スーパーマーケットのデータ分析
定量データ どのような人がどのくらい買っているか
RFM分析とは
数値化できる情報のことを「定量データ」と呼びます。顧客の個人的な情報がこれに該当します。氏名や住所、家族構成、これまでにどのような商品をどれくらいの頻度で購入したのか、といったデータです。
定量データは、その情報だけで得られることは少ないという特徴があります。例えば、Aという顧客がいた場合、住所や家族構成がデータとして得られていても、そこから分かるのは「Aさんは〇〇に住んでいて〇人家族」という情報だけです。
しかし、それに加えてこれまでの購入履歴などのデータがあれば、ベストなタイミングで個別にアプローチすることも可能になります。また、定量データをたくさん収集できれば、何が売れ筋なのか、誰が何をよく購入しているのか、どのシーズンに売上がアップするのかといった傾向を把握できます。
RFM分析とは、購入日と購入頻度、購入価格などのデータを活用した分析方法です。「お店で買い物してくれたのは、直近でいつなのか」、「購入している頻度は」、「いくらくらいお金を使っているのか」などのデータから、顧客のことを深く分析できます。
この手法を用いることで、優良な顧客を浮き彫りにできるメリットがあります。例えば、Aという顧客は年間に50回以上来店し、総額20万円を使い、5日前にも来店したとします。一方、Bという顧客は年に10回ほどしか来店しておらず、使うお金も5万円ほどで、しかもここしばらく来店していないとします。
この場合、お店にとって優良といえるのはAとB、いったいどちらの顧客でしょうか。データから見れば、間違いなくAのほうが優良な顧客であるのは一目瞭然です。お店にとって優良な顧客を把握できれば、どのお客様を特に大切にしなくてはならないのかも把握できるので、個別の適切なアプローチもできるようになるのです。
RFM分析よりもさらにシンプルな分析方法として、デシル分析も挙げられます。これは、顧客の購入金額のデータをもとにグループ分けする方法です。購入金額の合計額が高いグループとそうでないグループに分けるシンプルな方法です。エクセルでも簡単にデータ化できますので、まずデシル分析から始めるのもよいかもしれません。