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August 16, 2006

すぐできるチェーンストアにおける客単価3D分析!

  客単価3D分析を実践するにはレシート分析が前提となり、商品1品ごとの客数を抽出することが前提となる。したがって、客単価3D分析はそれなりのデータ分析の環境がなければすぐに実践することは難しいといえる。では、それなりの環境がないと、現時点で客単価3D分析を実践することはできないかというと、レシート購入客数ではなく、店舗全体の客数を使っての客単価3D分析であれば、すべてのチェーンストアで実践することが可能である。

  本ブログでも何度も取り上げているが、毎週金曜日に公表される日経MJの日経POS分析がまさに店舗全体の客数を使っての客単価3D分析を応用した事例であるが、この事例のように客単価を新製品の導入店舗のみに絞って算出することが、客単価3D分析で算出した客単価にほぼ近い数値となる。ほぼ近いという理由は、厳密には客単価3D分析は、レシート分析が前提となるため、客数は新製品を購入した顧客のみの客数で算出するが、日経POS分析は店舗全体の客数が前提となるため、未購入顧客も含まれた客数となってしまうからである。ただ、この客数を使って、客単価3D分析の公式に当てはめて各指標を算出すれば、従来の客単価よりも、一歩、踏み込んだ、客単価分析が可能となり、客単価3D分析をほぼ実践できることになる。

  では、実際、各チェーンストアですぐにできる客単価3D分析について解説してみたい。チェーンストアでは一般的に店舗全体の総客数は把握ができているのが実態であるので、全店の客数は全店の合計客数となる。したがって、全店の客単価の算出は全店の売上総額÷全店の総客数で算出することになる。大分類、中分類、小分類、あるいは単品の場合の客単価についても同様にそれぞれの売上総額÷全店の総客数で算出するのが通常である。たとえば、トマトの客単価は10店舗の合計売上が40万円、10店舗の総客数が2万人であった場合には、40万円÷2万人=20円となり、トマトは20円の客単価となる。これが通常の客単価の算出方法である。

  ではこれに、客単価3D分析の考え方を適用した場合はどうなるか。たとえば、先のトマトの事例で、トマトが販売されている店舗が5店舗であり、残りの5店舗はトマトがまだ販売されていない場合を考えてみる。その時、トマトが販売されている5店舗の客数を1万人、トマトの売上を先ほどと同じ40万円とした場合、この時の客単価を客単価3D分析で計算した場合は、客単価=PPI×平均単価×客数PI値=客単価PPI×客数PI値であるので、20円=40円×50%となる。全体の客単価は20円と変わらないが、客単価PPI、このトマトの事例では、40万円÷1万人=40円と客数PI値、1万人÷2万人=50%という指標が算出され、トマトを客単価3D分析で表すことが可能となる。トマトの平均単価を200円とすれば、PPIは40円÷200円=20%となり、これをまとめると、トマトの客単価(20円)=PPI(20%)×平均単価(200円)×客数PI値(50%)=客単価PPI(40円)×客数PI値(50%)となる。

  この客単価PPIは野球でいう得点圏打率と同じ指標であり、トマトが販売されている店舗のみの客単価のことである。したがって、この数字が算出されることにより、トマトの全店舗の客単価をあげるためには、まず、トマトの販売店舗の客単価、すなわち、客単価PPIを引き上げることと、トマトの販売店舗を増やしてゆく、客数PI値のアップが決めてとなることがわかる。

  このように、これまで、全店の総客数でのみ算出していた客単価にその商品の購入店舗のみの客数を新たに集計することにより、客単価3D分析の適用が可能となり、客単価を購入店舗のみの客単価PPIを上げることと、まだ、購入実績のない店舗へ商品を広げることにより、客単価の改善がきることが可能となり、よりきめ細かいマーチャンダイジングを実践することが可能となる。

  もちろん、全店共通な商品ではこの分析は全店の客数も購入店舗の客数も同じになってしまうので、有効ではないが、各カテゴリーの中の各単品の分析、特に、新製品等には効果的な分析手法であるといえる。実際、各企業の数表を見ると、チェ―ンストア全店の客単価の算出方法が客単価であったり、客単価PPIであったりする場合があり、しっかり整理されていないことがある。チェーンストアの数表としては先のトマトの事例のように客単価3D分析が可能であるので、よりきめ細かいマーチャンダイジングを実践する意味でも客単価と客単価PPI、客数PI値、できれば、PPI、平均単価の算出がなされた帳票を活用してゆくことが望ましいといえよう。

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August 16, 2006 |

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