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March 19, 2016

ID付POS分析メモ、今後、何を研究すべきか?

ID付POS分析:今後の研究課題

1.顧客視点の研究課題:
・POS分析の時は顧客視点が存在しなかったため、商品分析に取り組めばよかった。
・ID付POS分析、すなわち、顧客1人1人が認識できることにより、顧客視点が生れた。
・ここでいう顧客視点とはF、すなわち、頻度のことであり、このFの視点が新たに生まれた。
・このFが指標化されることにより、顧客自身、そして、商品にもFの視点が加わる。
・この時点でのID付POS分析のポイントは顧客Fと商品F、そしてのその関係を研究することにつきる。
  ⇒顧客属性、商品属性、金額概念、数量概念に踏み込まないことがポイント!

2.分類の研究課題:
・顧客視点、すなわち、Fが明確になると商品分類、顧客分類が気になる。
・商品分類、商品DNAをどう構築するかが課題といえる。
・同様に、顧客分類、顧客DNAをどう構築するかが、次の課題となる。
・分類をつきつめてゆくと、その関係も気になりはじめる。
・関係とは商品の同一購入であり、顧客の同一行動である。
・この時、時間に注目すると、0時間が同時であり、0以上が期間での分析となる。
・期間は特に、顧客視点が入った時に発生する分析であり、ID付POS分析特有のものである。
・F1.0だけの場合は同時しか存在せず、F>1の時、期間分析が発生する。
・したがって、時間とFとは同一概念であり、同時に研究しなければならない課題である。
・結果、ID付POS分析での商品DNA、顧客DNAは必然的に顧客視点、すなわち、Fの視点が重要となる。

3.クラスターの研究課題:
・結論から先にいえば、商品と顧客を同時に昇華するクラスターがID付POS分析の目指すものである。
・しかも、1対1ではなく、確率的に昇華することがポイントとなる。
・商品はあるクラスターに確率的に所属し、同時に、顧客も確率的に所属することが望ましい。
  ⇒顧客Aさんは20代の商品も、50代の商品も、男性の商品も女性の商品も確率的に購入している。
・商品を顧客から、顧客を商品からクラスター分けするのではなく、商品、顧客を同時にクラスター化し、しかも、1・対1でないクラスターの構築が今後の課題といえる。
・さらに、顧客視点、すなわち、Fをどう加えるかがもうひとつの課題である。

4.今後の研究課題:
・ID付POS分析の研究は3つの視点に帰着するのではいか?
・まずは、F=1とF>1の場合、同時に、時間がT=0とT>0の場合の研究である。
・次に、1対1分類から、確率分類の研究である。
・そして、商品、顧客同時に確率的に昇華するクラスターの研究である。

PI研のコメント:
・ID付POSセミナーも無事終了し、改めて、ID付POS分析を進めてゆく上での研究課題をメモにしてみました。大きくは3つ、顧客視点、分類、クラスターに分けましたが、分類とクラスターはほぼ同じ概念ですので、大きくは2つかと思います。突き詰めると、Fを使って、どうクラスターをつくるかに集約されるかと思います。特に、FはT、時間とも同値ですので、T=0、T>0、あるいはF=0、F>1に分けて検討すればPOS分析とID付POS分析の違いの説明にもなります。ここ最近、クラスターが気になり、様々な論文を読んで思考していますが、これまでのクラスターはいわゆるハードクラスターに基づいた分析が多く、商品分類も顧客分類も、そして、クラスターに関しても1対1対応してしまうのが通常です。ここから、顧客属性の分類も発生するわけですが、実際の顧客は1対1ではなく、様々な分類、ソフトクラスターに属しており、商品も同様です。したがって、ここは確率的に分類し、確率的にクラスターをつくることの方が理に適っているわけです。ここ最近、そのような先進的な研究成果にもとづくID付POS分析もではじめましたが、まだまだ初期の動向であり、Fの視点等が十分に活かされていないのが現状です。このような研究はまだはじまったばかりといえますので、今後、ここがID付POS分析の研究の最前線になるのではと思います。そして、そのためには、新たなアルゴリズムの研究開発も課題といえます。まだ、ここではメモ程度ですが、今期は、ここに焦点を当て、ID付POS分析の研究をしてゆきたいと思います。

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March 19, 2016 |

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