特集

顧客インサイトの諸相

購買履歴データの活用としてのチェックアウト ・クーポンの可能性
三坂昇

司（財）流通経済研究所研究員

１．はじめにンへ活用する動きが増えてきている。この購
買履歴データを元に店舗を利用する顧客がどマーケティング戦略立案において、STPのような顧客であるか把握できるようになっ（Segmentation： セ グ メ ン テ ー シ ョ ン、てきた。また、店頭においてその顧客へリー

Targeting：ターゲティング、Positioning：チするためのツールも増えてきており、中でポジショニングの頭文字）は、マーケティンもチェックアウト・クーポンへの期待は高い。

グに関連する多くの書籍で扱われている基本

本稿では、まず FSP データを始めとする事項であり、重要事項である。今日のようにロイヤルティ・プログラム活用における課題

市場における消費者の多様化の中で、消費者を考察する。次にチェックアウト・クーポンを一律に扱うマス ･ マーケティングでは消費における有効性を確認する。最後にある小売者ニーズを満たす手法としては非効率的であ業のデータをもとに購買履歴データを用いたる。店頭においても同様である。性別、年代セグメンテーションによって、チェックアウはもとより、買物目的、好み等さまざまな購ト・クーポンへの反応の違いを紹介する。

買者が来店する中で、この STP は店頭においても不可欠であると言えよう。
STP の 最 初 に 位 置 さ れ る セ グ メ ン テ ー
ションで最も多く利用されているのは、おそ２．ロイヤルティ・プログラ
ムの活用

らく性・年代を始めとするデモグラフィック

Blattberg et al（2008）は、ロイヤルティ・属性によるものであろう。中でも性別・年代

プログラムによって顧客がロイヤルティを増は基本事項として扱われている。購買者のセ加させるメカニズムについて、①ポイント蓄グメンテーションにおいて性別・年代だけを積メカニズム、②報奨行動メカニズム、③個用いることは、購買者における異質性の存在別マーケティングメカニズムの３つで説明さを考えると不十分であろう。

れるモデルを提示した。

小売業のフリークエント・ショッパーズ・

ポイント蓄積メカニズム（Point Pressureプログラム（Frequent Shoppers Program,Mechanism）とは、顧客がポイントを貯め以下 FSP）の普及により、店舗における購ようとするために購買量を増加させるメカニ

買者の購買履歴データを分析し、ロイヤルズムである。このメカニズムは受け取る報奨

ティ向上に向けて、売場作りやプロモーショ（Reward）が魅力的であるほど、顧客はポ

購買履歴データの活用としてのチェックアウト・クーポンの可能性

21

図表１

３つのメカニズムのモデル

出所 ) Blattberg, Kim and Neslin(2008): Database Marketing: Analyzing andManaging Customers Springer, chapter22 p.550

イントを蓄積したいと思い、企業の売上増加いては、１ポイント１円として購買時に使用に貢献する。また、このポイント蓄積メカニできるもの、ポイント数と同額をキャッシュズムはスイッチングコストを作り出す。このバックするもの、一定数のポイントを蓄積しスイッチングコストにより、顧客を囲い込むた顧客に対し翌月割引を実施するものといっことで、企業は収益を高めることができる。

た、様々なサービスが存在する。また、近年

報奨行動メカニズム（Reward Behavior

では他業種との提携によりポイントを他者のMechanism）とは、顧客が報奨を受け取っ提供するポイントと交換できるサービスも存た後で、購買金額を増加させるメカニズムで在する。

ある。このメカニズムにより、顧客は企業へ小売業が導入した FSP を用いて顧客にポの好意度を増加させ、購買金額を増加させるイントを付与することは無料ではない。例（Taylor and Neslin 2005）。

えば、購買金額に対し100円ごとに１ポイン

個別マーケティングメカニズム

ト、１ポイントを１円をとして次回購買時に（Personalized Marketing Mechanism）と使用できる FSP があったとする場合、売上は、ロイヤルティ・プログラムに参加してい金額に付き1% の費用が増加することになる。

る顧客情報を利用し、例えば個別プロモー

また、競争の激しい商店街などでは、例えばションの実施やその属性に合わせたクロスセ「月曜日はポイント２倍デー」といったようリング、顧客に応じたサービスを提供するこに、特定の日に購買を増加させる販売促進策とで、優良顧客の維持や購買量を増加させるとして利用されることもしばしば見受けられ、メカニズムである。

「ポイント競争」とも言うべき状況が存在す

ロイヤルティ・プログラムは、日本の小売る。FSP の費用増加によって、利益率の低業では FSP として多くの小売業に導入されい企業は更なる負担を強いられることになりている。その仕組みは小売業によって一律でかねない。

はないものの、購買金額に応じた数％のポイ

FSP によるポイント付与は、Blattberg etントを付与するという点は多くの小売業に見al（2008）の示したポイント蓄積メカニズム、られる共通点である。蓄積したポイントにつ報奨行動メカニズムに該当すると考えられる。

22

流通情報

2012（495）

購買量増加への有効性が指摘される反面、ポションの多くは、小売業に来店する不特定多イント競争による費用負担増加等デメリット数の購買者にリーチし、ターゲティングは明も存在する。このようなデメリットが発生す確に行われているとは言えない。もうひとつる理由は、小売業にとって２つのメカニズムのメリットとしては、店舗との調整が比較的が、比較的運用の負荷が軽く短期的に売上を小さいということも考えられる。チェックア増加させることができる販売促進手法である

ウト・クーポンによるプロモーションを行からであろう。今後は、ポイント蓄積メカニ

う際は、基本的に商品をエンドに並べたり、ズム、報奨行動メカニズムだけでなく、FSPPOP を掲示したりといった売場を作ることデータにより個人を認識し、個別マーケティは必要としない。チェックアウト・クーポン

ングメカニズムに取り組むことが望まれる。

はメーカー・卸売業・小売業にとってメリットがあるプロモーションであると考えられる。

３．チェックアウト・クーポンが注目される理由と重要性

チェックアウト・クーポンへの反応率は高ければ高いほどよい。高い反応率を実現するためには、最適なセグメンテーションおよびターゲティングがなされる必要がある。FSP

一方、個別マーケティングメカニズムによを導入している小売業では、チェックアウる小売業の取り組みは、近年増えてきており、ト・クーポンを過去の購買履歴データより会今後も増加すると考えられる。その中でも員の好みを分析し、購買されやすい商品を推チェックアウト・クーポンに対する取り組み奨することが可能である。FSP データの利が増えてきている。

用方法として、今後どのようなセグメントがチェックアウト・クーポンとは、小売業レチェックアウト・クーポンに反応しやすいか、ジで清算をする際に手渡されるクーポンや自どのようにターゲティングするべきか、研究動的に値引されるクーポン・プロモーションがなされる必要がある。のひとつである。レジで手渡されるクーポンの場合、POS レジまたは専用の発券機などより自動的に発券されるため、小売業にとっては配布コストが小さいプロモーションであると考えられる。

４．セグメンテーションの方法
Wedel and Kamakura（2000）は、セグメンテーションを行う基準として、 4つの区また、メーカー・卸売業にとってもメリッ分が考えられるとした。4つの区分とは、すトの多い有力なプロモーションであると考えなわち①地理的変数やデモグラフィック変数られる。そのメリットのひとつは、明確なターなど「観測可能な一般的変数」、②個人の生ゲティングが可能である点である。チェック

活価値やライフスタイルなどの「観測不可能アウト・クーポンは発券対象者を明確に設定な一般的変数」、③使用頻度やブランド・ロしレジより配布される。そのため、設定したイヤルティなどの「観測可能な製品・店舗固セグメントに対し確実にリーチすることがで有変数」④知覚便益や購買意図などの「観測きる。現在小売業で日常的に行われているエ不可能な製品・店舗固有変数」である。

ンドや特設売場で露出を増やす、特売を行うといった従来から行われてきているプロモー「観測可能な一般的変数」には、年齢、性別、家族人数、家族のライフステージなどのデモ

購買履歴データの活用としてのチェックアウト・クーポンの可能性

23グラフィック変数、郵便番号、人口密度、政目的は異なるであろう。また、同じデモグラ

府の規制などの地理的変数、所得、職業、教フィック属性の購買者であっても購買するも育レベル、社会階級などの社会経済変数などのは異なる。例えば、鈴木（2010）は男性が代表的である。
「観測不可能な一般的変数」の購買者における買物パターンを分析し、７とは、個人の生活価値やライフスタイル、パーつのセグメントに分けた中で、時間帯別にもソナリティといった測定不可能な変数のこと

セグメントにおける来店者構成が異なるこである。消費者の属性をＡ（Activity: 活動とを明らかにした。このような状況の中で、性 ）、 Ｉ（Interest: 関 心 ）、 Ｏ（Opinion: 意チェックアウト・クーポンの反応率を高める見）という３次元で捉えようとする AIO ア

ためには、性・年代を始めとするデモグラ

プローチや８つのセグメントから構成されるフィック変数だけでは不十分であると考えらVALS（Value and Life-style）などが挙げれる。

られる。「観測可能な製品・店舗固有変数」

クーポンにおける顧客のセグメンテーショ

としては使用頻度、ブランド・ロイヤルティ、ンについては、過去においても研究が見られ店舗ロイヤルティ、採用時期、消費場面などる。例えば、李（1989）はスキャン・パネが挙げられる。「観測不可能な製品・店舗固ル・データを用いて、クーポンに反応した顧有変数」としてはプロモーション弾力性や知客の属性を調べた。これによると、性・年代覚便益、購買意図などが挙げられる。

ではクーポンによる値引額によっても異なる

このうち「観測可能な一般的変数」の中でが、 35～44歳までの女性が多く使用しておもデモグラフィック変数は顧客のセグメンり、価格が高くなると45～54歳の女性が最テーションにもっともよく用いられている。

も利用したことを明らかにした。また、家族

Kotler（2001）によると、デモグラフィッ

人数については、多人数の家族がよくクーポ

ク変数がよく使われる理由は、①消費者の欲ンを利用することを明らかにした。

求、選好、使用の割合がデモグラフィック

FSP を活用したチェックアウト・クーポ

変数とよく連動しやすいから、②デモグラ

ンは、顧客の購買履歴データの分析を行うこ

フィック変数が他の変数より測定しやすいかとによって、セグメンテーションの基準のひらであるという。しかしながら、店頭での販とつである到達可能性を飛躍的に向上させる

売状況を考えると、デモグラフィック変数のと考えられる。また、購買履歴データは過去

みのセグメンテーションでは、十分であるとに顧客が購買した事実に基づくデータであは言えない。一人の購買者であっても、買物るため、識別可能性も高く、実行性も伴う。

図表２

従来のマーケット・セグメンテーション区分変数
一般的変数

製品・店舗固有の変数

観測可能地理的変数、デモグラフィック変数、
社会経済変数

使用頻度、ブランドロイヤルティ、店舗ロイヤルティ、採用時期、使用場面

観測不可能

パーソナリティ、生活価値、ライフスタ プロモーション弾力性、知覚便益、購イル
買意図出所）Wedel M. and W. Kamakura(2000): Market Segmentation , Kluwer
Academic Publishers, p7 より

24

流通情報2012（495）チェックアウト・クーポンの活用は、効果的面の値引きを受けて購買できる。また、対象なターゲティングを実現する有力なツールで商品の陳列位置はドライとチルドに分かれ、あると言えよう。

ドライはエンドに専用売場を設けて販売を行い、チルドについても定番売場近くにコーナーを設け販売を行った。

５．反応率の比較

分析にはデモグラフィック変数として性別、ある小売店舗で行われたクーポン配布によ年代を用い、購買履歴データを用いたセグメる購買履歴データを用いて、性・年代のデモンテーションとしてデシル分析によるデシルグラフィック属性によるターゲティングと過ランクとカテゴリー購買有無の変数を用いた。

去の購買履歴データを用いたターゲティング

このうちデシルランクについては、優良顧客におけるチェックアウト・クーポンへの反応であると考えられるデシル１、デシル２、デを分析した。

シル３を優良顧客の区分として用いる。カテ

2012年１月12日から２月８日まで４週間、ゴリー購買有無は対象商品が所属するカテゴ

店頭で発券したクーポン実験を行った際の購

リーの商品をクーポン実施前８週間に購買し買履歴データを用いて、デモグラフィック変たかどうかの変数である。

数によるクーポン発券と、過去の購買履歴反応率は当該セグメントにおいて、対象期データを用いたクーポン発券の比較検討を行間内に購買したかどうかの指標である。したう。クーポン実験を実施した店舗は、都内にがって、以下の式によって求めた。

立地する小型の食品小売業４店舗である。
クーポンの発券は１月11日から２月７日まで店舗の FSP 会員が来店しレジで精算し反応率＝当該セグメント所属者÷属性調査
会員3040人（来店）た際に専用の発券機より発券が行われた。対象会員は店舗の FSP 会員全員とした。この

この求めた反応率において、全体におけるうち分析に用いる FSP 会員のデータは、４反応率よりどの程度高かったか、その伸張率

店舗においてデモグラフィック変数が取得を比較した。なお、今回検討を行ったセグメ

できている属性取得会員3040人の購買履歴

ントに所属する人数比率は図表３に示した。

データとした。

図表４は各セグメントの反応を分析したも対象商品は10商品で同一カテゴリーのものである。数値は全体における反応率を100のは存在しない。発券されたチェックアウとして比較し、各セグメントにおける反応がト・クーポンは対象期間いつでも何回でも額どの程度高かったかを表したものである。図図表３

各セグメントにおける所属人数比率
購買履歴データ

デモグラフィック変数
対象商品
商品A
商品B
商品C
商品D
商品E
商品F
商品G
商品H
商品I
商品J

カテゴリー名紅茶飲料
インスタントコーヒー
即席カレー・シチュー
スープ・コンソメ
油
プレミックスの素
揚げせん
チョコスナック
チルドデザート
納豆

全体

-

男性

11.9%

女性

87.7%

20代以下

3.1%

30代

12.9%

40代

16.7%

50代

18.4%

60代

25.2%

購買履歴データの活用としてのチェックアウト・クーポンの可能性70代以上

23.4%

デシル
1-3

66.2%

デシル
4-10

カテゴリー
購買者

27.7%

5.5%
14.5%
21.9%
14.3%
21.1%
4.1%
5.1%
10.8%
20.3%
53.8%

25

図表４

全体と各セグメントにおける反応率上昇指数
デモグラフィック変数

対象商品
商品A
商品B
商品C
商品D
商品E
商品F
商品G
商品H
商品I
商品J

カテゴリー名紅茶飲料
インスタントコーヒー
即席カレー・シチュー
スープ・コンソメ
油
プレミックスの素
揚げせん
チョコスナック
チルドデザート
納豆

平均

全体

100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100

男性

159
0
19
30
0
96
75
29
129
31
57

女性

159
101
110
111
117
96
102
108
101
112
112

20代以下

30代

159
0
207
00
336
0
412
0
123
124

40代

145
152
129
152
117
160
89
226
166
196
153

4340168182187128154
196
240
139
183

50代

1592531629194801233912081120

60代

72516551944812039466265

70代以上

585168170
644439287752

デシル
1-3

購買履歴データ
デシル
カテゴリー
4-10
購買者

203
152
123
132
140128116
118
1201081347205230233268596489
49

1,810
253
252324187
512396333
221154444

図表内数値は全体の反応率を 100 とする反応率上昇指数

表４より、商品Ａ（紅茶飲料）はカテゴリー商品で反応率が全体よりも上昇する傾向が購買者が1810となっており、その他のセグあることが見える。一方で20代、 50代ではメントにおける数値の中で最も高いことが分100を超えない商品もあり、商品によって異かる。つまり、全体に配布するよりも18.1倍なる状況が考えられる。

程度の反応率が上がる、ということになり、購買履歴データを利用してセグメンテー

チェックアウト・クーポンにおけるリーチがションを行った変数を見てみると、デシル１有効であったと考えられる。実施した10商－３の優良顧客では、平均値においても各商品の反応率上昇指数を見ると、平均値は444品においても100を超えており、全体よりもであり、カテゴリー購買者が最も高いことがセグメントを絞る効果があると考えられる。

分かる。個別の商品で見ても10商品中７商

一方でデシル４－10では、平均値において品において、全体と比較した反応率の上昇は、も、各商品を確認しても100を超えておらず、他の変数と比較しても、カテゴリー購買者がチェックアウト・クーポンのセグメントとし最も高かった。てはあまり適していないことが考えられる。

デモグラフィック属性の中で反応の違い今回検討を行った中で、チェックアウト・を確認すると、性別によるセグメントでは、クーポンでは購買履歴データによってセグメ10商品の平均値で女性の方が高い。個別にンテーションを行う方が概ねよい傾向にある

見てみると、 10商品中７商品で女性の方がと考えることができる。その中でも店舗の優反応率の上昇が高く、２商品は男性と同程度、良顧客であるデシル1-3に一律にチェックア

１商品が男性の方が高かった。また、女性にウト・クーポンを配布するのではなく、購買おける数値は１商品を除き100を超えている

履歴データを分析し、購買者の利用を考慮しため、概ね女性の方がチェックアウト ･ クー

たセグメンテーションが有効である可能性をポンに反応すると考えられる。年代によるセ考えることができるだろう。

グメントでは、 10商品の平均値では40代が最も高い。20代、30代、40代、50においては、平均値で100を超えているため、 60代、 70６．今後の課題代と比較し、若年層の方が比較的チェックア

本稿では、FSP の活用方法として、チェッウト・クーポンを利用すると考えることがでクアウト・クーポンにおける有効性を確認しきる。個別の商品で見てみると、 30代、 40た。その上で一事例として実際の購買履歴代が１商品を除き100を超えており、多くのデータより、セグメンテーションが実務にお26

流通情報2012（495）いて頻繁に用いられるデモグラフィック属性、おけるチェックアウト・クーポンの反応率の性別、年代と、購買履歴データから得られる研究が必要である。

優良顧客識別のための属性であるデシルラン
クとを、チェックアウト・クーポン発券期間前の８週間におけるカテゴリー購買経験を用いて、どの変数がチェックアウト・クーポンの対象として向いているか検討を行った。
本稿で紹介したデータにおいては、カテゴリー購買経験が最も反応率が高く有効であると考えられた。しかし、当然ながら、カテゴリー購買経験のみが購買履歴データによる唯一有効なセグメンテーション手法ではないであろう。英国 Tesco や日本のオギノで知られる商品 DNA のように商品に属性を付与し、売場作りから商品開発までさまざまに利用する事例も見られる。今後は購買者が店舗をどのように利用しているか、どのように購買を行っているかを元に作成されたセグメントに〈参考文献〉
Blattberg, Robert C., Byung-Do Kim, Scott A. Neslin（2008）：Database Marketing: Analyzingand Managing Customers , Springer chapter
21,22
Kotler Philip（2001）：Marketing Management A

Framework for Marketing Management,
First Edition ：Pearson Education（恩蔵直人監修 月谷真紀訳『コトラーのマーケティ
ング・マネジメント 基本編』ピアソン・エデュケーション，p183）
Wedel M. and W. Kamakura（2000）：Market
Segmentation , Kluwer Academic Publishers,p7
鈴木雄高（2010）「FSP データを用いた食品スーパーにおける男性顧客の購買行動分析」『流通情報』，No.486，pp.11-21
李勝泰（1989）「クーポンに対する消費者の反応とクーポン使用者のプロファイルに関する実証研究」早稲田商学第334号，pp131-155

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