3 章 ID-POS データ活用方法

3.既存商品の強み発見

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

これまで、新商品発売時、既存商品の課題を発見する際の分析例を紹介しました。ID-POS
データは「誰が」購入したかがわかるため、課題や効果をより具体的に把握することができます。
今回は、既存商品の強みを発見する場合の事例をご紹介します。自カテゴリーの分析だ
けではなく、バスケット単価などスーパー全体への貢献度も提案切り口に加えると、強みを発見できるでしょう。
分析の流れとしては以下のとおりです。順番が逆になったり、他の分析を入れた方がよりよい場合もありますが、基本的には大きな動きを見た後に、徐々にターゲットを絞った分析を行っていくとよいでしょう。各分析機能に関して紹介します。
図表 1 既存商品の強み発見

最初に期間ランキング分析を行い、商品のカテゴリーに占める金額、点数構成比や購入人数を確認しておきます。同時に、競合商品の動向も把握します。
次に購入回数別分析を行います。リピート率が高い商品は売場にとって重要な商品といえます。購入人数がそこまで多くなくとも、リピート回数に特徴があるかどうかを確認します。
購入人数や購入回数が増えていることがわかれば、どの性年代に購入されているかを見るとよいでしょう。各性年代すべて購入人数が増加しているのか、それともある特定の年代が増加しているのかを見ることによって、商品の売上増加要因がわかります。
商品購入者にとってその商品が他に代替できないものであれば、その商品をしっかり展開する必要が高まります。そのため、ロイヤルティ分析でカテゴリーの中でのロイヤル度を確認し、カテゴリー購入動機になっている商品かどうかを把握します。
バスケット構造分析では、同時購入点数が多い商品か、または 1 回の買物金額が大きい時に買われやすい商品か。競合商品と比較しながら買われ方の特徴を発見していきます。
以上の分析を行うと、POS データではわからなかった既存商品の強みを発見できます。
それでは、あるヨーグルト A の事例を用いて、もう少し詳しく確認していきます（データは一部改編しています）。
（1）期間ランキング
ヨーグルト A の期間ランキングを集計し、前年と比較しました（図表 2）。POS データでも金額や点数、平均売価の前年比はわかりますが、なぜ増加したのか細かな要因まではわかりません。
分析結果を見ると、まず、会員数（期間中に購入した人数）が前年比 176.5％になっていることがわかります。さらに、リピート人数（2 回以上購入した人数）は前年比 206.7％と大きく増加しています。また、期間中の 1 人当たりの購入点数が 123.1％になっています。
このことから、購入した人数、1 人当たりの点数が増加したことがわかりますが、中でもリピーターが増えていることが好調の要因といえるでしょう。
図表 2 ヨーグルト A の期間ランキング（2）購入回数別分析
次に購入回数別分析を行います。ここでは、ある年の 1 月から 12 月の 1 年間に購入した人が、それぞれ何回かを集計し、競合商品と比較しました（図表 3）。ヨーグルト A を期間中に購入した 41,377 名のうち、67.8％は 1 回のみ、13.1％は 2 回購入したことがわかりました。

競合商品と比較すると、購入人数そのものは若干少ないですが、2 回以上購入したリピート率は競合 2 品を上回っていることがわかります。期間ランキングの分析でも確認できていますが、リピート率が競合に比べて高いことが好調の要因といえるでしょう。
図表 3 ヨーグルトの購入回数別分析

どの程度リピート者が増加しているのかを確認するため、前年のヨーグルト A の購入回数別分析の結果と比較しました（図表 4）。すると、購入人数が増えただけではなく、リピート率が上昇していることがわかります。
図表 4 ヨーグルト A の購入回数別分析

（3）性年齢別分析
これまでの分析から、ヨーグルト A の購入人数やリピート人数が増加していることがわ
かりましたが、どの性年齢の出現率（期間中に 1 度でも購入した人の割合）が上昇したのでしょうか。各性年齢すべて出現率が上昇しているのか、それともある特定の年齢が上昇しているのかを見ることによって、商品の売上増加要因がわかります。
今回は点数構成比や金額構成比ではなく、性年齢別の出現率を前年と比較しました。これは、食品スーパーの場合、女性 40 代～60 代の来店人数が多いため、点数／金額構成比だとこの層の割合がどうしても高くなるためです。そもそも来店した人のうち何％の人が購入したことがあるのかを見ることによって、どの世代から購入されるようになったのかを見ることができます。その結果が図表 5 です。
どの性年齢も前年に比べて出現率が上昇しています。特に女性 30 代～50 代の上昇率が高くなっていることから、この世代の購入が進んだことが売上増加要因といえるでしょう。
図表 5 ヨーグルト A の性年齢別出現率

（4）ロイヤルティ分析
これまでの分析で、ヨーグルト A は購入人数やリピート人数が増加、特に女性 30 代～50代の出現率が上昇したことが売上増加要因ということがわかりました。それでは購入者のロイヤルティはどの程度高まったのでしょうか。ロイヤルティ分析によってカテゴリー（ここではヨーグルト）の中でのロイヤル度を確認し、カテゴリー購入動機になっている商品かどうかを把握しました（図表 6）。今回は期間中に何らかのヨーグルトを 6 点かつ 6 回以上購入した人を対象にし、一定数ヨーグルトを購入した人のロイヤルティを分析しました。
一定数ヨーグルトを購入し、かつヨーグルト A を購入した人のロイヤルティを集計すると、高ロイヤル層が 10％（ヨーグルト購入点数のうち 30％以上はヨーグルト A を購入）、中ロイヤル層が 7％（20～30％はヨーグルト A を購入）であることがわかりました。競合品を比べても高ロイヤル、中ロイヤルの層が多いことから、ロイヤルティの高い商品であることがわかります。
図表 6 ヨーグルトのロイヤルティ分析（5）バスケット構造分析
最後にバスケット構造分析を行い、1 回当たりの購入点数やバスケット単価を集計します。
同時購入点数が多い商品か、または 1 回の買物金額が大きい時に買われやすい商品か、競合商品と比較しながら買われ方の特徴を発見します。
図表 7 は同時購入点数別の構成比を集計したものです。ヨーグルト A は全購入バスケッ
ト中 69.7％が 1 点のみ、23.3％が 2 点購入ということがわかります。競合 2 品と比べると1 点のみの購入の割合が高いです。競合 2 品とは似たような商品タイプであるため、まとめ買いを促進すると同時購入点数のアップが期待できるかもしれません。

図表 7 同時購入点数別構成比

次にバスケット当たりの購入金額（＝客単価）も集計しました（図表 8）。この結果には特に違いが見られなかったため、必ずしも買物金額が大きいショッパーが購入するわけではなさそうです。
図表 8 バスケット単価構成比

以上の分析から、ヨーグルト A の強みと課題は以下のようになります。きます。もしも高ロイヤルの割合が減少していたら、購入者に改めて購入を継続してもらうための施策が重要でしょう。

強み
・前年に比べて購入人数が増加しました。さらに、リピート人数（2 回以上購入した人数）が大きく増加しました。また、期間中の 1 人当たりの購入点数も増加しました。
・特に女性 30-50 代の出現率が前年に比べて上昇しました。
・高ロイヤル層の割合も、競合品に比べて高いことがわかりました。
課題
・競合品に比べて高ロイヤル層の割合は高いですが、全体の 10％に過ぎません。ロイヤル
ティの低い購入者の購入頻度を高める施策が必要です。
・競合品は 2 点以上同時に購入する割合が高い一方、ヨーグルト A は競合品ほど高くありません。まとめ買いを訴求する取組を行うと、さらなる販売点数アップにつながります。
ID-POS データは「誰が」購入したかがわかるデータのため、単に販売金額／点数が増加しただけではなく、増加の要因まで把握することができます。定期的に自社商品の動向を確認し、強みを発見することで、より具体的な施策につなげることができるでしょう。