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February 25, 2008

PI値1%の意義、その2!

   前回のブログでPI値1%の意義をまとめようとしたが、優に2,000字をオーバーし、少し長くなってしまった。そこで、今回は、その続編として、PI値1%の意義について、別の角度から取り上げてみたい。前回はID-PI値=購入頻度×PI値というCRMの場合の基本公式を示したが、CRMの醍醐味は、実はもう1点ある。これまでの、客数がID数×購入頻度に分解できるだけでなく、IDの消費行動を分析し、段階的にID客数を把握することが可能なことである。

   段階的とは店舗全体、大分類、中分類、小分類などの商品グループごとに客数が把握できることであり、さらには、商品分類にこだわらない、自由な顧客グループをつくり、顧客グループごとに客数を把握できることである。もうひとつ、踏みこめば、その顧客グループを購入状況に応じて、初回購買、リピート購買等に分けて顧客グループ化をはかることも可能である。実は、このリピート購買の把握が、IDの把握ができなければ絶対に把握できない指標であり、CRMの目的はこのリピート購買の実態を把握することにあるともいえる。本ブログでは、PI値1%の意義を考えてみることが主眼であるので、これについては、これまでも取り上げてきたが、今後も必要に応じて本ブログでは別稿で取り上げてゆきたい。

   さて、この段階的な客数の把握であるが、最もマクロな把握は店舗全体の客数の把握である。次が、棚割とも連動する場所の客数の把握であり、いわゆるカテゴリー、小分類の客数がポイントであろう。そして、最後が単品、SKUの客数の把握である。商品分類では大分類、中分類等もあり、それぞれの客数を把握することも可能ではあるが、実務上は、この3つの客数をつかめば十分であろう。少なくとも、本ブログではこの3つの客数で考えてみたい。この3つの客数がIDレベルで把握できると何が便利かであるが、それは、PI値1%の商品がどの段階で1%の数字に貢献しているかが、より明確になる点である。

   たとえば、PI値1%の場合、客数が1日1,000人であれば、10個売れる商品であるが、この段階でもIDが把握できれば、ID-PI値=購入頻度×PI値となるので、IDが何人であり、そのIDが何個平均購入し、購入頻度はID当り、何回であるかがわかる。これがカテゴリーになると、カテゴリー客数が把握でき、それが同様に、IDと購入頻度に分けることができ、さらに、全体客数とカテゴリー客数との関係も明確になる。

   例を示せば、カテゴリー客数が300人であれば、その300人はIDと購入頻度に分かれ、全体との関係は300人÷1,000人という客数PI値を掛けることにより、カテゴリーPI値も全体のPI値と一致することが可能となる。数式で表せば、PI値1%=10個÷1,000人が全体から見た時のPI値1%であるが、カテゴリーで見れば、カテゴリーPI値は10個÷300人で3.33%となり、全体との関係はPI値1%=客数PI値(300/1,000)30%×カテゴリーPI値(10個÷300人)3.33%となり、全体のPI値が客数PI値とカテゴリーPI値に分解できる。

   同様に、単品の場合も単品客数が30人の場合は、カテゴリーとの客数PI値は30人÷300人=10%、単品PI値は10÷30人=33.3%となる。客数PI値を全体との関係で考えれば、30人÷1,000人=3%となり、単品と全体とはPI値1%=客数PI値3%×単品PI値33.3%となる。そして、それぞれ、IDと購入頻度に分解できるので、どの段階でもID-PI値=購入頻度×PI値がなりたち、単なる客数だけではなく、IDとの関係も導くことが可能となる。

   こう考えると、PI値1%は全体、カテゴリー、単品とそれぞれ段階的に落して見てみると、いままで見えなかった全体客数1,000人がどのように単品に結びついてくるかがわかるようになる。このケースの場合は、まず、1,000人が入店し、その内、カテゴリーへは300人が何らかのカテゴリーを購入し、さらに、その内の30人が目的の単品を購入し、PI値1%、10個を購入したことがわかり、しかも、IDまで落してみると、同じIDの方が10個買ったのか、10人のIDの方が1個づつ買ったのか、あるいは、どのような消費状況であったのかがかなり鮮明に把握することが可能となる。

   したがって、PI値1%の単品が当初は1,000人の客数が入店し、10個売れたということしか把握できなかった消費状況が、各カテゴリーとの関係、そのカテゴリー内の単品との関係も明確になることにより、マクロからミクロまで消費状況が把握できるようになる。これまでは、PI値1%をとにかく強化しましょうということが限界であったが、このように、CRMが結びつくと、各カテゴリー、各単品までの消費状況が浮かび上がってくるので、その状況に応じた強化の仕方を開発し、対応してゆくことができ、PI値1%の商品を様々な切り口で強化してゆくことが可能となろう。その意味でも、CRMデータの活用はまず、この最重点商品であるPI値1%から取り組んでみると理解しやすく、即効性があるといえよう。PI値1%も再度、CRMデータをもとにその強化方法、場合によっては再定義が必要な状況が来たように思う。

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