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May 25, 2007

3つのPI値と客単価分析の4つの側面、頻度が今後のポイント!

   約20年前、PI値にはじめて出会った時、PI値はひとつしかなかった。また、その時には客単価とPI値の関係も明らかではなかった。PI値とは商品の買上点数を客数で割って算出する指標であり、Perchance Index(incidence)の略であり、日本語では客数比率、顧客支持率などと呼んでいる。その後、客単価(金額PI値)との関係が明らかになり、PI値は飛躍的な発展を遂げる。ちょうどPOSレジが食品スーパーマーケット業界に本格的に普及し、単品管理がはやり始めた頃であった。ただ、PI値のみが先行し、客単価とPI値の関係をしっかり理解し、実務に活かしている事例は意外に少ないのが実態である。

   客単価は単純分解すると客単価(金額PI値)=PI値×平均単価に分解でき、これにより、PI値は客単価をアップさせるための1指標であることがわかり、しかも、平均単価との関係でのみPI値は変化し、双方のバランスをとりながら客単価を引き上げてゆくことがポイントであることがわかる。PI値だけ、平均単価だけをいくら引き上げても、片方が落ち込めば、客単価は上がらないことがわかる。この2つの指標をグラフ化すると双曲線、反比例の関係となる。すなわち、客単価アップとは直線的な思考では絶対に不可能なことであり、2次元の双曲線的な思考がポイントであり、この双曲線をバランスよくひきあげてゆくことが求められる。

   その後、PI値はいきなり、カード化の時代を迎える。いまから10年ぐらい前のことである。これはたまたま、ポイントカード関連の依頼が飛び込んで来たことによる。ポイントカードに対するPI値の活用はどのような方法が最適かが問われ、その結果、PI値-ID分析が生まれた。これはPI値をIDにより初回購買とリピート購買に分けて算出し、IDが取得可能である場合の新たな分析手法として結実する。ただ、当時は客単価との因果関係が明確でなく、PI値が先行したID分析となってしまったが、当時としては、画期的なリピート購買分析によるOne To Oneクーポンを開発するなど、PI値-ID分析がポイントカード分析に大いに役立った。

   そして、最近では、再度、PI値、PI値-IDの課題を改めて整理し、客単価との因果関係を明確にし、客単価1D分析、客単価2D分析、客単価3D分析、客単価3D-ID分析と4段階での客単価の分析を理論的に解明し、現在にいたっている。また、客単価分析のPI値と平均単価の関係をPI値と時間に置き換えることにより、時間という概念を組み込んだ客単価、というようりも客時間分析も応用編として開発し、こちらは、特にWebの世界での活用を目指している。これも客単価同様、客時間1D、2D、3D、3D-IDと分析内容を深めてゆくことが可能であり、次世代型のPI値の活用方法のひとつとなるのではと思っている。

   さて、客単価分析であるが、客単価1D、2Dまでは比較的単純であるが、客単価3D分析は少し複雑になる。何が最も違うかというと、客数が細分化されることである。通常の客単価は全体客数を基に算出するが、客単価3D分析は客数を自由に細分化し、様々な客単価を導き出すところに特徴がある。したがって、客単価2D分析では、客単価=PI値×平均単価であったが、これが客単価3D分析では、客単価=客数PI値×PPI×平均単価となり、3Dとなる。PPIは細分化された客数における買上点数であり、客数PI値は細分化された客数の割合となる。実務的にはレシートデータを分析する時にこの客単価3D分析が適用されることとなる。

   一例をあげれば、バナナの客単価=バナナを購入している顧客の割合×バナナの購入顧客のみのPI値(PPI)×バナナの平均単価となる。客単価2D分析ではバナナの客単価=全顧客のバナナのPI値(バナナの購入顧客+未購入顧客)×バナナの平均単価となる。レシート分析により、バナナの購入レシートのみを数えて算出すると客単価3D分析が可能となる。

   そして、客単価3D-ID分析であるが、この分析手法がここへきて注目される時代が近づいているように思える。それは、セブンイレブンにおいて本格的な電子マネーカードnanacoがはじまったからだ。追随する形でイオンもワオンをスタートさせた。これにより、小売業界は一気に電子マネーによるポイントカードの時代を向かえることとなり、これまでのPOS分析からIDカードを含めたPOS-ID分析の時代に突入した。そして、その有力な分析手法が客単価3D-ID分析である。

   客単価3D-ID分析の特徴は顧客一人一人の購買行動にもとづく客単価分析であるところに特徴がある。顧客一人一人の購買状況がわかるがゆえに、客単価3D分析では把握できなかった購買頻度の分析が可能となる。購買頻度はIDなしにはできない分析であり、IDが把握できてはじめて可能な分析となる。これにより、客単価を初回購買、リピート購買に分けることも可能になり、先ほどのバナナでいえば、バナナの購入顧客を頻度によって把握し、バナナの初回購買顧客とバナナのリピート購買顧客を分けて客単価を算出できるようになり、その割合も客数PI値で算出できるようになる。すなわち、バナナの客単価=バナナの初回購買客単価+バナナのリピート購買客単価となり、=バナナの初回購買客数PI値×バナナの初回購買PPI×バナナの初回購買平均単価+バナナのリピート購買客数PI値×バナナのリピート購買PPI×バナナのリピート購買平均単価となり、さらに、購買頻度ごとに細分化することも可能となる。

   このように、PI値には通常のPI値、細分化PI値(PPI)、そして購買頻度を考慮したPI値(PPI)-IDがあり、それに応じて、客単価も2D、3D、3D-IDと1Dをいれて4つの側面がある。今後、時代はいっきに3D-IDへと向かいそうであり、POS分析もその意味で新たな分析の時代の幕開けといえよう。

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May 25, 2007 in 経済・政治・国際PI値 |

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