玉腰泰三http://taizotamakoshi.jp/が面識を持つ方々のマーケティング関連ブログをご紹介します。

あけましておめでとうございます。

昨年は、当たり前の日常がいかにありがたいものなのかと痛感した年でした。
こうして無事新年を迎えられていることに感謝をせずにはいられません。

今年は辰年。「昇り龍のように」という気持ちも確かにありますが、無事過ごせる日常に感謝し、前向きに丁寧に生きていきたいと思います。
また、仕事においてはさらにいいサービスを提供することができるよう、貪欲に精進してまいる所存です。

皆さんにとって、素晴らしい一年でありますことを心よりお祈りいたします。

本年もお付き合いよろしくお願いいたします。

Happy New Year! May this year be happy and fruitful.

編集者: シナジーパートナー社長鈴木一さん | このブログのURL |この記事のURL

編集者: らむねさん | このブログのURL |この記事のURL

　　　9/23の日経MJで、ここ最近注目されているメーカー側からの、小売業へのポイント販促の記事が1面で特集された。見出しは、「ポイント奮発の損得勘定」であり、このテーマのもとに、「原資、売れた分だけ、メーカー、定番品には効果薄」、「売価を維持、利益改善、小売店、実施店舗増え横並び感も」、そして、「商品乗り換え促す、売り場確保にも効果」というものである。残念ながら、小売業側のPOS分析、特に、ID-POS分析との関係が十分に言及されておらず、メーカー側からの損得勘定が中心であり、是非、この続編、小売業側からの損得勘定の記事を特集して欲しいところである。

　　　ちなみに、小売業側からの損得勘定のポイントは、ポイントを商品に賦与した結果、商品の売上げを上げることではない。目的は、顧客の売上げであり、さらに、その結果、店舗全体の売上げを上げることにある。したがって、1品、2品へのポイント賦与では、店舗全体への売上げの貢献度は低く、少なく見積もっても、100品単位でのポイント賦与が必要であり、できれば、1,000品から数千品へのポイント賦与が望ましく、ここまでやらないと効果は期待できない。実際、記事の中でも、「イオンでは1年間で約3割増え3,000品目まで拡大、ボーナスポイント対象商品の年間売上げは300億円に達する。」、「イトーヨーカ堂も6月に導入、500品目以上にポイントをつける。」とのことである。

　　　これはID-POS分析をすると明らかであり、顧客と商品とはまるで曼荼羅のように密接な関係があり、商品ごとに購入している顧客のランクはめまぐるしく変わる。したがって、ある商品にポイントをつけても、その商品のS顧客（ロイヤルカスタマー）は、お買い得感を感じ取り反応するが、最も顧客数の多いB顧客（トライアルカスタマー）は、反応が鈍い。しかも、店舗全体の貢献度、すなわち、店舗のS顧客は、この商品のS顧客よりも、B顧客に多い場合もあり、この商品のみを強化しても、商品のS顧客への貢献にはなるが、店舗のS顧客への貢献にはならない場合もあるからである。

　　　理想的には商品のS顧客と店舗のS顧客が一致すれば、わずかな商品へのポイント賦与でも、その商品が広く顧客を集客している、いわゆる重点商品であれば、店舗全体の売上げ増へ貢献できると思われる。ところが、残念ながら、重点商品が必ずしも、店舗全体のS顧客を広く抑えているとはいえず、小売業にとっては、重点商品のみへのポイント賦与では、本来の目的、店舗全体の売上げアップを期待できないからである。したがって、店舗のS顧客を押さえようとすると、重点商品のみでは、抑えきることができず、顧客1人1人の購入履歴をつぶさに分析し、そこから得られた貢献度の高い商品にポイント賦与する必要があり、実際にピックアップすると、数百では足りず、数千単位の商品となり、この数千品目にポイント賦与がなされた時、小売業のS顧客にリーチがかかり、小売業全体の売上増が期待できるといえる。

　　　ID-POS分析を実施すればするほど、このような商品と顧客の関係は明らかになり、メーカー側が意図しているブランド育成と小売業側が意図している顧客の売上増とのギャップが鮮明になる。したがって、ポイント賦与は、ID-POS分析を前提として実施しないと、わけのわからない、意図した方向とは違う結果を招きかねないことになるといえる。その意味で、ポイント賦与は、ID-POS分析による事前の顧客1人1人の購入履歴の分析、できれば、最低1年は欲しいところであり、その結果からポイント賦与の期間、ポイント倍率を決定すべきであり、さらに、その結果を再び、ID-POS分析で検証すべきであるといえる。この仮説検証体制を前提として、客観データにより、メーカー、小売業ともに目的を達成できるようなバランスが最大の、まさに、ポイントとなる。恐らく、これが次世代の小売業とメーカーとのMD研究会の姿であろう。

　　　日経MJの特集記事の中でも、興味深い内容がある。「あるメーカーは最近、自社の1000円の加工食品に50円分のボーナスポイントを付けた。販売数量は期間中、2割増えたが、それでも担当者は不満を隠さない。「固定客が買いだめするだけで新規顧客獲得にはほとんどつながらない。反動減が怖い。」とのことである。さらに、「カルビーが昨秋、セブンイレブンで販売した「オリーブオイルポテトチップス」（148円）。ナナコポイント20円を付けたところ、出荷個数が付ける前の1.3倍に増えた。一方で、同時期に同額のポイントを付けた定番中の定番「ポテトチップスうすしお味」（148円）は「オリーブオイルほど販売数量は伸びなかった」という。効果が堅調なのは「新製品や、主力ではない既存の商品」（大手食品メーカー）だという。」とのことである。

　　　いずれも、ID-POS分析の結果をしっかり検証する必要があり、特にポイント賦与に関しては、通常の店舗では、0.5%から1.0%還元が基本であるので、先の事例では50円は1000円の5%、すなわち、5倍から10倍ポイントとなる。また、ポテトチップスでは20円は148円の13.5%となり、10倍から20倍以上の効果になる。顧客から見れば、確かにボーナスであり、同じ商品を10品から20品購入しないと賦与されないポイントであり、インパクトは大きいといえる。ポイント販促は、その意味でまだはじまったばかりであるといえ、今後、ID-POS分析の研究成果を活かし、メーカー、小売業の最適バランスをどうとるか、特に、商品選定、ポイント倍率、ポイント賦与期間の設定が課題といえよう。

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編集者: ＰＩ研究所社長鈴木聖一さん | このブログのURL |この記事のURL

編集者: アイエムプレス西村さん | このブログのURL |この記事のURL

　　　ID-POS分析は顧客IDに基点をおいた分析であり、そこが通常のPOS分析と決定的に違う点である。したがって、すべては顧客IDをどう認識するかにあり、ここがID-POS分析の最大の課題といえる。よく誤解されるのが、顧客IDを認識するということで、IDの属性が把握できることがID-POS分析の本質であるかのような議論があるが、これは、ある意味、正しい面もあるが、本質ではない。ID-POS分析の本質は売上げをより深く把握できる点にあり、属性はその売上げの深さを前提にした広がりを分析しているにすぎない。したがって、ID-POS分析において属性の分析ができても、従来のPOS分析の域をでない分析内容であれば片手落ちといえ、これにID-POS分析特有の深さがともなって、はじめてID-POS分析が完結し、その醍醐味を味わうことができる。

　　　さて、そのID-POS分析で常に問題となるのが、顧客のランク付けである。このテーマは古くて新しいテーマのひとつであり、これまで様々なランク付けがなされてきた。これは通常のPOSデータの商品のランク付け、すなわち、重点商品の選定でも同様な問題が存在した。たとえば、重点商品、一般には売れ筋と総称することが多いが、これをPOS分析でどう定義するか、すなわち、ランク付けである。

　　　最も単純なランク付けは、売上金額順にランクをつけ、重点商品を単純に売上の高い商品と定義することである。一方、これに対して、売上数量でランク付けすることも当然可能であり、売上数量を優先するランクづけもある。さらには、このミックスで、売上金額と売上数量の2次元でランクづけする方法もある。いずれも売上げの本質は何かを突き詰めた結果のランク付けであり、それなりに説得力のあるランク付けである。

　　　ただ、これが単独店であれば、問題はないが、チェーンストアとなると、売上規模の違いが大きく、単純な売上金額、売上数量ではランク付けが難しくなる。そこで、チェーンストアでは、客数（レシート枚数）を加味し、客数当たりの売上金額、売上数量、すなわち、金額PI値、PI値を活用にするようになり、ランク付けが発展した。そして、さらに、売上高の本質に迫り、売上高＝客数×PI値×平均単価＝客数×金額PI値というMD方程式が開発されたことにより、商品のランク付けはPI値と平均単価、そして、その積となる金額PI値で評価されるようになった。

　　　すなわち、すべての商品を金額PI値＝PI値×平均単価と分解し、PI値も平均単価も高く、金額PI値の高い商品を最高ランク、PI値のみ高く、平均単価が低く金額PI値の高い商品を次のランク、平均単価のみ高く、PI値が低く、金額PI値が高い商品をその次のランク、・・というように、PI値×平均単価のマトリックスで商品のランク付けができるようになり、重点商品の捉え方が大きく変化していったといえる。

　　　そこで、ID-POS分析であるが、ID-POS分析も同様に商品のランク付けをするが、その前提となるのは、顧客のランクである。ID-POS分析は顧客IDの把握からはじまるため、まず、最初のランク付けは顧客であり、顧客ランクをどうするかが課題である。実は、ここでも、従来のPOS分析の歴史をたどっており、単純に顧客1人1人の売上金額でのランク付けから始まっている。初期段階としては、これはこれで良いといえるが、ただ、これでは、ID-POS分析特有の指標を十分に活かしきれていないといえ、まだまだ不十分である。

　　　ID-POS分析の基本方程式は、売上高＝ID×ID客数PI値×PI値×平均単価＝ID×ID客数PI値×金額PI値＝ID×ID金額PI値であるので、ここから、ランク付けを検討する必要がある。ただ、金額PI値のランク付けはすでに、通常のPOS分析で解決済みであるので、ID-POS分析ではID-POS分析特有の指標、すなわち、ID客数PI値がランク付けの決め手となる。したがって、顧客を、まず、はじめにランク付けする最優先指標はID客数PI値、すなわち、頻度であるといえる。このID客数PI値により、顧客IDを並べ変えることが、ID-POS分析において、顧客をランク付けする第１歩といえる。

　　　そして、あとは、ID金額PI値＝ID客数PI値×金額PI値であるので、通常のPOS分析同様、2次元のマトリックスでID金額PI値を前提にID客数PI値、金額PI値でランク付けしてゆけば良い。さらに、金額PI値を従来のPOS分析同様、PI値、平均単価で落とし込めば、さらに、深さが増すことになる。

　　　このように、顧客をランクを付ける上においては、ID-POS分析特有の分析指標、ID客数PI値、すなわち、頻度を最優先指標としてランク付けすることが、合理的であるといえる。突き詰めれば、売上げとは商品に値段を付けて顧客に販売し、キャッシュを獲得することに他ならず、商品を評価するには、売上げの中身を深く掘り下げ、その本質の指標をもとに評価するのがポイントであるといえる。したがって、通常のPOS分析では商品をPI値、平均単価を金額PI値をもとにランク付けし、ID-POS分析では、顧客IDが把握できるがゆえに、顧客をID客数PI値と金額PI値をID金額PI値をもとにランク付けすることが、合理的であるといえる。顧客ランク付けに当たっては現時点では、これがベストなランク付けであるといえよう。

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編集者: ＰＩ研究所社長鈴木聖一さん | このブログのURL |この記事のURL

　　　8/11、農林水産省、大臣官房食料安全保障課から、平成22年度の食料自給率が公表された。食料自給率にはカロリーベースと生産額ベースの2つの指標がある。結果はカロリーベースが39%（昨年度40%)、生産額ベースが69%（昨年度70%）となり、いずれも、1ポイント下落した。食料自給率は一般にはカロリーベースが用いられているので、ここでもカロリーベースを主体に見てゆき、参考に、生産額ベースを見てゆく。

　　　まずは、食料自給率がカロリーベースで1ポイント下がった要因であるが、てん菜、小麦、いも類（ばれいしょ・かんしょ）の生産量の減少によるところが大きい。実際の数値であるが、てんさい－55.9万トン（－15％）、小麦－10.3万トン（－15％）、ばれいしょ－18万トン（－7％）、かんしょ－16万トン（－16％）と、いずれも生産量が下がっており、これがカロリーベースでの食料自給率を下げた要因である。ちなみに、生産額ベースでの1ポイントの減少要因であるが、牛乳・乳製品、米、魚介類、てん菜の国内生産額の減少が大きいとのことである。実際の数値は、牛乳・乳製品－3％（国産単価－2％）、米＋1％（国産単価－12％）、魚介類－3％（国産単価±0％）、てんさい－55.9万トン（国産単価不明）と生産量ないしは単価が下がっており、これが生産額ベースの食料自給率を下げた要因である。

　　　ここで、さらに詳しく、各項目の平成22年度の食料自給率を見てみたい。ここではカロリーベースと生産額ベースを同時に見てゆく。米（カロリーベース98%、生産額ベース97%)、畜産物（16％：輸入飼料による生産部分51%、60%：輸入飼料による生産部分15%）、油脂類(3%、34%)、小麦（8%、9%)、砂糖類（26%、49%)、魚介類（60%、53%)、野菜（77%、81%)、大豆（25%、42%)、果実（34%、71%)、その他（22%、79%)である。食料自給率の対象となる項目は以上であり、これが、原則としてFAOの食料需給表作成の手引に準拠して作成されたものであり、国際比較がなされる項目である。ちなみに、カロリーベースの総供給熱量は2,458kcal／人・日（国産供給熱量946 kcal／人・日）である。また、生産額ベースの国内消費仕向額合計は14兆1,333億円（国内生産額合計9兆7,047億円）である。

　　　では、現在の食料自給率がどのような変化を遂げてきたかを、昭和40年（1965年）まで、さかもどって見てみたい。まずは、昭和40年の食料自給率であるが、カロリーベース73%、生産額ベース86%であり、かなり拮抗していた。10年後、昭和50年（1975年）になると、カロリーベース54%、生産額ベース83%と、カロリーベースが大きく下がりはじめた。そして、20年後、昭和60年（1985年）は、カロリーベース53％、生産額ベース82%と、この10年ではあまり大きな変化はない。

　　　そして、30年後、平成7年（1995年）になると、カロリーべースは43%、生産額ベースは74%と双方下がるが、カロリーベースは50%を割ることになる。さらに、40年後、平成17年（2005年）になると、カロリーベース40%、生産額ベース69%となり、ほぼ、現在の平成22年（2010年）のカロリーベース39%、生産額ベース69%と同じ水準となる。こう見ると、カロリーベースでは急激に食料自給率が下がっているのに対し、生産額ベースでは、比較的ゆるやかな下げであり、しかも、69%と高い水準を維持しているといえる。

　　　そこで、さらに、先に上げた項目の中で、特徴的なものを同様に、昭和40年にまでさかもどって見てみたい。まずは、食料自給率が一貫して高い水準の項目は、何といっても米であり、昭和40年では95%、昭和50年には110%と、100%を超え、ここがピークであり、その後、95%前後で推移し、平成22年97%である。なお、この内、主食用の米は現在に至るまで100%の食料自給率である。米についで、高い水準の項目は鶏卵（昭和40年100%、平成22年96%)、かんしょ（昭和40年100%、平成22年93%)、みかん（昭和40年109%、平成22年95%)、野菜（昭和40年100%、平成22年81%)、きのこ類（昭和40年115%、平成22年86%）である。

　　　一方、食料自給率が低い水準の項目であるが、大豆（昭和40年11%、平成22年6%)、大麦・はだか麦（昭和40年73%、平成22年8%)、小麦（昭和40年28%、平成22年9%）、豆類（昭和40年25%、平成22年8%)であり、以上が平成22年現在、1桁の項目である。これ以外で特徴的な項目では、果実（昭和40年90%、平成22年38%）、中でもりんご（昭和40年102%、平成22年58%)であり、みかんとは対照的な推移である。さらに、牛肉（昭和40年95%、平成22年42%)、豚肉（昭和40年100%、平成22年53%）、鶏肉（昭和40年100%、平成22年68%)等が特徴的な綱目である。

　　　このように、8/11、最新の食料自給率、平成22年度版が農林水産省から公表されたが、カロリーベースで見ると、39%と昨年よりも1ポイント下がり、依然として厳しい数値で推移しているといえる。生産額ベースでは69%と比較的健闘しているが、昨年よりも、やはり1ポイント下がっており、下げ基調であるといえる。食料は国の安全保障にもかかわる重要な課題であるといえ、戦略的に取り組んでゆくことが重要である。まずは、主食の米はもちろん、生鮮3品関連の自給率をいかに引き上げるか、生産、販売両面から取り組むことが課題といえ、10年単位の中長期的な戦略策定が必要といえよう。

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編集者: アイエムプレス西村さん | このブログのURL |この記事のURL