謹賀新年

新年あけましておめでとうございます。
本年も、どうぞよろしくお願いいたします。

元旦の早朝より、近所のスーパーに清酒を買いにいくことに。ここは我が家から最短距離に位置するスーパー。ちなみに我が家の半径５００ｍ圏内には計７件のスーパーが立地しているが、それぞれ２４時間営業、生協、地場最大手、ＰＢ主体、低価格などの特徴を有している。

特に大手は、ポイントシステムを導入し、顧客別にきめ細やかな対応を実施する方向を模索している感じが出てきている。もちろんPOSデータを分析することで、どの顧客が何を嗜好しているのかは理解できるため、割引券の発行やポイント還元での集客は期待できるだろう。

しかし顧客分析の観点からいえば、単に過去データを分析するだけで競争力が向上するわけではない。なぜならデータは全て過去の事実の集積にすぎない。事実が集積するためには、値段を下げたり、売り場を変えたり、クロスマーチャンダイズしたり、試食販売したりといったアクションが事前に必ず必要である。つまり仮説を立て、実験的な試みを実施し、より成果の高かった取り組みを採用するという流れがあって初めて競争力が向上するのである。

加えて、顧客分析視点を「商品」を中心に組み立てることよりも、「顧客属性」を中心に組み立てる重要性が指摘できる。例えば、NCRが小売ストア・チェーンのデータ分析の結果から、午後５時から７時の間、消費者が紙おむつとビールを一緒に買っている」という事実を確認した。この事実は商品間の相関関係を指摘していた。より詳しい調査結果から、その理由として「乳幼児を持つ父親が外でビールを飲めないので、自宅用に買って帰る」という消費行動がわかってきた。

つまり「乳幼児を持つ親」という顧客層をターゲットすれば、これ以外にもさまざまなクロスマーケティングが可能になるのだ。それは「商品」ではなく「顧客属性」に注目することの必然性を示している好例といえよう。

ほかにも２０１０年にヒットした永谷園の「しじみ７０個分のちから」などは、味噌汁売場ではなく、酒売場で展開したり、忘年会新年会でのフェア実施などを展開中だ。これもまた、誰が飲むのかといった「顧客属性」を考えたマーケティングの勝利だろう。

せっかく大金をかけて導入して集めている宝の山のようなデータである。単品管理などで終わるのではなく、顧客分析の礎として利用することが必要だろう。