2 章：分析事例①性年代別の購買特徴分析

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

年代別分析
これまで、ID-POS データを用いると「誰が」の把握が可能であることを明らかにしました。たとえば、性年代別に「誰が」買っていることがわかれば、より具体的な打ち手を見つけることができます。実際のデータを用いながら、性年代別の分析事例を紹介します。
（1）年代別にショッパーを捉える必要性
なぜショッパーを年代別に捉える必要性があるのでしょうか。その必要性を図表 1 に整理しました。年代別にショッパーを捉える必要性として、大きく「消費者の変化」と「年代別の購買特徴の差異」があげられます。

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（2）消費者の変化①

年代構成比の変化
これまでのスーパーマーケットは主にファミリー層を対象としていました。そのため、わざわざ年代別分析をしなくても、POS 分析で大勢をつかむことができました。しかし、今後は年代構成比が大きく変化していきます。図表 2 は、国立社会保障・人口問題研究所
による年齢構造推計ですが、既に 65 歳以上が 20％以上を占めており、2025 年には 30％を突破することが予測されています。このような状況の中、従来通りファミリー層を想定した売場づくりでは、彼らのニーズに対応できません。

出所：国立社会保障・人口問題研究所

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地域別の商圏の変化
団塊の世代が多く住む地域、ファミリー層が多く住む地域など、地域別に商圏が変化しつつあります。
図表 3 は茨城県の取手市と守谷市の 2014 年 4 月時点での年齢構成比を示したものです。
両市は隣接していますが、年齢構成比には大きな違いが見られます。取手市は 1970 年代頃より宅地化が進んだこともあり、現在は 65 歳以上の構成比が約 30％と高い割合になっています。一方、守谷市は 2005 年のつくばエクスプレス開業に伴い急速に宅地化が進み、30代を中心に転入が多く見られます。そのため、30〜44 歳と 45〜64 歳の構成比がほぼ同等であり、さらに 14 歳以下が 16％を占めていることから、ファミリー層が比較的多く居住する地域といえるでしょう。このように隣接する地域でも居住する年齢層には大きな違いが見られ、年代別の嗜好に合った対応が求められるでしょう。

出所：取手市役所、守谷市役所ホームページ

3（3）年代別の購買行動の差異①

年代別のスーパーマーケット利用動向の差異
性別や年代が異なると、スーパーマーケットの利用動向に違いはあるのでしょうか。2014

年 3 月の性年代別のスーパーマーケットにおける平均来店回数、客単価、購買点数等を集計しました（図表 4）。

出所：「食品スーパーマーケット業態購買行動レポート」株式会社ショッパーインサイト

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まず、30 代の男性と女性で比較します。来店回数は男性の方が高くなっていますが、客単価や平均購買点数は女性の方が高くなっています。これより、30 代男性は女性に比べて、必要なものを必要なだけ購入している傾向が伺えます。
次に、30 代、50 代、70 代の女性で比較します。最も来店頻度や平均商品単価が高いのは 70 代女性です。また、50 代女性は平均客単価や 1 回あたりの平均購買点数が他の世代よりも高く、まとめ買いをしていることがわかります。
このように、性年代が異なれば、購買頻度、客単価等が異なるため、店頭での施策も買える必要があります。たとえば、30 代男性は必要なものだけを購入しているため、あまり多くの売場に立ち寄らないことが仮説として考えられます。そのため、彼らにもう 1 点購入してもらうためには、関連購買しやすいカテゴリー・商品の陳列場所を近づける、クロス陳列を利用してついで買いを促すといったことが考えられます。
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年齢によって変化する購買行動
一般的に年齢が高くなるほど購買経験が蓄積されるため、高齢者は若年層に比べて同じカテゴリー内で様々なアイテムを試さなくなるといわれています。※1 また、ドラッグスト
アでの女性の年代別購買行動の特徴を調査したところ、年齢が高くなるにつれて、店内の立寄り場所が少なくなり、目当ての売場を中心に検討していく傾向が見られるそうです※2。
そのため、年代別の購買動向を把握し、課題を抽出することは非常に重要でしょう。
（4）分析事例 1：カレールーカテゴリーの年代別分析
それでは、実際の年代別のデータを用いた場合、どのような結果を見ることができるのか紹介したいと思います。
①分析概要

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時期：2014 年 7 月 1 日～7 月 31 日➢

カテゴリー：i-code 分類➢

分析内容：「来店者全体」と「30 代」のカレールーの ABC 分析を行い、違いを明らか「カレールー」にする

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分析結果
図表 5 は、来店者全体と 30 代に限定したカレールーの点数シェアを比較しています。全

体では「ブランド A の中辛」が 12.9％、「ブランド A の甘口」が 11.0％の順となっています。
ID-POS データを用いれば、年代別の特徴を把握することが可能です。30 代に限定すると、全体では第 2 位の点数シェアだった「ブランド A2」（18.2％）が第 1 位になっています。また、ブランドに関わらず「甘口」の商品の点数シェアが全体よりも高くなっていることがわかります。

出所：ショッパーインサイト rsSM データ

6さらに、サブカテゴリー別の点数構成比を全体と 30 代で比較します。サブカテゴリーは「甘口」「中辛」「辛口」「子供用」「その他」に分類しました。その結果が図表 6 です。

出所：ショッパーインサイト rsSM データ
サブカテゴリー別の点数構成比は、30 代に限定すると、「甘口」が 34.4％となっており、全体に比べて 13.5 ポイントも構成比が高いことがわかります。また、「子供用」は全体では0.6％にすぎませんが、30 代では 2.3％と一定の構成比となっています。
これらの結果より、商圏に 30 代が多く居住する店舗の場合、「甘口」を優位置に移動したり、フェイス数を増加させるなどの対応が必要といえます。また、チェーン全店では子供用商品を取り扱っていない場合でも、30 代が多く住む地域には必ず取り扱うことも必要でしょう。

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（5）分析事例 2：スポーツ飲料カテゴリーの年代別分析
次に、全体と年代別で週別の売れ行きに差があるのかどうか見ていきましょう。例として「スポーツ飲料」カテゴリーの季節指数を集計します。
図表 7 は、スポーツ飲料のカード会員全体と高年齢層（ここでは 60〜80 代）の購入経験率（期間中 1 回でも当該商品を購買したことのある人の割合）と 1 人当たり購買点数、1回当たりの購買点数を比較したものです。すると、購入経験率は、全体の方が約 3 ポイン
ト高くなっていますが、60〜80 代は 1 人当たりの購買点数、1 回当たりの購買点数は全体を上回っていることがわかります。これより、世代によってスポーツ飲料の購買の仕方に違いがあるといえます。そこで、週別の購買動向を細かく見ていくことにします。

出所：ショッパーインサイト rsSM データ
①分析概要

➢

時期：2014 年第 2 週（１月 5 日週）～第 52 週（12 月 21 日週）➢

カテゴリー：i-code 分類➢

分析内容：「来店者全体」と「60 代～80 代」のスポーツ飲料の売上金額を週別に集計「スポーツ飲料」し、年平均と比べて指数化し、違いを明らかにする

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分析結果
60 代〜80 代の売上金額指数と全体の売上金額指数を比較しました。その結果は図表 8のとおりです。すると、来店者全体と同じような傾向を示していますが、夏場は 60 代〜80代の方が全体よりも指数は高く、冬場は全体よりも指数が低い傾向があるため、60 代〜80代はより夏場に需要が集中するといえるでしょう。

より需要が高まる夏場に注目して、全体と 60 代〜80 代の指数を比較したいと思います。
その結果が図表 9 です。すると、14 年 30 週（７月 20 日週）、31 週（7 月 27 日週）は、全体でも年間平均の 2 倍以上販売していますが、60 代〜80 代に限るとさらに指数は高くなっています。非常に高い需要が見られました。

9需要が急速に高まった 2014 年 7 月の東京地区の最高気温を確認してみると、7 月 22 日
以降、毎日最高気温が 30℃を超え、日によっては 35℃を記録する猛暑日であったことがわ
かりました※3。
60 代〜80 代は若年層よりも夏場の需要が高く、熱中症対策でスポーツ飲料を購買していることが推測されます。気温が本格的に高まり始める前に、POP 等で購買を促進することで、さらなる購買点数アップにつなげられるかもしれません。年代別の購買行動を把握することが重要であるといえます。

（6）まとめID-POS データを用いて年代別に分析してみると、より特徴や課題を把握できます。消費者の構造が変化し、世代別の購買行動に差異があることから、年代別に購買動向を把握する必要性は今後高まっていくといえるでしょう。
※1 「インストア・マーチャンダイジング」 第 2 章 財団法人流通経済研究所編 日本経済新聞出版社※2 「ショッパー・マーケティング」 第 7 章 財団法人流通経済研究所編 日本経済新聞出版社※3 気象庁ホームページより
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（7）復習下記の図表は、マヨネーズの機能性別における、来店者全体と 60 代以上の点数構成比の比較です。この結果からどのようなことが言えるでしょうか。

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