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August 23, 2006

PI値と客数PI値の違い、着眼大局、着手小局!

  PI値と客数PI値はよく似た指標である。どちらも、顧客の数を分母としているため、分子が極端な差がない場合は、ほぼ同じ数値を示す傾向がある。実際、この2つの指標の相関図を様々な商品でつくってみると、多くの商品で似た傾向を示すことが多い。したがって、大雑把にいえば、PI値にせよ、客数PI値にせよ、どちらを使おうが、大局的な判断としては大部分の商品で問題ないともいえる。しかし、小局的な観点ではPI値だけでは限界があり、客数PI値が算出できるのであれば、客数PI値をもとに仮説検証を実践してゆくことが理想的といえよう。経営はよく、着眼大局、着手小局というが、マーチャンダイジングも全く同じであり、着眼はPI値、着手は客数PI値が望ましいといえる。

  ここで、PI値と客数PI値について改めて整理しておくと、PI値も客数PI値も分母は同じ店舗全体の客数である。分子がPI値は買上点数であるが、客数PI値は買上客数である点が大きな違いである。この買上客数という指標であるが、実は買上点数の中には買上客数が含まれており、買上点数は顧客と顧客が一人当り商品を何個買ったかを掛け合わせたものであり、数式で表せば、買上点数=顧客の数×顧客一人当りの購入点数となる。これまで、小売業、特に食品スーパーマーケット業界では、この2つを区別することなく(区別できなかった)、買上点数のみを活用し、PI値までは算出し、マーチャンダイジングに活用してきた。しかし、区別できるのであれば、この2つは区別し、より、精度の高いマーチャンダイジングに挑戦した方がよいといえよう。

  ではこの2つの指標を区別するとどうなるか。買上点数=顧客の数×顧客一人当りの購入点数となるので、ある商品のPI値=買上点数÷全体客数であるので、PI値=(顧客の数×顧客一人当りの購入点数)÷全体客数となる。これを少し変形すると、PI値=(顧客の数÷全体客数)×顧客一人当りの購入点数となる。そして、この(顧客の数÷全体客数)が客数PI値であり、顧客一人当りの購入点数がPPIである。すなわち、PI値=客数PI値×PPIというPI値の公式ができあがる。これにより、PI値は単に買上点数を上げれば良いということではなく、小局としてみれば、顧客の数を増やす=客数PI値のアップか、顧客一人当りの買上点数を増やす=PPIのアップ=リピート購買を促す(高頻度購買)がポイントであることがわかる。

  このPI値=客数PI値×PPIというPI値の公式が生まれたことにより、PI値をあげるために何をやるべきか(仮説)、また、PI値が上がった場合、下がった場合は何が原因であったか(検証)が具体的な数値でわかるようになり、マーチャンダイジングの仮説検証の精度が飛躍的にあがることになる。

  たとえば、トマトのバラ100円の商品のPI値が5%であった場合、これをPI値の公式に当てはめた場合PI値(5%)=客数PI値(2.5%)×PPI(200%)となったとする。トマトのPI値がこのようになったということは、現在、この店舗では客数の2.5%の方がトマトを購入しており、その顧客は1人平均100円のトマトを2個づつ買っているということである。したがって、ここからトマトのPI値を6%、7%に引き上げてゆくには、トマトの客数PI値2.5%を3.0%、3.5%へと引き上げる顧客へのアプローチを検討することが政策となる。また一方で、トマトのPPIが200%であるので、トマトの1人当り購入点数を210%、220%へ引き上げる商品へのアプローチを検討することが政策となる。210%、220%とは2.1個、2.2個であるので、顧客一人当り、10回に1回、5回に1回トマトを3個買ってもらうということである。

  このように、PI値が客数PI値とPPIに分解できるとトマトのPI値アップの仮説が顧客と商品の2つの角度からアプローチができるようになり、様々な発想が浮かんでくる。そして、実際に、それらの発想を実行に移し、次のトマトの数字をPI値の公式に当てはめて見たとき、その発想が正しかった、間違っていたかが微妙な数字の差で検証できる。この検証をこまめに行うことが、次の大きな飛躍につながってゆくのである。

  このように、PI値と客数PI値はよく似てはいるが、その意味、活用方法は着手大局としてPI値を活用し、着眼小局として客数PI値、そして、そのペアの指標であるPPIをもとに、実践することがマーチャンダイジングの精度をあげ、次の飛躍的な改善につながってゆくことになる。その意味で、客数PI値は着手小局の根幹指標のひとつといえよう。

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August 23, 2006 |

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