけ指数などがあり，それぞれ健康的で美しいから身体作りに関するアイテムを購入する程度，新商品を購入する程度，限定品や規格品を購入する程度を評価する指標である。
6 つのタイプ A～F をフジ藤原店の購買データを用いて分析し，図 1 のように二軸を置いてマッピングを行った。x 軸は 1 か月あたりの来店回数，y 軸は 1 来店当たりの商品購入個数であり，タイプの全体に占める割合を丸の大きさで示した上で顧客の特徴をまとめている。これから得られる傾向を大きく捉えると，A・E タイプ，Dタイプ，B・C・F タイプの 3 つに分けられると考えた。
まず A タイプと E タイプは人数は少ないものの来店回数も 1 来店当たりの商品購入個数もとても高いという特徴があった。対して表中で正反対に位置する D タイプは構成人数は最多だが，来店回数と買い上げ個数が全タイプ

図１ 顧客タイプ別マッピング
私たちは，この中で D タイプに着目した。その理由としては，構成人数が多く，アーリーアダプター指数・いまだけ指数が高く，1 人当たりの購入個数が少ないという特徴が活かせるのではないかと推測したからである。
伸びしろの大きい購入個数が少しでも増えれば，構成人数の多さから効果的に売上向上が見込まれると考えて，D タイプの顧客に新発売の菓子をついで買いしてもらおうと考えた。菓子を売り出した理由は新商品が陳列されやすく，D タイプに菓子カテゴリへの関心が高いという特徴があったからである。ただし菓子カテゴリには，パン，菓子パン，和洋菓子も含む。

2.2 施策の設定
施策を考案するにあたり，5W1H に分けてまとめたのが
図 2 である。
施策を行った箇所は大きく分けて 2 つある。まず 1 つ目は惣菜コーナーにおけるクロスマーチャンダイジング，すなわちはみ出し陳列であった。これは，D タイプの購買データに見られる傾向として，菓子の次に惣菜を高頻度で買うことが示唆されていたためである。
2 つ目はレジ横陳列であった。これは，菓子コーナーに対して行う陳列に比べてレジ横は目に入る可能性が高く，手頃に手に取りやすいのではないかと推測したからである。
また，今回取り扱った新商品は，D タイプがファミリーパックのような大容量商品よりも少量で軽量な商品を購入する傾向があることから，それに相当する小容量商品を選択した。そしてこれらの推測とは別途に，実際にフジ藤原店でのフィールドワークを行い見受けられた傾向として，企画棚は多種類の商品をまとめて並べるより種類数を限った方が他の棚と差別化し，目に留まりやすいということがあったため，それも踏まえ厳選した商品を陳列した。

図５ 惣菜コーナーに設置した POP

3. 結果
3.1 結果の比較方法

図２ 施策の概要

2.3 実際に実施した様子

今回施策を行って得た D タイプのデータを施策日当日の実績とし，施策日前の藤原店からの伸び率と，藤原店と類似した顧客層をもつ他店との伸び率の比較を増減率として算出した。算出した中で特に着目したのは 1 来店あたりの菓子買上個数と購入した菓子の単価，総来店客数の 3 項目である。

3.2 結果
フジ藤原店での施策前からの伸び率と比較店舗との伸び率を施策日当日の実績と比較したところ，D タイプにおいて 1 来店あたりの菓子買い上げ個数は減少した。一方で購入した菓子の単価と総来店客数は増加していた。

3.3 結果の数値

図３ 惣菜コーナーでの陳列

図４ レジ横での陳列

フジ藤原店での施策前からの伸び率と比較店舗との伸び率を施策日当日の実績と比較したところ，D タイプの 1来店あたりの買い上げ個数は，施策前と比べて 0.84％，比較店舗と比べて 1.69％でともに減少した。購入した 1
商品当たりの単価は，施策前と比べて 5.92％，比較店舗と比べて 5.38％でともに増加した。また，D タイプの総来店客数は，施策前と比べて 2.26％，比較店舗と比べて0.08％でともに増加した。結果として，D タイプの菓子全体の売り上げは，施策前と比較して 6.49％，比較店舗と比較して 2.37％でともに増加した。

図６ 売上分解ツリー

4.

考察

この施策では，1 来店あたりの買い上げ個数の増加を目的としていたが，買い上げ個数は増えず，1 商品あたりの単価が増加した。これは，実施した施策が買い上げ個数の増加を目指す施策として適していなかったからだと考えられる。また，お菓子カテゴリの商品単価が伸びたのは，施策 2 週目に売り出した新商品の単価がたまたま高かったからだと考えられる。したがって，元々値段やポイントに興味のない顧客タイプだったことを踏まえ，商品単価に目を付けて，値段の高い商品を売り出せば，更なる売り上げの伸びが見込めたと考えられる。

5.

結論

D タイプの 1 来店当たりお菓子カテゴリの買い上げ個数と購入率は伸びなかった。このことから，施策を実施したにも関わらず，菓子を買う傾向のあるとされた顧客が必ずしも販促品を購入したとは言えない。ただしここで購入率は D タイプの総来店客数に対するお菓子カテゴリを購入した客数の割合である。
また，菓子カテゴリ購入率は減少した一方で，カテゴリ内の 1 商品当たりの単価は伸びた。このことから，D タイ
プのうち菓子を買う人の割合は減少し，菓子を買った人は以前に比べて単価の高い菓子を買ったと考えられる。
買い上げのべ客数は店舗全体・D タイプ内いずれも施策日前と比べて伸びがあった。商品単価は施策日前と比べて D タイプカテゴリ内では伸びがあった。施策で売り出した商品の単価平均は，2 週目に売り出した商品がほかのお菓子より高かったことから，全体としてタイプ内，カテゴリ内ともに売り上げが伸びたのは総来店客数と商品単価の増加によるものであるとされる。したがって，施策によって，商品単価の面で全体の売り上げの伸びに貢献したが，狙いであった買い上げ個数には影響を与えられなかったと分かった。

6.

今後の課題

今回の施策では，D タイプが元々値段やポイントに興味のある顧客タイプではなかったことを踏まえ，商品単価に目を付けて，値段の高い商品を売り出せば更なる売り上げの伸びが見込めたと考えられる。そのことから，次回からは，顧客のどの特徴に着目して施策を実施するかを決める段階により重点を置いて施策を考える必要がある。
そうすることで，具体的な施策を考える段階をスムーズに進めることもできるだろう。

7.

おわりに今回の研究ではデータサイエンスの考え方を利用して，スーパーにおける効率的な販促について考案・実施した。
生活に密着した小売店の販売方法にも顧客データの具体的分析が有効的であり，実際に現場では積極的にデータを利用したマーケティングが行われていることを知ることができ，非常に有意義な研究活動となった。今後は，身に着けたデータ分析についての知識を活かして更に他分野でのデータ利活用についても研究を行っていきたい。

謝辞
今回研究のご指導・ご協力をしてくださった株式会社
フジ様，セキ株式会社様，株式会社 True Data 様，そして先生方には，貴重な経験をさせていただいたことを厚く御礼申し上げます。