01:AIは気づきを与える仕組み、使える企業だけが生き残ることになる
関連購買分析、最新バージョンリリース、店舗間比較を実現しました。
厳しさを増す流通小売業
小売業を取り巻く環境は年々厳しくなる一方です。少子化というより絶対的な人口減少で消費が減少傾向にあるからです。更に最近は将来の老後に備え消費意欲がなくなっていることです。高額な耐久消費財を買わなくなり、普段の食生活も物価高で控えめになっています。これではいくら企業が努力しても売り上げの減少に歯止めがかからないのが実態です。企業の収益を考えると人件費は簡単に上げられません。しかし労働人口は減少していますから時給単価や給料を上げないと人材は確保できなくなっています。
結局現状の戦力でいかにして売り上げを上げるかが小売業の最大の課題となります。
従来の手法からの脱却
従来の手法で売り上げが減少しているのですから何か対策が必要です。分かってはいるが何から手を付けて良いのかが判らないのが実態、では消費者の立場になって何を基準にお店を選んでいるのかと考えるわけです。自分がなぜそのお店に行くのか、その理由が判れば自分の好みに合うお店の理想像が表れてくるのかも知れません。まずは消費者目線で自分のお店を見てみる必要があるでしょう。そこには客観的な事実が必要になります。従来のような単純な商品の売り上げ分析では見れない貴重な情報があることを忘れてはならないのです。
02:レシート明細データを使って分かったこと
月一回しか来店しない顧客が35％もあること
月一度でも買い上げ額は5,000円以上の人が多いということ(会員コードが存在する場合)
- 来店サイクルがあり土日しか来店しない、隔週で来店する顧客などが存在するという事
- 特定の曜日(火曜市)の特売は来店しない消費者には不公平と映る(会員コードが存在する場合)
- 商品によっては普段より早く売り上げが止まるものがあるという事
- 欠品や賞味期限が近い、展示数量が少なく売れ残り感が原因なのかを知る必要がある(POSの機能によっては明細データでなくても把握可能)
品揃えと売上予測をする場合は、この常連客が何を買っているか、数量はいくつかを需要予測に反映出来れば、より精度の高い売上予測が可能になるのではないかと思われます。優良顧客の買上比率が高い商品を安易に取扱品目から外してはなりません。
03:レシート明細データは貴重なデータということ
小売業で使われているPOS-Systemは消費者の貴重な買上データを収集しています。このデータをどう経営に活かすことが出来るかで業績に大きな影響が出ると言われています。
レシート明細データの保存期間はメーカーや機種で異なりますが、データ量が多いためそれほど長い期間は保存されていないことが多いです。
季節性のある商品の分析には最低でも13月程度は必要になりますので、データの精度向上のためにも早めに保存されることを推奨します。
通常の関連購買では一つの商品に対して一つの商品が検索されます。このＺＥＮＣＨＩでは関連した商品を複数選択して次の商品を見れるのが大きな違いです。
サラダ菜で同時購買される頻度が高い商品にパプリカが来ています。このパプリカをクリックして、[←]をクリックすると左の商品一覧に追加されます。
サラダ菜とパプリカが対象商品に選ばれている状態で[実行]ボタンをクリックすることで関連商品が更に絞り込まれることになります。
04:サラダ菜とパプリカを買う顧客はブロッコリーを買う確率が高い
ここで不思議なのは
サラダ菜を買う客は ⇒ パプリカを買う は成立する
パプリカを買う客は ⇒ サラダ菜を買う は成立しない という結果が出たことです。
05:関連購買（バスケット）分析からトリガーとなる商品の発見で売り上げに貢献します！
更にサラダ菜とパプリカを買うお客が更に何を購入しているかというと、ミニトマト、レタス、ブロッコリーが上位に出現するのです。
つまり１＋１＝３が成立しているのです。
06:関連購買につながる目玉商品に関連する商品を用意する
献立はいつ決めるのか?
以前は「入店してから」が一番と言われていましたが、最近のアンケートでは「職場からお店に行く間」がほんのわずかだが上回っているそうです。
関連購買はある商品を指定して買い上げの確立が高いものを抽出する仕組みです。その為どの商品をキーにするかが課題です。食品スーパーの場合食材となる生鮮食品が反応しやすいと考えられます。
そこで毎日目玉になる商品が何かをミーティングなどで通達し、各売り場担当者が自分の守備範囲にその関連する商品を探し、売り場演出をするというようなことが必要になると言えます。
陳列やPOPで目立たせるというような手法です。
冬場では
「せり」で検索すると「若鳥ムネニク」が出現しますが、これは「せり鍋」の材料なのです。かまぼこも出てきます。馴染みが薄いので料理の写真をPOPに貼り付けるのも良いでしょう。
セリ鍋
鶏肉、セリ、豆腐、ネギ
あっさり味だがダシがポインに！
07:偶然かも知れませんが、このデータでエンド展開した事例
テストデータですが、公開したところ実際のお客様が売り場で関連購買の組み合わせ販売をしていました。実績がどうだったは分かりませんが聞きたいところですね。
関連購買を意識したエンド展開
08:ZENCHIのデータで売り場演出した後の分析
現場の発想を検証することで現場のやる気をアップ
関連購買の分析から売り場で何らかの演出をした結果を知りたくなるのは当然です。一般的な商品分析では部門、クラス指定で商品を検索することになりますがそれでは効率が悪いですね。そこで検証したい商品をグループ化して部門跨りの商品の実績を見る仕組みを提供しています。下の例ではセリを買う人は若鳥の肉を買うというデータを基にしています。
先月も今月も木曜日に売れている
09:チラシや店頭広告で関連購買を促進する新しい手法
チラシの企画戦略は重要
チラシを見る機会が少ないのでどうでも良かったのだが、最近日本経済新聞にスーパーやドラッグストアのチラシが入ってくる。気になりだして見るようになったのですが、企画性がないないと感じていました。チラシに載せる商品が全く関連性が無いから関連購買につながらないと思うのです。せっかくキャベツが安い時期なのですからこの商材を利用しない手はないと思うのです。そしたら今回下のような提案を頂きました。これなら食材と調理の連携が取れ、同時購入につながると思います。バイヤーの横連携が求められますね。
蕎麦やなべ物の商材に左の高い唐辛子を掲載する。1個600円という価格に消費者は思わず「え？」となる。その意外性で購買につなげる。
10:売れている商品が意外な時間で売り上げが止まっている
11:曜日で来店する客が変わるなら、発注の補正が必要
以前は最終販売時刻が異常に早い場合の原因は下の三項目ととらえていました。
12:特定の日や曜日限定の特売は優良顧客に不満を与える
特売の日に行けない会員には不公平感が出る
曜日別のお客は会員、非会員も比率は変わらない。火曜日の来店者が多いのは特売を土日以外でやっているためだそうです。他社もやってますが、来店パターンは類似傾向にある。
下のように来店パターンがある為、来れない顧客にとっては不満が出ることになる。まあスマホでの告知などが有効かも知れません。だとしてもこの人たちは火曜日の特売の恩恵にあずかれないことになります。
週間お買得セールで来店サイクルの偏った会員にメリットを提供する集客戦略を行う。
そのためには関連購買分析が重要になります！
13:現場の売り場改善と効果測定を支援
バスケット分析から同時に購入される商品の組み合わせで売上の変化を検証したり、普段より早く売り上げが止まった商品を抽出して検証するデータも見れます。
本システムでは
- 関連購買分析で売り場演出の支援
- 売れ筋価格の最適化を探る仕組み
- 最終販売時刻の分析で売り場の検証を推進
などを含んでいますが、今後お客様の要望を取り入れて拡張することがあります。
導入方法に関する要件
- 50店舗までのお客様の場合、ハードウェアを含めたクラウドサービス料金です。（店舗数での課金）
- 50店舗以上のお客様の場合は単独設備導入となります。サーバーはDBサーバー、アプリケーションサーバー、更新処理専用のSystemサーバー、3台構成となります・またソフトウェアは買取方式で、店舗数により年間サポート料金が必要になります。
自家設の場合でもサーバーの運用保守を含めたハウジングサービス制度も用意しています。
詳しくは弊社までお問い合わせ願います。
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