百貨店における優良顧客の離反防止策の提案
黒須 草書，朝日 弓未，山口 俊和
Ill……l…‖＝‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝＝＝‖‖‖＝‖＝‖‖‖＝‖‖‖‖‖＝‖‖‖‖＝＝‖‖‖＝‖‖≠l…＝＝‖‖＝‖＝＝＝‖‖‖＝‖‖＝‖‖‖＝‖‖＝‖‖‖＝‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖＝＝‖‖‖‖‖＝＝‖‖＝‖‖‖＝‖‖＝‖‖‖＝‖‖＝‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖＝‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖≠

る曜日や時間帯，購眉する商品が異なるのではないか

1．はじめにと考えた．そこで，現在常連である顧客の離反を防止

百貨店では，バブル期における積極的な投資や大規すると同時に，離反傾向顧客の離反を防ぐために，そ模小売店舗法の規制緩和の流れによる規模拡大が行わ

れぞれの顧客の特徴に合わせたマーケテイングアクシれてきた．しかし，近年では，バブル崩壊後の長期にョンを考える．

わたる景気の低迷，消費者の低価格志向などによって売上高が年々減少し，収益性が極端に悪化している．
このため大手百貨店の経営破綻や店舗閉鎖が相次ぎ，

2．データの概要
本論文で使用するデータ1の百貨店3店舗をそれぞ百貨店の経営環境が厳しくなってきている［3］．売上

れA店，B店，C店とする．まず売上と顧客数の傾高の減少の理由としては，バブル崩壊後の長期にわた向を見るために，月次の推移を図1に表す．

る景気の低迷，ディスカウントストアや専門′ト売店な

一般に全国の大手百貨店では売上高，顧客数ともにどの他業態の進出，消費者の低価格志向などいろいろ年々減少している傾向にある［3］が，同様に図1からな要因が挙げられる．

も同じ傾向があることが読み取れる．また，売上と顧売上高の減少の最も大きな要因となってし−るのは，客数の相関係数はA店で0．96，B店で0．93，C店で消費者の百貨店離れである．顧客数の維持に関するマ0．92と非常に強い相関が見られた．以上からも，顧ーケテイングの法則として「顧客離れを5％防止する客の減少は売上高の減少に直結すると言える．さらに，と，利益改善が25％になる」また「新規顧客を獲得3月，10月にピークを迎え，8月に落ち込む傾向も共するためにかかる費用は，既存顧客を維持するための通して読み取れる．

襲用の5倍である」と一般に言われている［1］．二つの法則から顧客離れを防止することは非常に重要であり，低コストで利益改善が期待できる既存顧客の維持20000人

60000

15000

40000

10000

20000

5000

を目指すことが，厳しい状態にある収益性を向上させる一番の近道であると考えられる．
本論文の目的は，百貨店側が顧客の離反を食し−止めることによって利益改善を図るための方策を提案する

0町C町l掛CO

旺町の町S

旺卜

町C町︻せNO

購買行動を分析し，その違いから百貨店が離反を防止

町

離反傾向顧客に分類する．常連顧客と離反傾向顧客の町の町m

町Cータから，購買金額が高い優良既存顧客を常連顧客と町卜0町︻廿；ことである．まず，分析の対象とする百貨店の購眉デ

慧巨悪忘

図1売上と顧客数の推移するために，顧客に対して取るべきアクションを提案
1本論文で使用したデータは平成15年度データ解析コンする．

ペティション（日本OR学会マーケテイング・データ解析

百貨店では常連顧客と離反傾向顧客の間で，来店す研究会など共催）で提供されたある百貨店3店舗（すべて同じ系列の百貨店）の2001年1月〜2003年6月のハウスカード購買データである．提供データのうちクレジットカ

くろす あきよし，あさひ ゆみ，やまぐち としかず
東京理科大学l二学部経営工学科

ードの対象年齢ではない17歳以下の顧客データ，また顧〒162−8601新宿区神楽坂ト3

客マスタの顧客IDと対応していない売上明細データは除受付04．7．29 採択05．3．18

外する．

2005年5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.

（43）341

ハウスカードを所持している顧客のうち，データ期

憤理より［4］，総売上の80％以上を占める上位顧客を間に実際に購買歴があった顧客は全体の3割程度であMランク3以上に設定し，優良顧客と定義する．優る．ハウスカードとは本百貨店のみで使えるクレジッ

良顧客以外の残りの顧客は下位のランクに設定する．

トカードである．同カードを所有している顧客は本百

本論文では，購買金額の多いMランク3以上の優良貨店で使用する目的でハウスカードをあえて作ったと顧客を対象として分析を進めていくことにする．

考えられるので，3割という数字は意外に少ないと言次に百貨店に対する愛着の度合いによって顧客をバえる．次に各店舗の売上の傾向を見る．3店舗の期間

ランスよく分類するためにRランクとFランクの組中における総売上はA店で86億円，B店で13億円，ノ合せを表2のように表す．

C店で11億円である．A店が売上全体の約8割を占

表2ではまずRランクとFランクをそれぞれラン

め，残りの1割ずつをB店とC店が占める形となっクが高い順に行と列にとる．常連顧客は最近来店してている．

いてかつ購買頻度が高い顧客として分類する．1，2
度しか購買歴がない顧客は新規顧客に分類する．来店

3．RFM分析による顧客の分類

頻度が常連顧客と新規顧客の中間であり，これから常連顧客に育つかもしれないため育成顧客として分類す

百貨店のハウスカードを所持している顧客のうち実際に購買したことがある顧客はA店で38，992人，Bる．

店で10，035人，C店で16，560人である．これらの顧また最新購買日が1ヶ月以上前で，百貨店から足が客に対して店舗ごとにRFM分析による分類を行う．

遠のきつつある顧客を準離反傾向顧客とする．準離反

RFM分析は蓄積した顧客の購買データを最新購買

傾向顧客よりさらに最新購買日からの経過期間が長い

日：R（Recency），購買頻度：F（Frequency），購顧客を離反傾向顧客とする．

表1，表2のRFMランクおよび分類は3店舗共通

買金額：M（Monetary）の三つの購買行動の要素を用い，それぞれについて各ランクの期間，回数，金額で同じように通用する．理由は3店舗とも同じデータを定め，顧客を分類する方法である［5］．RFMラン

期間であり，ランクの範囲には店舗の規模に関わらなクの範囲を表1のように設定する．

いような一定の基準を設けているからである．

RFM分析において，FランクやMランクが高く表1におけるランクの設定について説明する．まずRランクの範囲は3年程度のデータでRFM分析を行てもRランクが低い顧客は最近の購買実績がないのう際の一般的な基準によって設定する．次にFラン

で，既に競合百貨店および他業態に奪われてしまってクについてはデータ期間である2年半の間に1ヶ月にいる可能性が高い．つまりRランクの動きが各顧客1回以上のペース（30回以上）で来店している顧客をの動向を把握する上で非常に重要であり，RランクがFランク5に設定し，それ以下のランクは来店回数を下がり始めた段階でアプローチを行えば顧客を奪われ2分の1にして設定する．Mランクの設定には各店舗なくて済むと言えるので，RFM分析ではFランクや別にデータ期間内の総売上を用いた．「売上の8割はMランクに比べRランクの方が重要であるとされて購買金額上位2割の顧客からなる」というパレートのいる．そこでFランクが4以上，Mランクが3以上

表1RFMランク設定の基準

ランク最新珊欄日：R推算頻度：F昧買金額：M51ケ月以内30回上 位50％を占める顧客41ケ月前〜3 15〜29回67％を占める顧客3ケ月前〜半年 714回80％を占める顧客2半年前−1 3一−6回95％を占める顧客b1年所以上，2回残り5％を占める顧客
表2 R・Fランクの組合せによる顧客の分類

R＼F 5 4 3 2 凸 5 常連顧客

育成顧客

新規帝客 4 準離反傾向解答

準離反傾向顧客

準離反傾向顧客 3 （元常連帝客）（元育成顧客）（元新規帝客） 2 離反傾向顧客

離反傾向暦客離反傾向顧客 口 （元常連顧客）（元育成顧客）（元新規腐客）オペレーションズ・リサーチ342（44）© 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.

の顧客，つまり常連，以前常連だった顧客に分析の対は商品部門Aを購買していても商品部門Bについて象を絞り，常連顧客のRランクによる購買行動の違は購買する傾向が弱いという行動が見られるかどうかいを見ていく．

について検討する．購買する部門間の関連に注目した

4、顧客分類による行動分析

理由は，現在の百貨店業界ではどの店も売れ筋の商品を並べる同質化に苦しんでいるため，単に売れ筋とい百貨店をはじめとした小売店における顧客の購買行うわけではなく異なった点について考えるためである．

動として，百貨店側が興味を持つのは，「いつ，誰が，まず，購買される商品は，ある共通の要因によって何を購買したか」である［2］．そこで「誰」の部分をいくつかのグループに分けられると考えたため，店舗三つの顧客分類に固定し，「いつ」を来店曜日と来店ごとに因子分析を行い，その共通の要因，つまり共通時聞から，また「何を」を購買内容という観点から，因子を発見し，商品のグループ分けを行う．分析にはそれぞれの顧客の行動について分析する．顧客分類が各顧客の大分類ごとの全商品の購買回数（顧客の各来変化するにつれて，来店曜日と来店時間，購買内容に店日の各商品の購買の有無の総和）のデータを用いる．

どのような違いが現れるかを把握することができれば，データ行列の行は顧客ID，列は商品としている．因

顧客ごとの購買行動の特徴を把握することができると子の抽出法には主因子法，回転法にはバリマックス回考えられる．

章云法を用いる．また，どの因子にも影響が少ない商品

4．1顧客分類と来店曜日との関係（例えば大分類がテナント売上，その他である商品なまず，顧客分類によって来店する曜日に達し、があるど）は取り除いて分析を行う．因子分析の結果より因かどうかについて分析する．もし来店曜日が異なるの子を抽出し，各因子の商品から解釈して因子に名前をであれば，曜日ごとに顧客への対応を変える必要があつける（表3）．因子の決定基準としては固有値が1る．そこで顧客分類ごとに各曜日の来店回数の合計をより大きいものを取り上げる．寄与率の合計は各店舗算出し，全来店回数における各曜日の比率を求める．

で50％程度である．

分析結果からは，顧客分類によって来店する曜日の各店舗の因子の解釈について説明する．

違いというものは各店舗であまり見られなかった．しすべての店舗で婦人衣料，セール品などの組合せでかし，B店の離反傾向顧客を除いては，週の前半より構成された因子が見られる．セール品の売上のほとんも週末の来店回数が多いという傾向が見られた．B店

どが婦人衣料のセール品だったため，他の商品と共通の離反傾向顧客の週末の来店は比較的少なかった．

して考えられる要素として婦人ファッションを取りあ

4．2 顧客分類と来店時間との関係

げ，この因子を婦人ファッション因子と名づける．

次に，顧客分類によって来店する時間に違いがある

B店とC店の2店舗では共通して，ホビーカルチかどうかについて分析する．来店曜日と同じように，ャ用品と事務用品の二つの商品で構成された因子が見各時間帯の来店回数の合計を算出し，全来店回数におられる．ホビーカルチャ用品は個人的な趣味に関するける各時間帯の比率を求める．

商品，事務用品は売上の中心が文房具であったため，A店の分析結果からは，顧客分類によって来店する時間の違いはほとんど見られなかった．しかし，B店とC店の分析結果からは，他の顧客分類と比べてこの二つの商品に共通した要素を個人として使用するものと考えて，個人用品因子という因子名をつける．
同じくB店とC店でスポーツレジャー用品と紳士離反傾向顧客の夕方の来店，特に5時の来店が多いと衣料の二つの商品で構成された因子が見られる．スポいう特徴が見られた．そのうちB店では「常連顧客ーツレジャ用品はゴルフウエアやゴルフクラブなどの＞準離反傾向顧客＞離反傾向顧客」となるにつれて，ゴルフ用品の売上がほとんどを占めていたため，紳士夕方の来店が増えている．

衣料と共通した要素をサラリーマンが必要とするもの

4．3 顧客分類による購買行動の違い
続いて顧客分業引こよって購買行動にどのような違いとし，サラリーマン用品と名づける．
A店の家具・インテリア因子，B店の生活・インがあるかについて分析する．本論文では，ある商品部

テリア因子，C店の生活悶品因子は構成する商品が似門とある商品部門の購買傾向の関連がどの程度かに注ているが，3店舗で共通した商品以外に注目して名づ目する．つまり，常連顧客は商品部門Aを買うならけたので，因子名が異なっている．A店の家具・イ商品部門Bも購買する傾向が強いが，離反傾向顧客

ンテリア因子に関しては，リビング用品と寝具・寝装

2005年5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.

（45）343

表3 各店の因子分析結果
固有催 春与率（％）

A店因子

婦人商品（因子負荷t）
婦人衣料（0・81）

ファッション

3．08

28．0

服飾雑貨（0・68）

セール品（0．50）

家具・インテリア

家庭用品（0・68）

1．37

12．4

リビング（0・45）

寝具・寝装品（0．44）
ホビーカルチャ用品（0・57）

食品（0．41）
日用品・雑貨 1．10

10．0

事務用品（0・36）
特殊物販（0・33）

ベビー子供衣料用品（0．31）

個人用品

固有値 寄与率（％）
2．59
23．6

生活・1．7515．9

家庭用晶（0・85）

インテリア
婦人ファッション

1．13

10．3

婦人衣料（0・63）

B店因子

商品（因子負荷t）

事務用晶（0．84）
ホビーカルチャ用品（0・79）

リビング（0．34）
セール品（0・58）

サラリーマン 1．03
用品

9．4
固有催 音与率（％）

C店因子

スポーツレジャ用品（0．55）
紳士衣料（0・39）

婦人商品（因子負荷量）
婦人衣料（0・77）

2．74

21．0

セール品（0・60）
服飾経常（0・45）

1．37 0．5家庭用品（0・4） 個人用晶1．690ホビーカルチャ用品（0．41）事務用品（0，34）サラリーマン1．0581スポーツレジャ用品（0．53）用品 紳士衣料（0・42）
生活用品

電化製品（0・35）

食品（0．31）￠【●婦人衣料te．1＿▼、＿＿＿ セール晶ノ服飾雑貨

家具・インテリア

寧裏品さホビーもル亡ee

べど一子醜こ衣料用晶e

図2 A店のモデル

e

図3 B店のモデル品などから，家具，またインテリアを飾るものと考える．B店の生活・インテリア因子はA店と比べて寝具・寝装品が除かれたため，家具ではなくインテリアのみを飾るものとして考える．C店の生活用品因子は電化製品や食品によって構成されているため，毎日の生活に必要なものと考える．

A店の日用品・雑貨因子は，日常的に購買されるものなど，様々な商品で構成されているため，このよ
うに名づけた．

表3の因子分析の結果を基に，各因子間の関係を視

図4 C店のモデル

覚的に判断するために店舗別にモデルを作成する（図2，図3，図4）．ただし因子分析とは違い，モデルに3朋（46）© 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

おいてはある因子の観測変数は他の因子に対しての因A店では「家具・インテリア因子」と「日用品・子負荷量を0としているため，厳密にいえば因子分析雑貨因子」の間の相関が0．692，0．627，0．733というよの結果における因子とモデルにおける国子は全く同一

うに，二つの組合せの商品を購買する傾向が強い顧客のものではないということを断っておく．図中のeはが多い．B店では「個人用品因子」と「生活・インテ測定誤差を表している．店舗別に作成したモデルは常リア因子」の間の相関が0．929，−0．010，0．008とな連顧客，準離反傾向顧客，離反傾向顧客という多母集っており，常連顧客と離反傾向顧客の間で差が大きく，団の間で共通のものとして用いる．

常連顧客では二つの組合せを買うことが多し−が，離反多母集団で同一のモデルを用いて比較する際には，傾向顧客では同じ傾向は見られないということが分か

すべての集団で潜在変数が観測変数に対して与える影った．同様にC店でも「個人用品因子」と「生活用響が同じである必要がある［6］．例えば図2で，A店品因子」の間の相関が0．796，0．190，−0．046というのモデルにおける婦人ファッション因子が婦人衣料にように常連顧客と離反傾向顧客の間で差が非常に大き対して与える影響を常連顧客，準離反傾向顧客，離反いという結果が得られた．

傾向顧客という多母集団の間で等しいと仮定して分析

以上のような解釈は二つの組合せの商品の購買発生を行う必要があるということである．このことを不変頻度が低い場合には妥当と言えない．そこで各因子の性の仮定と言い，本論文では仮定の下で分析を行う．

組合せを購買している顧客人数を各分類の間で算出し各店舗のモテルの適合度を表す指標を表4に示す．

たところ，極端に頻度が低い組合せは見受けられなかGFIがすべてのモデルにおいて約0．9であるため，った．したがって，相関が高いことによって購買傾向十分データに適合していると考えられる．なおAICが強い組合せとなるという解釈は妥当であると判断でについては，GFIが最も高いモデルのうちできるだ

きる．

けAICが小さいモデルを選択した．

5．店舗による購買行動分析

次に三つのモデルに共分散構造分析を用いて各因子間の相関を求める．常連顧客，準離反傾向顧客，離反

本論文では常連顧客，離反傾向顧客に向けたマーケ

傾向顧客という多母集団の間で相関の大きさの違いをテイングアクションを3店舗に対して個別に提案する．

比較することで，常連顧客と離反傾向顧客それぞれのそこで節4．3の顧客分類別の分析と同様の手順で，F購買行動の特徴を考察する（表5）．

ランクが4以上，Mランクが3以上の顧客を対象として，店舗間で購買内容の特徴にどのような違いがあ

表4 モデルの適合度るかについて分析を行う．まず分析対象となる顧客全員の商品分類別購買回数のデータを用いて因子分析を行う（表6）．因子分析の結果からモデルを節4．3とは別に作成する（図5）．モデルの適合度はGFIと表5 因子間相関
A店相関

婦人ファッション・家具インテリア
婦人ファッション・日用品雑♯家具インテリア・日用品雑貨

常連 準離反 離反
0．029 −0．103 −0．189−0．009 −0．259 −0．463
0．692

0．627

0．733

B店相関
常連 準離反 離反−0．115 −0．049 −0，005
婦人ファッション・個人用品
個人用品・生活インテリア
0．929 −0．010 0．008
生活インテリア・サラリーマン用品 0．351 0．043 −0．166
個人用品・サラリーマン用品
0．096 −0．015 −0．087
婦人ファッション・サラリーマン用品 0．311 0．100 0．352
婦人ファッション・生活インテリア
0．144 0．089 −0．002

2005年5月号

C店相関
婦人ファッション・生活用品

常連−0．038

準離反 離反0．177 0．054

個人用品・サラリーマン用品
婦人ファッション・個人用品

0．236

0．065

−0．0880．001−0．203−0．2910．231 0．145
生活用品・サラリーマン用品
個人用晶■生活用品
0．796 0．190
婦人ファッション・サラリーマン用品 0．222 0．124 −0．152−0．046−0．095© 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.

（47）3ヰ5

表6 因子分析結果
因子

固有値 寄与率（％）

商品（因子負荷土）

婦人

婦人衣料（0・85）

生活・インテリア
個人用品

3．73

26．7

服飾雑貨（0・64）

1．56

11．1セール品（0．48）
家庭用品（0．82）

1．20

8．6

ホビーカルチャ用品（0・66）

リビング（0・38）

事務用品（0．61）
ベビー 子供衣料用品（0・48）
紳士衣料（0・37）

家族用品

1．03

7．4

スポーツレジャ用品（0．35）
テナント売上（0・33）

寝具・寝装品（0．29）

表7 店舗別因子間相関
各店相関
A店
B店
C店
婦人ファッション・個人用品
0．010 −0．094 −0．006
婦人ファッション・生活インテリア 0．480 0．175 0．049
生活インテリア・家族用品
0．806 0．442 0．363
個人用品・家族用品
0．025 0．072 0．007
生活インテリア・個人用品
0．046 0．523 0．053
婦人ファッション・家族用品
0．488 0．222 0．089と「個人用品因子」の組合せの相関が0．523となっており，やや購買傾向があるということが見てとれる．

C店では顧客別には傾向が見られたものの，他店と比較するとどの組合せにも大きな購買傾向がないという結果となった．

商品間の購買傾向の関係についての分析手法として
e2e

図5 分析に用いるモデル

マーケット・バスケット分析が挙げられる［7］．マーケット・バスケット分析とは購買データからどの商品を組み合わせて購買するかを分析する方法である．例

AGFIがそれぞれ0．912，0．880というようにGFIがえばビールとおむつを一緒に買う人が多いという結果0．9以上であり，作成したモテリレはデータに適合してを導くことができる．しかし，購買がされたかどうかいると言える．のYes，No型の2値データしか適用できないため，

次にモデルに共分散構造分析を用いて各因子間の相ビールとおむつのような商品間の購買の関係について関を求める．A店，B店，C店という多母集団の間では分析可能であるが，因子間の購買の関係の分析には相関の大きさの違いを比較する（表7）．

用いることが難しい．本論文で提案する共分散分析モ

図5と表6における家族用品国子について説明する．

デルでは単に商品間の関係についての分析ではなく，国子を構成する商品は，節4．3におけるサラリーマン

顧客の購買行垂加こ潜在している要因の間の関係を知る用品因子の商品にべピーことに適している．本論文のように顧客を分類して特

子供衣料用品，寝具・寝装品などの子供のものや家族で使うものが加わっているた

徴を分析する場合には，判別分析という手法も取られめ，家族用品因子と解釈して新たに名づけた．

ることがあるが，マーケット・バスケット分析と同様A店の分析対象となっている顧客は他の2店と比較して「生活・インテリア因子」と「家族用品因子」に因子間の購買分析には適していないため用いなかった．の組合せを購買する傾向が強く，相関が0．806とすべ

また過去の研究において，顧客をデシル分析によっての中で最も大きい値となっていることが表7より分て購買金額の高い順に分類し，行動分析に共分散構造かる．

モデルを適用している例もある．そのため購買傾向をB店では他店と比較して「生活・インテリア因子」
3ヰ6（48）見る目的でよく使われている手法と言える．

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オペレーションズ・リサーチ

6．マーケティングアクションの提案

B店とC店の離反傾向顧客に対しての提案について説明する．節4．3の分析結果である表5の「個人Hl

本論文で得られた分析結果より，実際場面で役立つ品因子」と「生活・インテリア因子」，「個人桐品因マーケテイングアクションを提案する．まず常連顧客

子」と「生活用品因子」の組合せ相関に注臼すると，に対しては，店舗ごとに相関の小さい因子同士の商品

常連顧客の場合にはそれぞれ0．929，0．796と大きいの同時購買を促すDM（ダイレクトメール）やセール

反面，離反傾向顧客の相関は小さくなっている．したによるアクションを行うことで購買商品の種類の拡大がって離反に大きく影響している因子の組合せであるにつなげることが可能になる．節4．3の顧客分類によと考えられる．そこで二つの因子内の商品を同時に購る購買行動の違いの分析結果である表5より，A店買してもらえるアクションをDMや広告を利用してでは「婦人ファッション因子」と他の国子，B店では行えば，顧客の潜在的な需要を満たすことができ，離「個人用品内子」と「婦人ファッション因子」など，反傾向顧客の再来店につなげることができる．またB

C店では「婦人ファッション因子」と「生活用品田店では5節の分析結果の表7において他店と比率交した子」，「個人用品因子」の相関が小さくなっていること場合にも「生活・インテリア囚了・」と「個人用品囲が分かる．以1二の組合せの因子の商品の購買を促すこ子」の組合せの商品の相関が0．523と大きかったので，とを提案する．セールは節4．1グ）来店曜日に関する分

特に離反傾向顧客に対してこの組合せについてマーケ

析より来店回数が多かった週末を中心に実施する．たテイングアクションを行うことは，もう一度常連顧客だし顧客にとって相関の小さい因子の商品が必要のなとするために非常に効果的であると考えられる．節

し−ものであれば，提案したアクションはあまり有効で4．1の来店曜日に関する分析からはB店では傾向が見はないと考えられる．そこで提案にある商品を必要とられないが，C店では週末の来店が多い傾向が見られしている可能性が高い顧客，つまり提案にある商品のたので，．f二記の組合せに関するセールを週末に行う．

購買歴がある顧客のみに対してアクションをとるべき

節4．2の来店時間に関する分析からはB店，C店のである．

両方で離反傾向顧客の夕方の来店が多い傾向があるこ

準離反傾向顧客並びに離反傾向顧客に対しては，離とが読み取れる．したがって仕事帰りに立ち寄る顧客

反傾向顧客としてまとめて同様の提案を行うことにすが多いのではないかと推測できる．そこでまず同時購

る．A店では相関の大きい因子同士の商品を同時に買セールを夕方中心に行いつつ，夕方以外のセールの購買を促すDMを発送したり，同時購買セールを行情報を流すことによって別の時間帯，主に休日の昼間うことで再来店に導く．節4．3の分析結果である表5の時間帯の来店を促す必要があると考えられる．

において準離反傾向顧客並びに離反傾向顧客の「家本論文は一定期間のデータを用いた分析結果による具・インテリア因子」と「日用品・雑貨因子」の相関提案であり，時間の経過によって有効とは言い難いもがそれぞれ0．627，0．722と大きくなっている．つまのとなる．そこで新たなデータを取り入れて同様の手り以前は購買する傾向が強かった因子なので，同時購順で分析を行い，新たなマーケテイングアクションの買を促すことによって再来店につながりやすいと考え提案をすればよいと考えられる．

られる．また，来店曜日の分析からは週末の来店が多いという結果より，週末中心にセールを実施する．A
店の離反傾向顧客で相関が大きい因子の商品の中には，7．おわりに本論文ではハウスカード購買データを用し、，常連顧節5の店舗による購買行動分析において，他店と比較客と離反傾向顧客の購買行動の違いについて分析を行して相関の大きいという結果が得られた組合せの因子った．以上の分析から，実際に来店したことがある離の商品も含まれてし、る．節4．3グ）表3の「家具・イン

反傾向顧客を再来店に導くことが可能と考えられる．

テリア国子」に含まれる家庭用品とリビングは，節5

しかしハウスカードを所持していながら期間内に購買における「生活・インテリア因子」を構成する商品で歴のない顧客が全体の7割もいるので，その顧客へのある．同じく節4．3の「日用品・雑貨因子」におけるアプローチを可能にするために今回得られなかった顧ベビー子供衣料用品は，節5の「家族用品因子」に含

客の職業や家族属性などから，さらに詳しい離反顧客まれている．これらの商品に注目してマーケテイングの特徴を知る必要がある．また，本論文では対象となアクションを行えば，より効果的であると考えられる．

る百貨店から直接データを提供されたのではなく，前2005年5f】与；一© 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.

（49）347

述の通りデータ解析コンペティションを通して提供されたものであるため，提案の妥当性の実証までは至らなかった．そこで提案したマーケテイングアクション

pp．94−99（2003）［3］川端準治，菊地慎二： 百貨店はこうありたい ，同友館
（2001）

を，実際にA，B，C店の方に見てもらい意見を求め［4］北山雅史： 流通 ，産学社（2001）

ることや，試験的に実施して顧客にアンケートをとる［5］今野勤，伊藤文隆，加藤二朗： 成功事例に学ぶCRMことなどによって効果を検討することが必要である．

実践手法 ，日科技連（2003）［6］豊田秀樹： 共分散構造分析［入門編］一構造方程式モデリングー ，朝倉書店（1998）

参考文献［1］青井倫一： マーケテイング ，組合法例出版（2002）［2］飯塚久哲，米村大介，豊田秀樹： 顧客ランクによる行動分析 ，オペレーションズ・リサーチ，Vol．48，No．2，3朋I（50）［7］マイケルJ．A．ペリー，

ゴードン・リノフ著，SASInstituteJapan，江原 淳，佐藤栄作共訳： データマイニング手法 ，海文覚（1999）© 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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