ID付きPOSデータからの顧客行動パタンの抽出
関 庸一
Ill州‖‖‖‖‖‖‖州‖‖‖‖＝＝‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖＝‖＝‖‖‖‖＝‖‖＝‖‖‖州…州………………＝‖‖‖‖＝‖‖＝‖‖＝‖‖‖＝＝‖‖＝‖‖‖‖‖＝＝‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝＝‖‖‖‖‖刷l…川l…＝＝＝‖＝川川川‖…‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖‖‖…………l…l

本研究では顧客の特徴の把握を目的とするが，以下

1．はじめにの手順での分析を提案する．

小売業においては，ポイントカードやハウスカード

1．まず，一つ一つの相の性格を明らかにする解析の普及努力によって，POS（Point of Sales）データを行う．これにより，店舗における顧客の行動が顧客識別して収集されることが多くなっている．この傾向を把握して，対象データの絞り込み，層の場合，単なるPOSデータと異なり，顧客（カー別などが必要であるかを判断する．

ド）ごとに，購眉時点を越えて名寄せしたデータ解析

2．三相データの中に現れる顧客パタンの抽出を行が可能となるため，時間軸上で顧客の行動パタンを把う．ただし，三相のままの解析は難しいので，捉することが可能となる．

顧客×日付と，来店×商品の二相データに縮約

しかし，このようなデータはメガーギガバイト単位してから，顧客の時間軸上での行動パタンや，になり，これを取り扱う方法は限定される．本研究で購買商品の同時購買のパタンの抽出を検討する．

は，これに対してデータの持つ反復の構造に注目して，3．以上で抽出されたパタンとの関係で，顧客の購各反復，あるいは，反復の組み合わせの持つ情報を抽出するための一連の解析方法を与えることにより，買行動に関する傾向を見る．
次節以降で，解析事例の中で具体的な方法を示してCRM（Customer Relation Management）の基礎資いく．なお，以下での計算量の記述は，元データを顧料を得る一つの方法を示す．

客IDと来店日で辞書式に整序してあることを前提と

2．1D付きPOSデータの構造と分析
ID付きPOSデータは一般に，個々の商品がPOSレジを通過した事実を記録したデータとなる．これにする．また，分析では，UNIX上のテキスト処理言語perlで前処理を行った上で，Spluslを用いている．

3．ある食品スーパーの解析事例

通過時刻（日付）の情報と，カードから得られる購買3．1データ概要

顧客のID情報が合わせられて1レコードのデータと対象のID付POSデータは，福岡県のある食品ス● なる．同一商品の購買をまとめて，1レコードにしたーパーで，2000年4月21日から10月20日までの場合を考えるとすると，各レコードは顧客，日付，商181日間に収集されたものであり，この間にポイント品の組で特定されることになり，個々の購買事例でのカードで購買のあった14，182人の3，031，812点，購入数と単価などの値が，顧客×日付×商品の三相の587，006，031円の購買分のデータ（約386Mbyte）で反復をもって繰返されるデータとなる．

ある．

また，付帯データセットとして，それぞれの相に，3．2 各相の概要の分析

顧客なら入会時に収集された性別／年齢／住所など，日3．2．1商品概要

付なら曜日／天候／マーケテイング活動状況など，商品対象期間中に購買のあったのは17，234種の商品でなら商品分類／売場などが与えられる場合がある．顧あったが，個々の商品（ラララ特選コシヒカリ10kg

客×日付の反復は来店の反復とも解釈できる．

米，酪農牛乳1Lなど）は，米，鮮魚，牛乳，練り物などの283クラスに小分類されており，さらに，鮮魚，せき よういち
群馬大学工学部

野菜，晴好品，乳製品などの39ラインに大分類され〒17G一穴515 柘l年前苛コ抽田Tト5−1

受付02．7．16 採択02．10．17
2003年2月号

lVersion3．4JReleaselforSunSPARC：1997［1］© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（3）丁5

中の平均をとることにより，商品ごとの平均実売価格ていた．

このうちクラス分類には同一のクラス名があるなど，が明らかとなる．個々の購眉について，購買価格の平ユーザから見たクラス分類となっているといい難かっ

均実売価格との差額を（その購買の利益への）寄与，たが，商品名からのクラスの再分類は困難であったの

また，購入価格の平均実売価格との比を掛率と呼んで，で，そのまま用いて以下の分析を行っている．売上構

その購買における，店舗と客との利得の按分の指標と成としては，食品が売上の主要な部分（92．7％）を成して用いる．

している（表1）．
000寸

各購買レコードには実売価格があるので，対象期間

8．48

6．53 15．01

H﹁エーさ1 鮮魚
2 野菜

6．41 21．42

4 乳製品

6．02 27．43

5 米

5．93 33．37

6 水物日配7 調味料
8 パン

5．61 38．98
4．80 49．14

9 袋菓子

4．34

10 練物日配4．27 57．76

000N・

3 噂好晶

O

8．48000刊

H﹁エーさ順位 ライン名 構成比 累積000N

表1売上構成（％）

−4000

−2000

0 1000tメートルI

−4000

・2000

0 1000（メートル）ノ■

5．37 44．35（a）顧客数（b）売上高図1顧客の地域分布（円の面積が量に対応．内円が常連客，外円が総顧客．図上の線は主要交通路，上が北53．49で福岡市がある）の．∽〇．S〇．寸∽．C︵巴k匝︶↓嘱の．寸〇．C
S．N
010050日付（a）総売上高の寸0m N L O︵巴K匝︶↓喉丁6（4）（b）クラスごとの売上高の積み上げ図

図2 日々の売上高の時系列変化© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ

掛率＝購入価格／平均実売価格（1）いるなど，来店の仕方には大きな差異がある．そこで，寄与＝購入価格一平均実売価格（2）

来店の継続性と頻度から，顧客を常連客と非常遵客のただし，極めて大きな掛率の変動を示す 果物奉仕

二つの客層に分けた．具体的には，総顧客のうち最初品と最後の1月の両方に来店した7，172人（50．6％）と，などという商品名もあり，商品内容が一貫して定まっていることが疑われる場合があった．この指標を6ヶ月間に6回より多くの来店があった7，771人用いる場合には，この点に注意する必要がある．

（54．8％）の共通部分を常連客（6，489人，45．8％）とした．残りの客を非常連字（7，963人）と呼ぶ．

3．2．2 顧客概要

購買のあった顧客14，182人は，男性2，052人，女寸．︻全体で50．0歳であった．6ヶ月の期間中，1人当りC．︻213．8個，41，390円の購買が行われている．

N．︻﹁︻総顧客の中には，来店が1回だけの客が2，536名も掛蛮

性12，130人，平均年齢は男性52．5歳，女性49．6歳，

〇．︻
﹃○の．寸

日付（a）平均掛率の．n

IE医師︸↓蝶﹃○の．の10050Sの．N

寸

文一岩．†

C

一巳K十︶↓喉（a）売上高〜爪石．O

掛立

︻

N仇．〇

50（b）平均掛率1〈〉0日付（b）売」二高N・︵EK十︼叶櫛

N−O

図5 冷凍食品の売上高分布†（C）寄与図3 商品の曜日ごとの販売状況

叫の010050〇．巾

日付（a）平均掛率∽．Nの．巾

一EK±↓俣

〇．C〇．†一正托匝︶↓常の．Cの．寸？N

O nや︻0lノー d100500．92

0．94

0．08

0．g8

1．001．02蛤垂図4 EI々の平均掛率と売上高
2003年2月号

日付

1．伽′● ヽ＝ I −・」L一 しDノ シじ」二l笥

図6 野菜の売上高分布© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（5）TT図1は当該店舗周辺の地図上に，住所の地区ごとのについては（図6），金曜日は安く価格設定され，そ顧客のボリュームを表現したものである．顧客分布はれなりの顧客の反応があることが分かる．しかし，上

ほぼ半径数kmにあり，さらに購買額で見ると大部分

述のように店舗全体の売上高には，目立った寄与をしが半径2km程の中にあることが読み取れる．ていないことが分かる．

3．2．3 日付概要

3．2．4 来店概要

この店舗では，期間中1日平均16，750個，同一個人の同一日の購買を，1回の来店での購買と3，243，000円の売上があった．図2からその時系列変みなすと，期間中，285，670回の来店があったことに化を見ると，お盆の時期にギラト商品などのクラスに一時的売上があることが分かる．また，火，日曜日に

表2 来店パタン因子負荷畳は，売上げが高い日が多いことも分かる．

曜日

第1

曜日ごとに集計すると（図3（a）），火，日曜日に売第2第3

第4−0．3587 0．3908 −0．2977

月−0．2694

上が多いことが確認できる．これは，これらの曜日で

火−0．24770．8003 −0．1805 −0．0643

平均掛率が低いため（図3（b））と考えられる．逆に，

水−0．1301−0．3246

金曜日も掛率を低目にして販売している傾向が分かる
が，それは，売上高に目立った影響を与えていない．

ただし，寄与の面ではプラスに貢献している（図3木−0．1658−0．0178 0．0272 −0．6140−0．24210．0548

土0．20640．84880．384−0．3119 −0．8188 0．0097

寄与率

店舗全体として日々の平均掛率と売上高の関係（図0．3061

金日（c））．

0．09630．15140．66060．15800．3337−0．0003

0．185

0．136

0．107

休日度 特売日度

解釈4）を見ても明瞭な関係は見られないが，各ラインごとに売上と掛率の関係を把握してみると，特異な変動
000寸をしているものが分かる．例えば，冷i東食品（図5）は火曜日と日曜日に特売をしており，顧客もその日にO000寸N

M﹁エーさ000N購買することにしていることが分かる．その他，野菜000N・

0000N

点甲眠鰯

000川ご−4000

・2000

0 1000（メートル）

000N一

図8 来店回数の地域分布（外円：常連客／内円：全顧客）
1200

1400

1600

1800

2000

2200

1800

2000

2200

来店人数

000寸

（a）来店人数と販売個数
S．∽

000N

﹁エーさM﹁エーさM

80N・

O

000N・

巾．C

匿k匝︶↓蹴S■
S．N

1200

1480

1600

来店人数

（b）来店人数と売上高
図7 来店者数と販売状況

・4008 −2000

02000

0tメートルI（a）総顧客（b）常連客図9 休日度／特売日度の地域分布（○：休日度／□：特売日度，大きいほど得点が高い）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

丁8（6）ヰ000 −2000（メートルI

オペレーションズ・リサーチ

2000

なる．平均的な顧客は期間中に20．14回来店し，1回ると考えられる．の来店で10．61個，平均2，055円の購買をしている．

3．3 来店曜日パタン分析

来店者数と販売状況を見ると来店の多い日は売上も顧客×日付の二相データから顧客がどんなときに来販売個数も多いが，特に火曜日は両方とも多く，また，店する生活パタンをしているかを分析するため，来店日曜日は来店人数に比べて，販売個数が多いことが分

日付の曜日に注目し，顧客ごとの来店曜日分布を求め，かる（図7）．日曜日にはまとめ買いをする客層があ

これから来店曜日パタンの指標を作成した．来店パタンの最も基礎的な指標は来店回数であり，これで各曜日の来店回数の個人間変動のうち80．5％が説明されていたが，残り2別の情報から主成分分析により来店回数とは独立な来店パタンを抽出し，顧客に主成分得点を与えた．具体的には顧客×曜日の研×7来店曜日r●

包由示てごご±竺翠埋踵

分布行列Aから個人ごとの来店回数u＝A17を差し引いたA＝A−Ul手／7に対して主成分分析を行った．

ただし，ここで1鳥を鳥次元ベクトル（1，1，…，1） としている．この分析では，来店曜日分布と主成分得点を求める際にのみ，元レコードと顧客の逐次処理が必要である．

因子負荷畳（表2）から，第1主成分は土日に負荷が高いので休日度，第2主成分は店舗で割引の多い火30

4050

6070

日金曜日に負荷が高いので，特売日度と解釈した．

80

個人の主成分得点を求め，各顧客層ごとの平均をと年齢ることにより，その特性を調べた．まず，地域分布と図10 常道客の性別年代ごとの来店曜日パターン●−2
く：■■ウ8圃はIqd■：

和広己駒Jヒ已￠1

図11双対尺度法による商品クラス布置2003年2月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（7）丁9

しては，来店頻度が北西で低いことが分かる（図8）．

を求めることで，行，列の得点をズ＝β；1／2yJ万￣，しかし，常連客の来店頻度には大きな地域差はない．

y＝βJl／2〃ノ万と与えるものである．ただし，〃，来店パタンとしては，総顧客では（図9（a）），中心ほA，Ⅴの第1次元は無意味な解で利用しない．デー

ど特売日度が高く，山がちで地形的に行き止まりにな

タをダ＝βryA／んれ仇と分解することになる．
しかし，乃が大きい場合には特異値分解が実行できる南東側でも，相対的に特売日度が高く，北西側では休日度が高いことが分かる．また，常連客に限るとない．その場合でも，少が適当な大きさであれば，カ（図9（b）），休日度，特売日度ともにハツキリし，全体×♪行列G＝β β＝βJl／2ダ上β71ダβニ1／2を求め，これに特売日度が高いことが分かる．これは，常連客が店を特異値分解することにより，G＝VA2γ が得られ，舗でいつ特売が行われているかをよく知っており，そこれから，ズ＝βJl／2γノ万，y＝月号1書方A−1と得点れに合せた来店行動をとっているためと思われる．まを計算することができる．この計算によれば，G，

た，ここでも北西の客は休日度が高い．ただし，数少yの算出で，それぞれ乃に関しての逐次処理1回がない遠北西の常連客は休日度が低いことが分かる．

必要なだけで，0（乃）のメモリは必要ない．なお，Gを求めるにはダの各行ベクトル凡について，行列

また，図10より，年齢とともに休日度が低くなり，釣果／ふを求めてはオについて累積していき，最後特売日度は70歳台までは高まっていくことが分かる．

また，性別では，特に仕事を持つであろう50歳台まOd

での男性は休日度が高く，女性は一般に男性に比べ特増討荘唱慮

3．4 購買食品パタン分析

Cd・

3．4．1大規模データの双対尺度法﹁？

売日度が高いことが分かる．

多くの対象についての同一カテゴリ上の頻度分布が与えられた場合，カテゴリと対象を同一尺度上の得点100

500に数量化するには，双対尺度法（数量化ⅠⅠⅠ類，Cor−respondenceAnalysis）［2］を用いる．双対尺度法は，日付（a）家庭調理度

数学的には乃×♪行列ダをβ＝β√1／2ダβJl／2と表側の合計に関して基準化2した行列を考え，直交行列U，Ⅴと対角行列Aによるβの特異値分解β＝〃AVf500〇．〇●（b）子育て度

巾d・80
ー0．30

図12 常連客の性別年代ごとの購買食員パタン
2ダの行と列の総計ベクトルを′r＝ダ1♪，差＝1￡ダ，力＝1左ダ1♪としてβr＝崩御（ム），β。＝成叩（ム）．
80（8）∽〇．〇70

0L．〇

60
年齢

Sr050

ON．〇

40

掛皆世礫文守喝レ駐≠30

OrO の〇．〇 ？0 のOd・〇．T

牽野望∧へて咤軽Y彗

図13 購入食品パタンの時系列変化−0．20 ・0．10
家庭調理度（a）購入食品パタン

囁8（b）相対来店比率

図14 曜日の特徴づけ© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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に家庭調理度が低く，女性も年齢とともに，子育て度に平行して求めておいたβ。で基準化すればよい．
3．4．2 購買会晶パタンの抽出が下ることが分かる．

また，来店に与えられた得点を日付ごとに平均することで，日付の購月食品パタンが得られる．この時系
列変化を図13に示す．家庭調理度が祝祭日に下ること，子育て度が長期的に低下してきていることなどが来店×商品の二相データを用い，同時購眉関係から顧客の食生活タイプの指標を作成した．1回の来店での購買商品（同一日同一顧客IDのレコード群）の商品クラス（191クラス）上での購買個数分布を集計し，顧客と来店の双方に，共通の尺度上の得点を与えた．
対象商品クラスは，この店舗で主要な売上げを占める食品に限定し，また，期間限定のギフト類などを除いた．これは，販売期間が限定された商品クラスがあると，そのクラスが特殊な次元として抽出されてしまうためである．得られた商品得点の2次元布置を図11に示す．第1軸は簡易食（弁当，おにぎり）−伝統食材の順に並ぶので家庭調理度と，第2軸は和食材
一洋食材←英子の順に並ぶので子育て度と解釈した．
商品だけでなく，来店についても同一の尺度での得点が与えられているので，来店に与えられた得点を各顧客ごとに平均することで，顧客の購買食品パタンが図16 購買食品パタンと寄与の関係（常連客）得られる．これを客層ごとに平均したものを図12に示す．これより，50歳代以前の男性は子育て度，特000マ

MM︑﹂−さ﹁エーさ000N・000N・・4000

−2000

02000

−4000 ・2000（メートル）

020001メートル）（b）非常連客（a）常連客図17 来店パタンと寄与の関係（常連客）

図15 寄与の地域分布（○：正，□：負，面相が絶対値）

表3 階層ごとの期間中の累計寄与
女性常連客
総寄与／人数人当り

男性常連客

非常連客

総寄与／人数人当り

総寄与／人数人当り−29 −119849．2／279 −429・5 18734．9／29 646・0 −19273．3／613 −31・430− −408697．7／875 −467・0 20502．9／69 297・1 −71363．2／1527 −46・7
40− −417442．2／1582 −263・8 −67436．4／194 −347・6 24915．9／2092 11・950− −620509．4／1349 −459・9 −85198．0／209 −407・6 10062．1／1841

5・4

60− 620628．7／899 690・3 122573．2／130 942・8 163146．1／988 165・17（ゝ430850．5／534 806・8103942．4／108 962・461490．9／493 124・7

80− 105999．0／165 642・4 90995．1／38 2394・6 26015．9／116 224・2−412992．1／5683 −72・3 211228．2／777 270・8 201763．9／7670 26・22003年2月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（9）81

家庭調理度はほぼ個人平均（−0．124）を谷として，分かる．
また，それを曜日ごとに集計することで，曜日の特そこから外れると高くなる傾向が分かる．育児に手間徴づけを見ることができ，図14（a）からは，休日は家がかかったり，自炊できない客層は時間コストが高く

庭調≡哩度が低く，休日や特売日は子育て度が高いとい佃格に敏感でないと予想される．また，60歳代に家う特徴があることが分かる．これは，図14（b）に示さ

庭調理度の高い伝統食中心の客層の重心があり，このれるように非常連客が常連客に比べ，相対的に日曜日層が価格に敏感でないと考えられる．の来店が多いことが一つの原因と思われる．

また，来店パタンとの関連を見ると，寄与が高い人

3．5 購買行動パタンと価格感度の分析

は，休日度が低く，特売日を避ける顧客であるか，休購買ごとの寄与を顧客ごとに合計したものは，顧客日度が高く特売日度が平均的な値の客層であることがが平均価格を意識しながら購眉を行っていたかの累積であり，顧客の価格感度の一つの指標と考えられる．
また，寄与を店舗から見ると，標準的利幅へ加算される追加利益である．以下で，寄与の特徴を見た後，購買行動パタンの指標との関連を見る．

分かる．

4．おわりに
購買データー件一件の持つ情報は希薄であるが，それを集積して，■興味のない反復を単純集計や平均で集

まず，寄与の地域特性（図15）は常連客ではっき約することで，多くの情報が引出せることを示した．

りした傾向を持つことが分かる．店舗最近の地区は大その際，来店曜日や購買商品クラス上の分布のようなきく負であるが，購買量も大きいので，ボリューム利多次元量については，それを低次元に数量化しておく益の源泉であると考えられる．また，南東側地域ではことで，集約が容易となることを示した．個々の顧客正であり，常連客も多かったので，安定顧客が多く高は様々であるが，その一般傾向を把握することにより，利益の源泉であると評価できる．一方，北西はロイヤ

マーケテイングターゲットを絞ることなどが容易になリティの低い客が多く，寄与の絶対値も小さいことがると考える．

分かる．この客層がこの店舗にとっては挑戦対象であ

今回の解析では，確率モデルを構成しての検証的な分析は行わなかった．この点が今後の課題となる．

ると考えられる．

一方，年齢，性別で見ると，値引きをしなくとも購買してくれるのは，以下のような顧客層であることが謝辞 本研究を進めるに当って，解析に協力してくれ分かる（表3）．

た小茂田宏，シティーレズキア，金澤由佳，荒井学各

1．一般に高齢層（60歳代以降）位に感謝する．

2．人数は少ないが特に若い男性常連客
参考文献

3．40歳以降の非常連客
顧客行動パタンとの関連を見るため，顧客行動パタンの指標に対して，寄与がどの程度になるかを平滑化して表した結果を図16，17に示す．購買食品パタン［1］伊藤幹夫他訳，Splusによる統計解析，シュプリンガ
ー・フェアラーク東京（2001）．

［2］西里静彦，質的データの数量化，朝倉書店（1982）．

については，子育て度が高いと寄与が大きく，また，82（10）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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