2021年09月2日
[データ活用術] 売場への到達人数・到達率とＰＩ値について
Vieurekaチーム
今回は売場への到達人数・到達率とＰＩ値について考察します。
ＰＩ値については詳しく解説しているＷＥＢサイトも多数ありますので、詳細は割愛しますが、Ｐｕｒｃｈａｓｅ Ｉｎｄｅｘの略で、顧客１，０００人あたりの購買指数（購買数や購買金額）のことで、小売業界で重要視されている指標です。
一般的には、レジ通過客数（レシート枚数）を上記における顧客数とします。これは購買指数の実態を示しているのでしょうか？購買指数の実態を知るには、レジ通過客数だけではなく、該当商品の売場に到達した顧客数に着目する必要があります。
図１はある店舗Ａと店舗Ｂの１日当たりの来店人数（棒グラフ、※１）、日用品売場へのそれぞれの１日当たりの到達人数（棒グラフ）、各売場への到達率（折線グラフ、※２）の過去３．５カ月分の週次データになります。
表１は過去３．５カ月分の全体の平均値です。
※１：この記事では、レジ通過客数≒来店人数 とします
※２：この記事では、到達率＝到達人数÷来店人数ｘ１００ とします
この図と表の上段からわかることは、店舗Ｂのほうが店舗としての集客力はあるが、売場への到達人数は店舗Ａのほうが多いという事実です。到達率で見ると、店舗Ａは３人に１人が到達し、店舗Ｂでは４人に１人と大きな差があります。
続いてＰＩ値に着目します。今回はＰＯＳデータを入手できなかったため、２つの仮定を置きました。
- 来店人数とレジ通過人数が等しい
- 両店舗とも１日当たりの購買数が１，５００コであった
レジ通過客数ＰＩ値＝購買数÷来店人数ｘ１，０００であり、表１の通り、店舗Ａのほうが高い数値となります。
ここで到達人数ＰＩ値を定義します。到達した顧客１，０００人あたりの購買指数であり、
到達人数ＰＩ値＝購買数÷到達人数ｘ１，０００ とします。本例では図２下段のように店舗Ｂのほうが高い数値となります。
一般的なレジ通過客数ＰＩ値だけを分析に利用している場合、このようなことが起きます。
エリアマネージャー
「店舗Ａの日用品の購買指数が高い。店舗Ｂも店舗Ａと同じような日用品の売場づくりをしなさい」
部下
「はい、わかりました！」
数か月後、
エリアマネージャー
「おかしいな、店舗Ｂの日用品の購買指数が下がってきたぞ、なんでだろう… （Ｔ＿Ｔ）」
一方で、到達人数ＰＩ値を分析に利用している場合は、以下のようになります。
エリアマネージャー
「店舗Ａの購買指数が高い。店舗Ｂも店舗Ａと同じような売り場づくりをしなさい」
部下
「いえ、一見、店舗Ａの購買指数が高いように見えますが、実は日用品売場に来てくれたお客様の数が違いまして、到達人数ＰＩ値を比較すると店舗Ｂのほうが高いです。つまり店舗Ｂの日用品売場のほうがお客様に魅力をアピールできています！ 一方で、店舗Ａでは、いい立地に売場があります！」
エリアマネージャー
「なるほど、店単位ではなく、売場単位で購買指数を見ると見方が変わってくるな」
部下
「はい！ ですので、打つべき手は、以下の通りです。店舗Ａは店舗Ｂの日用品売場を参考にするのと、店舗への集客の改善です。店舗Ｂは日用品売場の立地の見直しをしましょう」
エリアマネージャー
「売場単位で見ると、店舗ごとに課題が異なるがわかるし、打つ手も店舗ごとに変わってくるな。よし、それを実行しよう」
部下
「はい、わかりました！」
数か月後、
エリアマネージャー
「店舗Ａは売場の魅力と来店客数が改善して、店舗Ｂは日用品売場への到達率が向上して、両店舗とも購買数が増加したぞ （＾＿＾）」
上記の会話は図２のように示すことができます。レジ通過客数ＰＩ値のみの場合、来店した人にどうやって購入してもらうのか、という漠然とした課題を解くことになります。到達率や到達人数ＰＩ値を導入すると、どうやって商品の前まで来てもらうか、どうやって商品に目を留めて吟味してかごに入れてもらうか、と課題を因数分解して解くことができますし、店舗間の比較もしやすくなります。
Vieurekaでは到達率の可視化ツールの開発やＰＯＳデータも含めた分析も進めていますので、興味のある方はぜひ問い合わせフォームからお気軽にお問い合わせください。
