3 章 ID-POS データ活用方法

5.購買実態に基づく商品分類の作成

著：株式会社ショッパーインサイト
監修：中央大学商学部教授

データマーケティンググループ

寺本高先生（1）はじめに消費者は、あるカテゴリー内の商品群をどのようなサブカテゴリーに分類しているのでしょうか。たとえば、牛乳をサブカテゴリーに分類する要素としては、容量、乳脂肪分、ブランドなどが挙げられますが、実際に消費者がどのように分類しているのかを把握する必要があります。
消費者の選択範囲をグルーピングする方法として、 CDT（消費者意思決定ツリー：
Consumer Decision Tree）という考え方があります。これは、カテゴリー内に含まれるサブカテゴリー、セグメントを消費者の意思決定の優先順位によって階層的にまとめたものです※1。
これまでは、消費者にインタビューをしてグルーピングを把握するケースが見られました。しかし、インタビューを行うには膨大な時間と費用がかかる点、また、あくまで意識ではそのように分類しているものの、実際にそのような行動を取っているかはわからない点が課題としてあげられます。
そこで、購買履歴データを用いて購買実態から CDT を作成し、サブカテゴリーを作成する取組が行われています。今回は購買履歴データから CDT を作成することのメリットを挙げた後、実際の分析結果をご紹介します。その結果から、どのような提案が考えられるかを提示します。
（2）CDT とはCDT は、先述したようにカテゴリー内に含まれるサブカテゴリー、セグメントを消費者の意思決定の優先順位をもとに階層的にまとめたものです。購買履歴データを用いる場合、各商品を買った人が別の商品をどのくらい買ったのか、という商品間の購買共起数に基づいて似た商品をまとめ上げていきます。

図表 1 チョコレート CDT のイメージ

たとえば、購買履歴データからチョコレートの CDT が図表 1 のようになったと仮定します。この場合、消費者はチョコレートのサブカテゴリーを作成する際に、「大人向け」か「子供向け」かで、最初に分類していることがわかります※1。
次に高価格か低価格かという価格帯で分類し、さらに、高価格帯の商品を健康訴求か、レギュラーか一人用か、などに分類しています。この分析結果を基に、各サブカテゴリーを「高価格帯の大容量チョコレート」とか、「高価格帯健康訴求」などと定義します。
（3）購買履歴データから CDT を作成することのメリット
それでは、購買履歴データから CDT を作成することでどのようなメリットがあるでしょうか。主に以下のことが考えられます。

1. 各カテゴリーのサブカテゴリーを高頻度で作成できる
繰り返し述べてきましたが、CDT を作成することによって各カテゴリーのサブカテゴリーや消費者の意思決定の優先順位を把握できます、しかし、消費者調査による分類は予算等の事情もあり、なかなか高頻度には実施できません。
購買履歴データを分析による CDT 作成は、従来よりも高頻度で行えます。そのため、カテゴリー内の新しい用途を提案した商品が発売された際に、一定期間経ってから作成すると、その商品が新たに認識されたサブカテゴリーであるかを把握できます。
2. 消費者の実際の購買履歴から各商品の競合関係を把握できる
消費者調査による分類は、あくまでも意識によるものなので、必ずしも本当の行動と合致するとは限りません。たとえば、消費者調査では付加価値性の高いサブカテゴリーに分類されていた商品が、実際には価格帯の安い商品と併買されていたという可能性があります。
購買履歴データによる CDT 作成では、実際の購買履歴に基づいた分類のため、自社商品の本当の競合はどの商品なのかを把握することができます。
3. 新商品発売時に狙うべきサブカテゴリーを把握できる分類されたサブカテゴリーの中に、カテゴリー全体でもシェアの大きなブランドがある場合、似たようなコンセプトの商品を発売するのは難しい可能性があります。しかし、あまり有望なブランドがない場合、新商品で一気にシェアを獲得できる可能性があります。
また、各サブカテゴリーの主要購入者層を把握することで、ターゲットをどこにすべきかを把握することもできます。
4. 棚割に反映させることができる
棚割を行うには商品のくくりから「グルーピング」を行い、そのグループごとに「ゾーニング」を行うというステップが必要になります※1。これらを購買履歴データによる CDTで行えば、実際の消費者の履歴を基に行えるので、消費者にとって「わかりやすい」「買いやすい」棚割になると言えるでしょう。

（4）購買履歴データを基にした CDT の作成事例
今回は i-code 分類「カレーレトルト」の主要商品の購買履歴データを基に CDT を作成しました。消費者のカレーレトルトカテゴリー内の買い回りを基に、似た商品をまとめてクラスタを作成しました。分析概要は下記のとおりです。

・分析対象カテゴリー：i-code 分類「カレーレトルト」
・分析エリア：関東エリア
・分析期間：2018 年 4 月～9 月
・分析対象会員：上記エリアで上記期間に週 1 回以上来店者
・分析対象商品：上記カテゴリーのうち、当該エリア、期間で多く販売が見られた主要約40 品（図表 2）
図表 2 分析対象商品

（5）分析結果
実際の分析結果は、図表 3 のとおりです。
図表 3 カレーレトルトの CDT 分析結果

この結果から以下のことがわかりました。
最初に「子供用」の商品と「それ以外」の商品で分かれています。そのため、消費者はカレーレトルトを購入する際に、最初に、子供向けか、大人向けかで分類していることがわかります。
次に、中村屋インドカリー、からだシフト糖質コントロールなど、比較的高価格帯の商品と、それ以外の商品に分かれます。消費者は次に価格帯で意思決定を行っていることがわかります。
その後は、容量（4 個入り商品）や、野菜が多く入った商品などでの分類も見られますが、ブランドごとにグルーピングされることが一番多くなりました。つまり、たとえばハウスカリー屋カレー中辛を購入した消費者は、他ブランドの中辛を買い回るよりは、同ブランドの甘口や辛口を買い回る傾向にあることになります。
（6）CDT から考えられるマーケティング案
1. 新商品開発
今回の結果から、カレーレトルトは最初に「子供向け」と「大人向け」に分かれることがわかりましたが、大人向けはもっと細分化できないでしょうか。たとえば、ボリューム感等を出すことで 10 代・20 代向けの商品開発を行ったり、シニア層向けの開発を行い、支持を得ることができれば、最初の意思決定の段階で、「子供向け」「シニア向け（または 10-20代向け）」「その他大人向け」といった分類になる可能性があります。
2. 各グループの主要購入者層の把握
今回の結果では、ハウスプロクオリテイビーフカレー中辛 170g×４やニチハムレストラ
ン仕様カレー170g×４など 4 個入りの商品は 1 つのグループにまとまりました。
そのため、これら商品の主要購入者層を把握し、さらに購入者の他カテゴリーの購買特徴を把握することで、トライアル促進等に生かすことができます。
3. 棚割への活用
今回の結果から、子供向けの商品は最初の意思決定で分かれているため、必ず数点取り揃える必要があります。また、優位置ではなくとも、他とは独立したゾーニングが必要になります。
消費者はブランド間で買い回りを行っているため、辛さで比較陳列を行うのではなく、ブランド間で比較できるように陳列を工夫する必要があります（図表 4）。

図表 4 カレーレトルトの陳列イメージ

今回は、購買履歴データを基にした CDT 作成の事例を紹介しました。今回は関東エリアの全消費者（週 1 回以上来店者）を対象に分析しましたが、エリアを変えたり、性別を限定すると違った結果が出るかもしれません。たとえば、20 代以下に限定して分析を行うと、ブランド間ではなく違った意思決定が見られるかもしれません。このように実際の購買履歴からグルーピングを行うことで、各企業が考えている消費者に支持されているのか、競合と考えている商品とは消費者が似ているのか、異なるのか、まで把握することができます。
※1 「インストア・マーチャンダイジング 第２版」公益財団法⼈流通経済研究所編2016 年

⽇本経済新聞出版社