ＩＤ－ＰＯＳの時代、真近？

　　　　最近、ＰＯＳ分析があらたな時代に突入したように肌で感じる。ＰＯＳ分析はこれまで、生データで分析、PI値で分析、客単価３Ｄで分析、ＩＤ－３Ｄで分析と変遷してきたが、ここへきて、大手チェーンストアがＰＯＳデータをメーカーに公開しはじめ、メーカーを含めたＰＯＳ分析が本格化しはじめた。ただ、現段階では、生データとPI値による分析が主な分析手法であり、客単価３Ｄ、ＩＤ－３Ｄに踏み込んだ分析も一部にはあるが、まだまだ本格化しているとはいえない。ただ、ポイントカードは急激に大手チェーンストアに普及しはじめており、今後のＰＯＳ分析は客単価３Ｄ、ＩＤ－３Ｄ分析に移行することは必至といえる状況となりつつある。

　　　　ここで、上記４つのＰＯＳ分析を整理しておくと、以下のような違いがある。生データ分析は文字通り、売上の原型となる分析であり、売上金額と売上数量の２つの指標のみの分析である。ここから、売上金額÷売上数量で平均単価を算出できるので、基本指標は、売上金額、売上数量、平均単価の３つとなる。通常、ＰＯＳデータの公開というと、この段階での公開がこれまでは主流であった。ところが、ここ最近ではもうひとつの指標、客数、店舗全体のレジ通過客数（店舗全体のレシート枚数）も公開されるようになり、次のＰＯＳ分析手法であるPI値分析が可能となった。これは、生データに加え、全体客数が公開されるため、顧客一人当たりの指標、PI値の算出が可能となり、生データを客数で割った指標が算出可能となる。売上金額÷客数＝金額PI値（客単価）、売上数量÷客数=数量PI値（PI値）が加わることとなる。これにより、売上は、売上＝客数×客単価（金額PI値）＝客数×PI値×平均単価となり、客単価（金額PI値）＝PI値×平均単価の客単価２Ｄ分析が可能となる。現在のＰＯＳデータ公開はここまでは、ほぼ可能となり、この分析手法が現在では主流のＰＯＳ分析手法といえる。

　　　そして、最近では、突然、ＩＤデータの公開がはじまりつつあり、客単価３Ｄ分析を通り越して、いっきに、ＩＤ－３Ｄ分析の時代に突入しつつある。そこで、まず、客単価３Ｄ分析をおさらいしておくと、PI値分析とどこが根本的に違うかであるが、それは、客数の把握の仕方の違いにある。通常のPI値分析では、客数は全体客数であるが、客単価３Ｄ分析では客数が細分化されたり、自由に組み合わせて新たな顧客グループをつくるなどが可能となるため、客数を無限につくることが可能となる。したがって、PI値が客数PI値とＰＰＩに分解され、PI値＝客数PI値（グルーピングされた客数÷全体客数）×ＰＰＩ（売上数量÷グルーピングされた客数）となる。ＰＰＩはPersonal　PI値のことであり、より、顧客一人一人に近づいてゆき、最後は顧客一人のPI値になってしまうので、Personalとなる。これが可能になるのはレシート枚数を1枚1枚数え、客数を自由にくることができるからである。ここまでは、技術的には通常のＰＯＳ分析で、プログラムさえ開発すれば十分に可能な話である。ちなみに、併売分析もこの段階で十分に可能となる。

　　　ただ、最近では、このレシート分析を通り越して、いきなり、ＩＤ－ＰＯＳ分析に入りつつあるといえる。それは、ポイントカードの普及が大きな影響を与えており、ポイントカードを導入していれば、レシート１枚１枚にＩＤを付けることが容易であり、レシート分析をするのであれば、レシートＩＤ分析をしてしまった方が一石二鳥であるからであろうと思われる。

　　　では、恐らく、今後、主流となるＩＤ－３Ｄ分析はとなどのような分析となるかであるが、これは、レシート1枚1枚にＩＤがついた分析となるため、客単価３Ｄ分析では踏み込めかった客数をＩＤ数と総レシート枚数に分解できるようになることである。この一点が客単価３Ｄ分析とＩＤ－３Ｄ分析の違いである。これにより、頻度を算出することが可能となる。頻度とはある一定期間にレシート枚数が何枚であり、そのレシートのＩＤがいくつであるかが把握可能となり、レシート枚数÷ＩＤ数でＩＤ当たりの頻度の把握が可能となることである。レシートにＩＤがついていないと、これは絶対に不可能なことであり、頻度はＩＤの把握ができてはじめて算出できる指標となる。

　　　したがって、ＩＤ－ＰＯＳ分析は客単価３Ｄ分析で可能となった、客数を細分化したり、自由に組み合わせて新たな顧客グループをつくったりした客数そのものをさらに頻度という指標で分解可能となり、客数の把握が一次元から２次元、３次元と無限分化してゆくことになる。ここまで来ると、想像力で無限にマーチャンダイジング指標をつくることが可能となり、基本の分析手法は客単価３Ｄ分析となるが、指標そのものはざっと数えても40から50はあり、どの指標が現状のマーチャンダイジングの課題を解決するかを見つけられるかが勝負となる。また、これはマーケティング調査データとも連動させることが容易となり、マーケティングの仮説をマーチャンダイジングの分析で検証するとも可能となり、このＩＤ－ＰＯＳデータは小売業のみで活用するのではなく、まさに、メーカーに公開し、共同で仮説検証を実施してゆくことが望ましいし、その方がより、小売業にとってもメーカーにとっても商品を通じて、顧客満足度を高めてゆくための共通のベクトルを生み出すことになる。時代はどうも、このＩＤ－ＰＯＳ分析にいっきに突き進むように感じる。

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