顧客ランクによる行動分析飯塚 久哲，米村 大介，豊田 秀樹…川州川l……ll…lllll州‖川‖州＝＝‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖川仙川l………胴‖‖‖‖‖‖‖‖…………lllll…l…‖‖‖‖‖………llll川＝州‖州l…lll＝‖…………………l…州＝lI…川l……………………l‖＝＝‖‖＝＝‖州

1． はじめにスーパー

マーケットを中心とする小売店にはさまざまな顧客が存在する．来店頻度という点からみると，毎日来店する顧客もいればたまたま立ち寄っただけの一見の顧客もいる．また，購入商品という点からみても食料品を大量に購入する顧客もいれば，タバコを一箱購入していくだけの顧客もいる．一口に「顧客」といってもその内容は一様ではなく，さまざまなタイプが存在する．
これら多様な顧客を相手に商業行考を行う際に，すべての顧客に対して同一のアプローチを行うことは顧客満足度の面からみて非効率であり，究極的にはそれぞれの顧客に対して，個別にアプローチをすることが望ましい．そこまで極端でないにせよ，顧客をいくつ

図1結構入金額のデシル分析結果（5月）かの観点から同質のニーズや特徴を持つ，いくつかの集団に分けて顧客を捉えた方がより効率的に顧客の満額の高い顧客，つまり店舗の売上高に貢献する顧客が足度を高めることができる［1］．

よい顧客である．そこで，各顧客の1ヶ月間の購買金

そこで，本稿では「月の総購入金額」という観点か額がどのような性質を持っているかを検討するために，ら顧客をランク分けし，ランクごとに顧客の購買行動

5月における各顧客の総購入金額に対してデシル分を捉えることにより，顧客についての理解を深め，今析1を行ったところ，図1のようになった．図1をみ後の販売活動に寄与することのできる知見を導くこと

ると，上位30％が総売上の70％強を占め，中位30％を目的とする．

が20％弱を占め，下位の40％が10％弱を占めていることが分かった．そこで，上位30％を「ランク3」，2．顧客ランク

次の30％を「ランク2」，残りの40％を「ランク1」

2．1顧客ランクの定義と顧客ランクを定義した．

まず，本研究における顧客分類基準である「顧客ランク」について説明する．

前節で定義された顧客ランクは，デシル分析によりスーパーマーケットにおける「よい顧客」という条
件には多様な見方があるが，経営側からみると購入金いいつか ひさてつ，よねむら だいすけ
早稲田大学文学研究科〒162−8644新宿区戸山ト24−1とよだ ひでき
早稲田大学文学部〒162−8644新宿区戸山1−24−1
受付02．8．12 採択02．11．20
94（22）

2．2 潜在混合分布モデルによるクラスタリング
顧客を三つのランクⅠ；クラスタリングするものであった．デシルをまとめて3ランクに分類した理由は，彼の分析でランクによる購買行動の差異を比較検討する

際に，比較する集団の数が多すぎるとモデル構成がきlアシルとはそれぞれ10％ずつに分割されたグループのことであり［2］，全顧客を購入金額の高い順に10等分してその構成比を算出し，売上の上位集中度の観点から，顧客の全体概況を把握する手法．
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オペレーションズ・リサーチ

わめて困難になることと，ランクが多すぎると得られ得られた値とはクラスごとの平均・分散などの推定値た知見を実践に移すのが困難であると考えられたからが異なっているので，各クラスを構成するオブザベーである．しかしそれだけでは主観的な側面が強いのでションは2種類のクラスタリング方法でまったく同じ顧客の5月の結構入金額と総来店回数の2変数によるというわけではない．

潜在混合分布モデル2によって，クラスタリングを試

潜在混合分布モデルによる3クラスはアシル分析のみた．その際，解を得やすくするために総購入金額の結果をもとに定義した3クラスとは平均・分散・共分値は1000分の1惜して平均と分散を小さくした．分散などの推定値が異なるので同一のクラスタリングが析にはMplus3を使用した．

できたとはいえないが，この結果から，観客を1母集を，γぴは相関を表している．3クラスまで解を求め団として捉えるよりは，優良・非優良の2集団として分類したほうが，2集団として捉えるよりは，非優良をさらに二つに分けて計3集団に分類したほうが，データとの適合がよいという傍証が得られ，デシル分析ることができたが，4クラス以上では解を得ることがによる3クラスタリングが妥当であったといえる．

分析の結果は表1の通りである．表内のCは全クラス数を，CはCにおけるクラス番号を表している．
また，あは平均を，ポ，♂uはそれぞれ分散・共分散できなかった．AIC（Akaikesinformation crite−rion）4を考察すると，クラス数が3のときが，もっともデータとの適合がよいことが分かる．しかし，表2に示されているデシルによるクラスタリングによって

表1潜在混合分布モデルによるクラスタリング
C＝1

C＝2

C＝1
C＝1 c＝2
AIC 122550
1040889289 5570
3719
人数
構成比
豆1
孟2

J至J書

J12r12AIC
人数

1．00 0．60

0．40

10．46 3．54 20．83
5．08 2．019．67
172．08 7．18 239．91
29．65 1．43
57．12 2．24
0．80 0．70

2．3 顧客ランクの性質

続いて，アシル分析によって定義した「顧客ランク」の性質について調べるために，総来店回数と年齢を外生変数，結構入金額を内生変数とした重回帰分析をランクごとの同時解析で分析した．分析にはAMOS4．05を使用した．得られた各パラメタ値は表2のとおりである．Jlが総来店回数，∬2が年齢，∬3が結構入金額である．恥は変数ノから変数才への回帰係数を表している．このモデルは飽和モデルなので，GFIなどの適合度指標は算出できない．表2から，ランクが上がることにより3変数の平均・分散（ポは総購入金額の誤差分散を表す）が大きくなること，各ランクとも総来店回数と年齢の間の相関は小さいこ

36．77
59．96とが分かる．また，標準化係数α㌫をみると，総来店0．64

回数と総購入金額との関係は，ランク3＞ランク1＞

C＝3C＝1 c＝2 c＝399139
3181 3760
2348
0．34 0．410．25

表2 各ランクごとの総来店回数，年齢，総購入金額の関係（重回帰モデル）
ランク1

ランク2

9．70
0．12

云1

1．87

7．53

26．79

r12

云2

1．27

3．85

12．19

α31

J至

1．39

16．19

272．38α；10．43

0．40

0．20 3．64
0．22 3．95
0．42 0．51

38．47
53．02

α32

−1．80

−7．55

α；2

−0．03

−0．05

−0．08

1．57

3．96

10．87

49．47
1219．22

50．80

52．14

6052．06

14697．79

0．90
213．39

6．23

40．14

198．21

174．35

J書

J12
r12

0．52

（ェ1：稔購入金額，エ2‥総来店回数）

J12

豆1
云2
孟3

2連続的な観測変数が予測変数であり，質的な潜在変数が基準変数であるモデル．基準変数そのものが不明な判別分

J要α宣

0．18
318．24

析といえる［4］．

J言

3構造方程式モデルのソフトウエア．詳しくはhttp：／／
www．statmodel．comを参照．

（ェ1：総来店回数，〇2：年齢，J3：総購入金額）■ tニ′‖、己さ・I個′（m又l一手Ilロコjモ▲（ブ＋ヒt苗一′ゝ土 n 比⊥■・l・々・、一ユ 「＿′ ノ′月生1八一ノけJてl−↑リ′T】く＝1しも）一日丑痛：し（ち ソ∫ 11邑′ノリJ、く＝V■lふ
どよいモデルであると判断する．

2003年2月号

ランク36．39

1．40
0．10479．37

構成比891110．133406020．60

1442．350．60−94．76150760190

q ▲犠、バヒ一一二亡ロヰ†J＝′−I′Tヽ．ヽ」−「し →− 一・9 壬♯ ■ ノ ′JL▲▲一−／／ ￣ 仲裁まノブ低Jヽ「こ ノ ′レ ）ノ／／I‥／一−′．声十し ヽ†さ11しLlノ・／／www．snlallwaters．com／amosを参照．

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（23）95

のは水曜日であった．ランクによらず，来店する曜日ランク2の順に大きいことがみてとれる．

以上の結果から，顧客ランクの性質を「釆ないし買わないランク1」，「来ても買わないランク2」，「釆たら買うランク3」というように表現することができる．に違いはなく，すべてのランクにおいて，特売日である火曜日への来店が多いことが分かった．
ランクによって来店する曜日に差がないことを確認するため，5月中に来店した曜日を表す七つのカテゴ

3．顧客ランクによる行動分析

リカル変数を作成し七，これらを独立変数とし，顧客顧客ランクが定義できたところで，具体的に顧客ラランクを従属変数とした決定木分析を行った．分析にンクという観点から顧客の行動を分析する．その際，はClementine6．0．26を使用した．最初は暫定度7を（1）来店曜日，（2）購買内容という二つの観点から顧客の60％で行ったが，ルールは導かれなかった．結局，暫購買行動を捉える．来店曜日と購買内容の2点に着目

定度をどんなに低くしてもまったくルールは導かれな

した理由は，小売店における顧客の購買行動としてかった．この結果からも，ランクによって来店する曜

我々が興味を持つのは，「いつ，誰が，何を購入した日に違いがないことを支持する結論を得た．のか」であり，ここで，「誰」の部分を三つの顧客ラ

3．2 顧客ランクによる購買行動の差異

ンクに固定した際，「いつ」と「何を」がどのように続いて2番目の分析として，ランクによる顧客の購変化するのかを把握することができれば，顧客の購買買行動の違いについての分析を行った．つまり，ラン行動の特徴を把握することができると考えたからであクの高い顧客は食料品を購入し，ランクの低い顧客はる．

ギフト品を購入するというような傾向があるかどうかについて検討した．

3．1顧客ランクと曜日との関係
まず，顧客はランクにより来店する曜日に違いがあ

その際，顧客の購買行動を1ヶ月単位で捉えることるかどうかについて分析した．もし来店曜日が異なるとし，各顧客の5月1ヶ月間の全商品ラインの購買回のであれば，店舗では曜日ごとに顧客への対応を変え数（顧客の各来店日の各商品ラインの購買の有無を顧る必要がある．また，来店日が異なるのであれば今後客に関して総和したもの）を算出し，各ランクごとにの分析にも曜日の影響を考慮しなければならない．そ

積率8行列を求め，多母集団の同時解析により，ランこで5月におけるランクごとに各曜日の来店回数の合クごとの購買行動の違いについて検討した．まず，予計を算出し，その店舗へ来店した顧客の全来店回数に備解析として各ランクごとに探索的因子分析9を行っおける各曜日の比率を求めた（図2）．図2をみると，た．その結果，すべてのランクにおいて，固有値の大ランクによらず火曜日がもっとも顧客の来店回数が多きさ，スタリー基準10などにより，4因子が妥当であく，次に多いのが月曜日，もっとも来店回数が少ないることが示唆された．そこで，各ランクとも4因子で，かつすべてのランクにおいて因子を測定する観測変数が同じになるように変数選択を行った．その結果，図3に示すようなモテリレに到達した．

ムはミズモノニッパイ11，ヤサイ，センギヨ，ネリ

モノニッパイ12，ユンカン13という，食事の際に食卓を飾るおかずを作るときの材料として用いられる商品（観測変数）によって測定されているので「食事因子」
6データマイニングの統合的ソフトウエア．

7生成された決定木の暫定の精度を決定するパラメタ．値を大きくするとより小さく簡潔なツリーが得られ，値を小さくするとより精度の高いツリーが生成される．
8変数オ変数ノの稀率桝びは椚び＝∑g＝．∬沌∬加で表される．
平均偏差化されていないため，共分散よりも情報が多い．
9因子負荷がすべて自由母数である因子分析モデル．
10固有値の落ち込みの大きさで因子数を決定する方法．

11漬物，豆腐，油揚げなど．
図2 顧客ランクと曜日別の来店回数比率（5月）96（24）

12 うどん，ソーセージ，ちくわなど．
13珍味，海草，魚のひらきなど．

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オペレーションズ・リサーチ表3 モデル選択
モデル モデル1 モデル2 モデル3 モデル4 モデル52542 161さ7 70672 106937

2096
252
0．970
0．957
0．917
0．028
2312

x3色

df
GFI
AGFI
CFI
RMSEÅ

AIC

274
0．964
0．952
0．898
0．030
2713 16318

294
304
0．695
0．528
0．626
0．441
0．284
0．000
0．076
0．158
70784 107009

324
0．435
0．372
0．000
0．188

表4 3母集団の確認的因子分析
ランク1

ランク3

r12

0．52

0．54

0．80

r23

0．19

r34

0．09

0．28
0．09

0．56
0．21
0．39
0．48

γ24

−0．03

0．03
0．08

r14

−0．03

−0．02

0．44

−1．16

4．19
2．36

γ130．04

あ−0．740．00
0．00

鳥−0．45

0．00

1．49

−0．07

0．00
0．73

0．26
12．97

0．33

4．36

ム

ム
J至J宣

図3 確認的因子分析モテリレ

ランク20．12
0．05

0．59
0．11
J吉0．020．01
J言
CFI＝0．971，RMSEA＝0．03

5．14
0．14と解釈した．

ムはフタロガシ，パン，シコウヒン14，ニュウセイ

分散共分散が等しい（因子・因子間のばらつきの程度ヒンという，力のように食事として利用されるのではが3群で等しい）モデル」，モデル4「強測定不変モなく，おやつとして利用される商品（観測変数）によ

デル＝測定不変＋誤差分散が等しい（3群間で等しいって測定されているので「おやつ因子」と解釈した．

因子が3群すべてにおいて同様に測定される）モデ

ムはソウザイ，ベイハンという，出来合いのご飯ル」からモデル5「すべてのパラメタが等しい（3群（のおかず）によって測定されているので「惣菜因子」の分散・共分散行列が等しい）モデル」というように，と解釈した．

徐々にモデルに強い制約を課すことにより，各ランク

ムはエチケット15，メイク＆スキンケア16，ビューごとの共分散構造の等質性を検討し，モデル選択を行

ティアクセ17，ヘアケアという，ムから力までの食品った（表3）．AICをみるとモデル1「配置不変モデに関するものではなく，日常の生活において必要な生ル」がもっともデータとの適・合がよい．しかし，他の活雑貨品によって測定されているので「生活品因子」

適合度指標も参照すると，モデル2「弱測定不変モデと解釈した．

ル」まではデータとの適合は保たれ，それ以上強い制

続いて，モデル1「配置不変モデル＝3群で因子を約を課すとモデルとデータとの適合が急激に悪くなる．

測定する観測変数が等しい（背後に仮定される因子のそこで，モデル2「弱測定不変モデル」を採用し，モ数や意味が3群とも等しい）モデル」，モデル2「弱デル2に平均構造を導入したモデルを最終モデルとし測定不変モデル＝3群でパス係数（因子負荷）の値がて採択した．モデル識別のため，ランク2の因子平均等しい（仮定される因子から観測変数への影響が3群を0に固定することにより，それとの比較でランク1とも等しい）モデル」，モデル3「測定不変＋因子のとランク3の因子平均を推定させた．最終モデルのパラノタおよび適一合度指標は表4のとおりである．なお，

14お茶，即席萄，フルーツ缶詰，レギュラーコーヒーなど．

15 日焼け止め，髭剃りなど．
†く ′l．血1トロ ー， ノ ーナ ▲＿rP m亡I ノ ノ ノン・「戸−‥ −・ヂrR 口 上．1′ −￣ 1L棍工印：II ／ ユ′l〈／／′71ロロI ／， l／／ ソ ′ mUu●d 」・
17ヘアアクセサリー，ルーム′ト物など．

2003年2月号

ここではランクによる購月行動の差異に興味があるので，表4にはパラメタとして因子の平均・分散・共分散を掲戟し，測定方程式部分のパラメタ（パス係数と© 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.

（25）9丁誤差分散）は掲載しなかった．パス係数はすべて有意観点では，ランクが上がるにつれ各因子内での購買行であり，誤差分散にマイナスの値を示すものはなかっ

動が活発になること，共分散構造という観点では，ラたので，観測変数は因子を適切に測定しており，かつ，ンクが上がるにつれ購買行動のばらつきが大きくなる

不適解は生じず，正常に解は収束した．

こと，そして，ランクが上がるにつれ因子内のみなら構造方程式モデルによる分析によって見出されたラ
ンクごとの購買行動の違いを考察する．まず，ランクず，因子のくくりを超えた商品同士の同時購買行動がみられるようになる」ということである．

が上がることによって，各因子の平均・分散が大きくつまり，優良顧客（たくさん来店し，たくさん購入なっている．つまり，ランクが上がるにつれ，「ム：する顧客）と，非優良顧客（来店も購入もしない顧食事因子」，「ム：おやつ因子」，「ノも：惣菜因子」，客・来店しても購入しない顧客）との大きな違いは，「ム：生活品因子」ともに，たくさん買われる傾向に購入する商品のバラエティーの広さにあるということあり，さらに，人によるばらつきも大きくなる．次にである．この点に注目して表4をみると，ムとムの購買行動の違いとして挙げられるのは，因子間相関の間の相関係数乃3の値が非常に興味深い．他の国子間大きさの違いである．ランク1・ランク2では「ム：相関がおおよそ「ランク2→ランク3」の間で値が高食事因子」と「ノら：おやつ因子」の間の相関は高いが，くなっているのとは異なり，乃3は「ランク1→ラン

他の因子問相関はいずれも総じて低い．しかし，ラン

ク2→ランク3」とランクの上昇とともに着実に相関ク3になると，すべての因子間相関において高い値をが高くなっている．

示している．つまり，1ヶ月という単位で購買行動をここから，ム「食事因子」の製品とム「おやつ因捉えたとき，ランクによらず，ミズモノニッパイを購子」の製品は，ランクが1から2へと上がり総購入金入する人は，ヤサイやセンギヨ，ネリモノニッパイ，額が増加しても同時に購買される傾向は強くならない

ユンカンといった食卓品を購入する傾向にあり，フタが，ム「おやつ因子」の製品とム「惣菜因子」の製ロガシを購入する人は，パン，シコウヒン，ニュウセ

品はランク1ではそれほど同時に購入されないが，ライヒンといったお菓子類を購入する傾向にある．また，

ンク2ではそれらの同時購買傾向が高くなっているのソウザイを購入する人は，ペイハンも購入する傾向にで，総購入金額の増加に占める同時購買傾向の変化量あり，エチケットを購入する人は，メイク＆スキンケが他の組み合わせと比較して大きい，もっとも同時購

ア，ビューティアクセ，ヘアケアといった生活用品も買されやすい製品カテゴリー群であるといえる．

購入するというように，同一の因子内での同時購買は

図4〜6はそれぞれランク1からランク3のカ「食行われるが，ランク1・2の顧客は，因子を超えての事因子」とム「おやつ因子」の因子得点をSASの同時購買，例えば，ミズモノニッパイとヘアケアといCALISプロシジャ18で算出し［3］，各ランクごとにプった商品同士の同時購買は行われない．しかし，ランロットさせたものである．図4から図6をみると，ラク3では，因子内での同時購買のみならず，因子をまンクが上がるにつれて直線的関係が強くなっているこ

たいでの同時購買，例えば，ヤサイとヘアケアといっとがみてとれる．そこで，「おやつ因子」内の製品とた商品の購買行動が行われるということである．つま「惣菜因子」内の製品を同時に購入してもらえるようり，「ム：食卓因子」，「ム：おやつ因子」，「ノも：惣菜因なアクションをクーポン券やチラシを利用して行えば，子」，「ム：生活品因子」といった因子ごとに購買行動潜在的な顧客の需要を満たすことができ，総購入金額をするか，あるいは因子を超えて，よりバラエティーの少ないランク1・ランク2の顧客の購入商品のバラに富んだ買い物をするかの相違である．

エティーの拡大につながり，各顧客の購入量および購4．マーケテイングアクションの提案
本分析により得られた知見をもとに，実際場面で役立つようなマーケテイングアクションを提案する．

入金額を増加させることが可能となる．その際，来店する曜日についてはランクによる違いがないので，曜日ごとにターゲットとする顧客ランク用に棚割や商品配列を変更するといった特別な配慮をする必要はない．

本研究で得られた知見は大きく二つ挙げることがで私たち人間は食事を摂らなければ生活していけないきる．まず一つめは，「顧客ランクにより来店する曜し，生活していく以上身だしなみなどにも注意する必日に違いはない」ということであり，二つめは，「顧客ランクによる購買行動の差異とは，平均構造という98（26）

18構造方程式モデルのソフトウエア．文献［5］が詳しい．

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オペレーションズ・リサーチ

ム

おやつ因フ丁おやつ同一フ丁

・わ

ム惣菜因子

ム惣菜因子

図6 ランク3におけるムとムの散布図

図4 ランク1におけるムとムの散布図

5．おわりに▲わ

本稿については，立教大学の守口剛先生をはじめとするCRM研究会の皆様，岡太彬訓先生をはじめとする日本OR学会マーケテイング・エンジニアリング研

おやつ因フ丁究部会の皆様，およぴ，NTTデータ・技術開発本部の中川慶一郎様から多くの助言をいただきました．ここに感謝の意を表します．
参考文献［1］朝野幣彦・上田隆穂（著）： マーケテイング＆リサー

チ通論 ，講談社サイエンティフィク，（2000）・［2］Blattberg，R．C．，Getz，G．＆Thomas，J・（著）小川孔輔・小野韻司（監訳）： 顧客資産のマネジメントーカス
ム惣菜因子

タマー・エクイティの構築−，，，ダイヤモンド社（2002）・

図5 ランク2におけるムとムの散布図

要がある．したがって，食品や生活雑肇などは必ず購入しなければならないし，何らかの商品を購入しに来店しているのであるから，この顧客との関係をより良好なものにできれば，顧客のメインスーパーのスイッチングを引き起こすことができ，その結果として，店［3］鈴木督久・長田公平（箸）豊田秀樹（編）： 共分散構造

分析［事例編］ ，北大路書房，（1998），pp・22−33・［4］豊田秀樹（著）‥ 共分散構造分析［応用編］ ，朝倉書店，（2000）．
［5］豊田秀樹（著）竹内啓（監修）‥ SASによる共分散構造

分析，，，東京大学出版会，（1992）．

舗の売上の増加につなげることが可能となろう・

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