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December 27, 2007

メーカーの方、必見、PI値の解釈、基礎講座!

   ここ最近、メーカーからの依頼、相談が増えている。いずれも、POSデータの解析方法、活用の仕方についての内容が多い。小売業がPOSデータの公開を積極的に進め、そのデータにもとづいた提案を求められるようになったことがその背景にあるようである。そこで、ここでは、POSデータを解析し、小売業に提案をする際の最も重要な解析のポイントについてまとめてみたい。

   小売業のPOSデータ活用の基本は顧客1人当りの指標、PI値にもとづいて解析し、その解析数値をもとに顧客に対して支持の高い商品づくり、店作り(棚割、レイアウト)を目指すのが一般的な手法である。PI値が大切な理由は、小売業の売上は、売上=客数×客単価で分析され、売上を上げるためには客数を上げるか、客単価を上げるかの2者択一のアプローチをしてゆくからである。そして、客数はチラシ政策が基本のアプローチ手法となり、客単価はマーチャンダイジングの強化、すなわち、欠品、過剰在庫を排除し、鮮度アップをはかったり、価格政策、POP等の販促、棚割、レイアウトの改善等をはかってゆく。そして、その時、客単価をさらに分解し、客単価=売上÷客数=(買上点数×平均単価)÷客数=(買上点数÷客数)×平均単価=PI値×平均単価と展開し、客単価アップをPI値アップと平均単価アップの観点から改善してゆくことがポイントとなる。

   この客単価=PI値×平均単価がマーチャンダイジングの基本数式であり、この数式にもとづいて、すべての商品が分析され、いかに客単価アップをはかるかが小売業の最も重要なマーチャンダイジング政策となる。ところが、ここで、よく誤解が発生する。この数式からもわかるとおり、小売業のマーチャンダイジングの目的は客単価アップにあるわけであるが、なぜか、小売業界ではPI値が先行して普及したため、PI値アップがマーチャンダイジングの決め手であり、目的と勘違いされることがよくある。PI値アップを目的としてしまうと、PI値さえアップすればマーチャンダイジングは成功したと判断され、それが成功事例として水平展開されてしまうことになる。ただ、よくこの数式を見ればわかるように、客単価=PI値×平均単価であるため、PI値がアップしても、それ以上に平均単価がダウンしてしまえば、結果、客単価は下がってしまい、客数が横ばいであれば、売上まで下がってしまう。

   典型的なケースが、バラ売りとまとめ売りのケースである。PI値アップをはかるにはバラ売りが最適な手法であるが、まとめ売りが併売されないと、PI値のみあがり、平均単価がさがり、結果、全体の客単価がダウンしてしまう。もちろん、逆のまとめ売りだけでは、今度は平均単価がアップし、PI値がアップせず、結果、客単価が落ちる結果となる。客単価アップはPI値と平均単価の微妙なバランスをとることがポイントであり、PI値アップはかならずしも、客単価アップにはつながらないということであり、マーチャンダイジングの改善にもならない場合があるということである。

   これは、目的と手段、結果と原因を取り違えたことから起こるものであり、客単価=PI値×平均単価の数式が示すように、PI値は目的でもなく、結果でもない。PI値は手段であり、原因なのである。目的は客単価アップであり、結果も客単価アップである。したがって、マーチャンダイジングが改善されたかどうかは、客単価で判断すべきであって、客単価が上がった場合はマーチャンダイジングが改善され、下がった場合はマーチャンダイジングがうまくいかなかったと判断するのがマーチャンダイジングを理解する上でのポイントである。

   仮説検証も同様、仮説の目的は客単価アップであり、その手段はPI値をアップさせるか、平均単価をアップさせるか、双方をアップさせるかの3択しかない。検証も客単価がアップした場合は成功、ダウンした場合は失敗と見なし、その原因をPI値に問題があったのか、平均単価に問題があったのか、それとも双方に問題があったのかの3択の判断となる。ちなみに、客単価のことを金額PI値、売上PI値ともいい、PIがついた場合は常に顧客1人当たりの指標となる。粗利PI値、経費PI値、人件費PI値、純資産PI値、負債PI値、総資産PI値、出店関連資産(土地、建物、保証金等)PI値など、PI値は工夫次第でいくらでもつくることが可能となる。

   このように、POSデータを活用するには、顧客1人当りに直したPI値で見ることが基本であり、その際、客単価(金額PI値)=PI値×平均単価の基本数式をもとにすべての単品、小分類、中分類、大分類等を解析し、客単価アップを目的に、PI値、平均単価の改善の仮説をたて、マーチャンダイジングの改善に取り組むことがポイントである。今後、メーカーにはPOSデータが当たり前のように小売業から開示されるようになると思うが、その際、客単価(金額PI値)=PI値×平均単価の数式をもとに、客単価アップの仮説をPI値と平均単価の改善を前提に小売業へ提案してゆくことがポイントとなるので、POSデータを解析する際には目的と手段、結果と原因を取り違えないように注意が必要である。

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