特集 ディスカウント・プライス再考

多店舗POSデータを利用した売価分析モデルの適用方法の検討
加 藤 弘 貴財団法人流通経済研究所専務理事

１． はじめに(1) 売価マネジメントの必要性(2) POSデータ開示の進展
ところで近年、多くの小売業がPOSデータを取引先のメーカーに開示するようになって消費者が節約志向を強める中で、小売業（おきた。POSデータの開示内容はチェーンによよび小売サポートを行う卸売業、以下同）はって異なるが、店別日別の全データを開示す効果的な売価設定（小売実売価の設定）を行るところも多くなっている。このため、メーうことが重要な課題となっている。売価が消カーは、複数チェーン複数店のPOSデータを費者の値ごろ感から外れると、売上は伸びな競合品も含めて分析することが可能となってい。一方、値ごろ感を捉えていても、売価がいる。

低すぎてれば、適正な粗利益と営業利益を確

このような多店舗POSデータは、ある商品保できない。消費者の値ごろ感を捉えて、かがいくらの売価でいくつ売れたのかという事つ十分な利益を確保しうる売価政策が求めら実を多数示すものである。従って、商品企画・れている。

営業企画を行う実務スタッフにとって、こう

このことは、商品供給者であるメーカー（およびメーカーサポートを行う卸売業、以下同）したPOSデータを売価政策にいかに活用するかが重要な課題である。にも当てはまる。メーカーは直接小売売価をもちろんPOSデータは店別日別に集計した管理する訳ではないが、小売売価の設定はメデータであり、顧客別の購買履歴を示すＦＳーカーの業績に大きく影響する。従って、小Ｐデータ（顧客ID付きPOSデータ）を使うべ売業に対して効果的な売価設定を提案するこきだという意見もある。確かにＦＳＰデータとは、メーカーの重要なマーケティング施策は、より豊富な情報を持っていて、精緻な売である。また、現実的な問題として、小売業価分析が可能である。しかし、ＦＳＰデータの商品部バイヤーは、複数カテゴリーの多数はまだ開示する小売業が少数であり、かつデのアイテムを担当しており、各商品の売価設ータ量が膨大であるため、企業の実務家が扱定問題に多くの時間を割くことはできない。

うにはハードルが高い。実務家の当面の重要メーカーの営業担当者は小売売価提案の役割

課題は、入手可能となった多店舗POSデータを期待されている。

をどう活用するかにあると考えられる。

1

(3) 本稿のねらい
本稿では、商品企画・営業企画を担当する
実務スタッフが、POSデータを利用して、商このため、本稿では、単品別販売実績デー
タのみで分析が可能な、売価－シェア分析モ
デルを取り上げることとする。

品の売価政策を検討するための一つの手法を提案する。具体的には、多店舗POSデータに基づく売価分析のモデルを提示して、そのモ②売価政策上の要件複数の実務担当者にヒアリングしたところ、デルを用いて実際のPOSデータ分析した結果商品の売価政策を考えるにあたって、次の二を示す。そして、データ分析結果をどのようつが特に考慮すべき要件だという。に活用できるのかを検討していく。なお、売①競合商品との価格差：価格は相対的なも価分析モデルの検討にあたっては、理論的なのであり、自社商品の売価政策は単独で発展・精緻化を目的とするのではなく、むし考えるのでなく、競合品との関係で検討ろ実務担当者が活用できるものとなることをするのが妥当である。このため、自社商意識している。

品と競合商品との価格差を特に考慮すべきである。

２． 分析モデル②大台差の有無：売価の影響は、100円単位（もしくは1000円単位）の大台を越え(1) 基本的な考え方

るか、大台を切るかで異なる。特に、競①売価－数量分析モデルと売価－シェア分析

合品と同じ大台ラインに乗っているのか、モデルそうでないのか、は考慮すべきである。

売価分析のモデルには、売価の変動で売上これらの２つの要件は、消費者が売価を見数量そのものの変動を説明するモデル（売価て考慮するところでもあり、価格判断基準と－数量分析モデル）と、売価の変動で売上数して適当なものだと考えられる。

量シェアの変動を説明するモデル（売価－シェア分析モデル）の二種類がある。
POSデータを用いた売価分析には、もちろ

そこで、売価分析モデルを考えるにあたって、上記の二つを説明変数に組み込むことを定式化の要件とした。

んいずれのモデルも適用可能である。ただし、多店舗POSデータを利用する場合、前者の売(2) 中村の価格差－シェア分析モデル

価－数量分析モデルは、店舗間の規模等の違中村は、一つ目の要件を考慮したモデル、いを予め調整する準備が必要である。具体的

具体的には２商品間（NB商品とPB商品等）には、店別の売上数量そのままの値を分析にの価格差が数量シェアにどのように影響する用いず、来店客数1000人当たりの売上数量かを説明する分析モデルを提示している。

（点数PI）に指数化して分析する等の調整をする。
ところが、小売業がPOSデータを開示する

中村のモデルは二項ロジットモデルをベースとするものであり、内容を簡略化して示すと以下の通りである。

場合、単品別の販売実績は提供しても、店舗別来店客数データまで提供しない場合も多い。

MSa＝exp(Va）/{ exp(Va）+ exp(Vb）}…①

来店客数データは必ずしも利用できるわけでMSa＝1/{1+exp（Vb－Va）}………②はないのである。

2

流通情報 2009.5

Va =log(αa)＋β×log(PRa)………③

Vb =log(αb)＋β×log(PRb)………④

定式化してみる
具体的には、魅力度を説明する式（中村モデルでは③④）を次のように定義する。

ただし

Va =αa＋β×PRa + γ×LDa………⑦MSa：商品aのマーケットシェア

Vb =αb＋β×PRb + γ×LDb………⑧

Va,Vb：商品a,商品bの魅力度
ここでLDa 、LDbは、それぞれの商品の売

Pra,PRb：商品a,商品bの売価
αa,αb:定数項、αa,αbは商品a商品bの知覚価が大台に乗ると１、そうでなければ０とな品質を意味する。

る、２値変数である。
また、売価に関しては、中村のモデルが対β:パラメータ、数をとって定式化し、実質的に「売価比」をなお、上記②は、以下のように変換できる。

説明変数としていたのに対し、よりシンプル

MSa/(1- MSa)＝exp (Va－Vb)………⑤に「売価差」をそのまま説明変数とする方法

log(MSa/(1- MSa))＝Va－Vb………⑥をとることとした。

⑤③④より、⑥⑦⑧式より、

MSa/(1- MSa)=exp（log(αa)-log(αb)＋β×log(MSa/(1- MSa))＝(αa－αb)＋β×(PRa(log(PRa)-log(PRb)) )}－PRb) + γ×(LDa－LDb)

MSa/(1- MSa)=exp（log(αa/αb)＋log (PRalog(MSa/ MSb)＝(αa－αb)＋β×(PRa－/PRb)^β) )PRb) + γ×(LDa－LDb)

MSa/(1- MSa)=(αa/αb)×(PRa/PRb)^βが得られる。

………⑨………⑨’となる。
改めて確認すると、⑨⑨’式は、２商品の「売価差」と「大台差の有無」の変数で、２

ここで、
1- MSa＝MSb

だから、商品の「販売点数の比」を説明しようとする

MSa/MSb =(αa/αb)×(PRa/PRb)^β

モデルである。また、パラメータβ,γの符号と表記することができる。

は、売価や大台価格の上昇は販売数を減少させると考えられるから、負になることが期待

従って、中村のモデルは、２商品の「売価されている。

比（PRa/PRb)」と「知覚品質の比(αa/αb)」

な お 、 売 価 差 (Pra-PRb) と 大 台 差 の 有 無で、「マーケットシェアの比(MSa/MSb)」、す(LDa-LDb)は相関する可能性があるため、重なわち「販売数量比」を説明するモデルだと回帰分析における多重共線性の問題を検討すいえる。この関係式は直感的にも分かりやする必要がある。

いと思われる。
(3) 売価差と大台差の有無の反映
次に、中村のモデルをベースに、売価差と大台差の有無を説明変数に反映するモデルを

３． 分析の手順と結果(1) 利用データ
それでは、前述のモデルを用いて、実際の3

図表１ 分析対象商品

カテゴリー
しょうゆ
つゆ
ヨーグルト
野菜ジュース

商品コード4901515111150
4901870140642
4903001067422
4901515330827
4902705093300
45093319
4901306095379
4901085045558

商品名
キッコーマン こいくち醤油 マンパック １Ｌ
ＣＧＣ 本醸造特級しょうゆ １ｌ
ヤマサ 昆布つゆ １ｌ
キッコーマン 本つゆ ペット １Ｌ
明治 ブルガリアヨーグルトＬＢ８１プレーン
メグミルク ナチュレ 恵（めぐみ） ５００ｇ
カゴメ 野菜生活１００オリジナル ペット ９３０ｇ
伊藤園 ２０種の野菜と３種の果実充実野菜 ９３０ｇ

POSデータを分析し、どのような結果が得ら

価と数量を対比できる形で作成する。その上れるのか検討してみよう。

で、商品間の売価差、大台差の有無(1,0,-1の利用したPOSデータは、流通経済研究所のいずれか)、数量シェア、数量シェア比の自然

全国POSデータインデックス（NPI）の多店対数をそれぞれ算出する。具体的なデータセ

舗POSデータである。データの概要は次の通ットのイメージは、図表２の通りである。

りである。

なお、今回のデータセットは、２商品とも

1) 地域：全国

週販１点以上の売上のある店別週次データで

2) 業態：GMS、SM作成している。また、週販実績が半年に満た

3) 期間：2008年１月第１週-12月最終週

ない（26週未満の）店舗はデータセットから

4) 内容：店別、週別、単品別の販売点数、販除外している。
モデル分析を行う前に、売価差と数量シェ売金額アがどのような関係をもっているのか、散布分析対象商品は、任意に選定した４カテゴ図で確認するのが効果的である。

リーの売上上位の商品である。具体的なカテ図表３は、しょうゆカテゴリー（キッコー

ゴリー名および商品名は下記の通りである。

マン対CGC）のデータについて、売価差と数量シェアの関係を見たものである。グラフよ(2) データセットのイメージ

り、売価差と数量シェアは負の相関関係をも

データセットは、２商品の店別・週別の売
図表２ POSデータセットのイメージ
店舗コード 週日付

金額1 数量1 売価1 金額2 数量2 売価2

売価差

大台差

数量シェア

ln (数量シェア/（売価1－売価2） の有無 (数量1/(数量1＋数量2)) (1-数量シェア))

P06933
P06933
P06933
P06933
P06933
P06933
P06933
P06933
P07001
P07001
P07001
P07001
P07001

20080107 40,372
20080114 4,522
20080121 3,808
20080128 3,570
20080204 38,118
20080211 3,33220080225 4,998
20080303 38,318
20080121 2,618
20080128 4,760
20080204 4,284
20080211 3,808
20080218 2,142

274
19
16
15
266
14
21
271
11
20
18
16
9

147 1,106238
948
238 1,264
238 1,738
143 2,054
238 2,212
238 2,370
141 1,580
238 4,424
238 3,476
238 14,856
238 6,890
238 4,266

76
8
11
13
14
15
10
28
22
132
55
27

158
158
158
158
158
158
158
158
158
158
113
125
158

-11
80
80
80
-15
80
80
-1780
80
125
113
80
説明変数

40111011011111

98%
76%
67%
58%
95%
50%
58%
96%28%48%
12%
23%25%

3.667
1.153
0.693
0.310
3.019
0.000
0.336
3.300-0.934-0.095-1.992-1.235-1.099
目的変数

流通情報 2009.5

図表３ 売価差－数量シェアの散布図（しょうゆの場合）

数量シェア（キッコーマン）

100%

75%

50%

25%

0%
-100-50050

100150200250300

売価差 (キッコーマン － CGC)っていること、売価差がゼロの場合はキッコ

従って回帰分析を行った。各カテゴリー・商ーマンのシェアが８割前後と高いが、100円品ごとの要約統計量、分析結果は、図表4､5以上の売価差ではシェア５割をきる場合が多の通りである。これらの数値は、MS-EXCELいことが確認できる。の通常の統計関数と、分析ツール－回帰分析で計算可能である。
分析モデルの説明力を表す決定係数Ｒ２乗(3) 回帰分析の結果
４つのカテゴリーについて、⑨のモデルに（自由度調整済み）は、いずれも0.5前後であ

図表５ 分析データの要約統計
カテゴリー
ブランド
分析データ
店舗数
合計週数（サンプル数）
売価（円）
平均値
標準偏差最大値
最小値
数量シェア(%)
平均値
標準偏差最大値
最小値

しょうゆ
キッコー ＣＧＣマン

つゆ
ヤマサ キッコーマン

422057914225

ヨーグルト
野菜ジュース
明治 メグミル カゴメ 伊藤園
ク
174
7443

184
8404

270.2
53.7
378.3
111.0

163.8
21.4
209.0
98.4

358.5
62.6
629.0
197.4

349.7
62.5
680.0
189.5

169.0
19.9
292.2
98.7

154.3
20.6
259.3
78.8

252.7
35.5
389.0
100.0

211.7
31.4
357.0
107.8

46.2%
23.6%
99.4%
1.2%

53.8%
23.6%
98.8%
0.6%

52.9%
27.3%
99.6%
0.4%

47.1%
27.3%
99.6%
0.4%

63.7%
25.8%
99.7%
0.4%

36.3%
25.8%
99.6%
0.3%

38.5%
26.6%
99.2%
0.1%

61.5%
26.6%
99.9%
0.8%

図表６ 回帰分析結果
カテゴリー
ブランド

しょうゆ
キッコーマン VS
ＣＧＣ

つゆ
ヤマサ VS
キッコーマンモデルの説明力
0.563
0.528
補正 R2
推定された係数
定数項
1.58144 ***0.27251 ***売価差-0.0149 ***-0.0087 ***
大台差の有無-0.2026 **-0.8711 ***注： *** ： 0.1%水準で有意、** ： 1%水準で有意

ヨーグルト
明治 VS
メグミルク

野菜ジュース
カゴメ VS伊藤園

0.520

0.484

1.37823 ***-0.0401 ***－0.3158 ***-0.0227 ***-0.0885 **5価198円の場合、り、まずまずのフィットである。
回帰係数はヨーグルトのみ大台差有無の符号がプラスとなった。このため、ヨーグルトの分析結果は大台価格差有無の変数をはずし、売価差のみで分析した単回帰の結果を示して数量シェア＝1/{1+exp（-1.58114 + 0.0149×(298-198) + 0.2026×(1）)}＝47.2％とキッコーマンの数量シェア（理論値）を算出することができる。

いる。推定された売価差、大台差有無の回帰

こうした売価設定パターンをいくつか想定

係数は、いずれも0.1％水準もしくは１％水準することで、売価政策上の示唆をだすことが（注）で統計的に有意となっている可能となる。以下では各カテゴリーの試算結。

果例を見て、最初にリストアップした商品を供給するメーカーの立場で、売価政策にどの４． 分析結果の活用方法ような示唆が得られるのかを考察してみる。

(1) モデル式による試算
さて、売価政策を検討する上で、分析結果をどのように活用すればよいだろうか。実務(2) 試算結果例と売価政策への示唆①しょうゆ（キッコーマン vs CGC）

への示唆を出すためには、２商品の売価設定

図表７はCGCが198円、148円、98円に売のパターンを想定して、その影響がどうでる価を設定した場合、キッコーマンの売価設定かを試算するのが良いと考えられる。に応じて数量シェアがどのように変化するかを示している。

具体例は以下の通りである。図表６のしょ売価差ゼロ（同一売価）の場合のキッコー

うゆの場合、推定結果は数量シェアと売価にマンの数量シェアは83％であり、CGCに比べ次のような関係があることを示している。てベースの商品力がかなり強いことが伺われ

log(数量シェア/(1-数量シェア))＝1.58114 -る。従って、相対的に高めの売価設定を行っ0.0149×(売価差)ても良いと考えられる。

数量シェア- 0.2026×(大台差有無)＝ 1/{1+exp （ -1.58114 +0.0149×(売価差)+ 0.2026×(大台差有無）}

また、数量シェア50％となる売価差は92円であるから、CGCと同等程度の数量を確保するには100円以上売価差が離れないように

ここで、キッコーマン売価298円、CGC売するべきだと言える。

図表７ しょうゆ（キッコーマン VS CGC）の売価－数量シェアの試算結果
100%
キッコーマン数量シェア

90%
80%
70%

CGC売価

60%

198円
148円
98円

50%
40%
30%
20%
10%
0%
50

6

100

150
200250キッコーマン売価（円）

300

350

流通情報 2009.5

図表８ つゆ（ヤマサ VS キッコーマ）の売価－数量シェアの試算結果
100%
90%
ヤマサ数量シェア80%

ｷｯｺｰﾏﾝ
売価70%60%

348円
298円
248円

50%
40%
30%
20%
10%0%
200

250

300
350
ヤマサ売価（円）400

450

大台差の有無は大きくは数量シェアに影響

売価が400円台の場合、ヤマサ数量シェアはしないため、さほど大台を意識する必要はな低下することが予想される。こうした場合、いと見られる。

ヤマサは300円台に売価をコントロールする②つゆ（ヤマサ VS キッコーマン）のが有効と考えられる。

図表８はキッコーマンが348円、298円、③ヨーグルト（明治 vs メグミルク）

248円の売価を設定した場合、ヤマサの売価

図表９はメグミルクが198円、148円、98設定に応じて数量シェアがどのように変化す円に売価を設定した場合、明治の売価設定にるかを示している。

応じて数量シェアがどのように変化するかを売価差ゼロ（同一価格）の場合のヤマサの示している。

数量シェアは57％であるから、ヤマサが優位売価差ゼロ（同一価格）の場合の明治の数であるものの商品力は比較的接近していると量シェアは80％であるから、明治はベースの見られる。数量シェア50％の場合の売価差は商品力が強いと言える。ただし、数量シェア31円である。

50％（同一販売数）の場合の売価差は34円とまた、この２商品組み合わせの場合、大台差有無が数量シェアに及ぼす影響が大きい。
キッコーマンの売価が300円台で、ヤマサの比較的小さく、多少の売価差で数量シェアが低下する。
このため、明治はメグミルクよりも高い売

図表９ ヨーグルト（明治 VS メグミルク）の売価－数量シェアの試算結果
100%90%
明治数量シェア

80%

メグミルク
売価

70%
60%

198円
148円
98円

50%
40%
30%
20%
10%
0%
50

100150
明治売価（円）2002507図表１０ 野菜ジュース（カゴメ VS 伊藤園）の売価－数量シェアの試算結果
100%
90%
カゴメ数量シェア

80%

伊藤園
売価

70%
60%

248円
198円
148円

50%
40%
30%
20%10%0%100150200250
カゴメ売価（円）300

350

価設定でも十分戦えるが、シェア確保には売画を担当する企業の実務スタッフが、多店舗価差を30-40円程度までに留めるのが有効でのPOSデータを売価政策に活用するための手あると思われる。

法を検討した。

④野菜ジュース（カゴメ vs 伊藤園）

分析モデルを作成するにあたっては、競合

図表10は伊藤園が248円、198円、148円に商品との売価差と、大台差の有無（100円台売価を設定した場合、カゴメの売価設定に応と200円台など）を要件として考慮することじて数量シェアがどのように変化するかを示とし、先行研究成果を参考に２項ロジットモしている。

デルとして定式化した。具体的には、２商品売価差ゼロ（同一価格）の場合のカゴメのの売価差と大台差の有無を説明変数とし、数数量シェアは58％であり、ベースの商品力は量シェアを目的変数とする売価－シェア分析

カゴメ優位である。ただし、数量シェア50％モデルを設定した。

（同一販売数）の場合の売価差はわずか14円

次に、実際の多店舗POSデータを利用して、であり、20円の売価差で数量シェアは逆転す

本モデルを任意の４カテゴリー（各２商品のると試算される。ちなみに50円の売価差では組み合わせ）に適用した。分析結果は事例をカゴメの数量シェアは30％程度となる。従っ示すに過ぎないが、モデルの説明力を示す決て、カゴメとしては、極端な特売時を除いて、定係数は0.5前後であることから、実務上も利伊藤園との売価差を50円以内とするのが、一用可能であることと考えられた。

定のシェア確保を目指す指針となりうるものと思われる。

また、分析結果をもとに、売価設定のパターン別に数量シェアがどのように変化するの

なお、大台差の有無は数量シェアに大きくかを試算例を示し、売価政策へ活用する方影響していない。大台レベルはさほど意識す

法・視点を提示した。特に売価の差と、大台る必要はないものと考えられる。

差の有無がどの程度強く影響するかを把握することで、一定の指針を出すことが可能と考

５． まとめと今後の課題
本稿では、小売業によるPOSデータ開示が進んでいることを踏まえ、商品企画・営業企

8えられた。
最後に「実務への適用」という観点から、今後の課題を述べてみたい。
課題の第一は、分析手法そのものではなく流通情報 2009.5

分析手続き上の問題だが、売価分析用のデーである。

タセット作成方法の指針を出すことが必要で問題は結局、正確なプロモーション情報をある。実際のPOSデータを分析する場合、ど入手・利用できないことにある。POSデータのような分析モデルを使うのかよりも、どのの開示・共有の次のステップは、プロモーシようにデータセットを整備するのかが、分析ョン情報の共有である。小売業とメーカー・結果に影響を及ぼす場合が多い。つまり、分卸売業、そして関係するITベンダーが、プロ析モデルを精緻化するよりも、例えば異常値モーション情報をどのように記録・保持すべを除去する方が重要である。本稿では１年間

きか、どのように共有すべきかをクリアにす

52週を分析対象期間とし、実績週が26週に満ることが求められている。

たない店舗は分析からはずした。こうした手続きが実務上適当なのか考える必要があるだ〈注〉

ろう。特にPOSデータ分析より得られた市場重回帰分析における多重共線性の問題について、統計ソフトSPSSを利用して確認した。いずれも分析結果も、診断対象の指標であるVIFは５未満、固有値の条件指標も10未満であり、問題とされる水準には達していなかった。
また、ロジットモデルによるパラメータ推定は、一般に、最尤法を利用するが、ここでは実務適用の観点から、通常の重回帰分析による推定を行っている。

シェアや売価水準が全国平均と乖離している場合、それをどう調整するかは実務上重要な問題となる。
課題の第二は、売価以外のプロモーション情報（コーザル情報）をどのように整備するのかである。チラシや大量陳列などの非価格プロモーションが、売上数量に大きく影響を及ぼすことはよく知られている。そして、非価格分析モデルに反映する方法もだいたい固まっている。本稿の売価分析モデルについて
も、プロモーション変数を組み込むのは容易〈参考文献〉
中村博・中央経済社「新製品のマーケティング（2001年）」
守口剛・朝倉書店「プロモーション効果分析（2002年）」

9