データから見る買い回り

皆さん、こんにちは。
　食品スーパーで店長をしている「てっちゃん」です。


先日のてっちゃん会。

　　「前座」のデータ活用事例」。

我々現場で感心の高いデータや情報の説明があった。

　　時間帯別MD。

我々食品スーパーは特に、開店時間の朝から昼そして夕方〜夜という時間の流れの中で、売場に品揃えすべき商品、特に生鮮や惣菜ベーカリーといった生物や即食品の品揃えに関しては、来店されるお客様の時間帯別の買い物動機を熟知して製造陳列販売することが大いに求められる。

　　一般的なPOSデータからの活用。

従来は一般企業で取り入れているPOSデータを活用して1日に何パックの製造をするかをデータから引用して活用してきた。

しかし、今回データシステムの方が説明した情報は、ID-POS情報から引用したものを説明してくれた。

　　ID-POS情報？。

聞きなれない方もいれば、これを導入して活用している企業もあろう。

　　要は顧客データを導入したPOSシステムのことらしい。

誰が、いつ、何を購入したか。

　　このことにより時間帯別に年齢別に購入金額がわかる。

また、その時にどんな商品をまとめて購入されたかも見えるという。
そしてそれらをデータ化して、例としては、キャベツを購入されたお客様全てに対して、同時購入された商品を上位から表示できるという。

　　キャベツとクックドゥの回鍋肉は関連で置くべき。

そんな情報が上記データから判明するかもしれない。

そのようなデータ分析から見えてきた今回のデータ活用事例。
私が一番気になったのは、時間帯別のデータであった。

　　どの時間帯にどんな年齢の方が買い物の来店されるのか。

ある程度は見えていたのだが、それにしても驚く結果が見えた。

　　７０歳以上の方は午前中に集中。
　　３０歳代の方は夕方以降に集中。

なんとなくは見えてはいたのだが、年代別にこのようなデータを突きつけられると驚きを隠せない。

　　どちらもある程度の時間帯別曲線を描いていると思っていた。

しかし、年代別時間帯別データを比較すると、ここまで明確に区別されて見えてくるのである。

　　もっと徹底して時間帯別MDに取り組まねば。

そんな印象を強烈に受けたのである。
　
　　またバスケット分析から。

売場に陳列されている「レトルトご飯」。

　　低単価から高単価まである。

これをバスケット分析すると面白い情報が得られる。

　　刺身と高単価ご飯。
　　カレーと低単価ご飯。

この組み合わせが多いという。

お刺身を購入されたお客様は、美味しい刺身と美味しい高単価のレトルトご飯でごちそう感を満喫。

また、量を食べたいお客様はレトルトカレーには低単価で買いだめできるレトルトご飯を購入する。

　　そんなバスケット分析が導かれたという。

これらはおそらくバイヤー向けのデータ活用となるのであろうが、現場は即行動できるという強みがある。

　　実際に売場で実践してみてどんな効果があるのか。

同時に、翌日のMR時には、上記データに裏付けられた商品の組み合わせを実践している店舗があった。

　　まさにスピードの時代である。