PowerPoint プレゼンテーション

小売店舗での消費者の
カテゴリー購買行動モデル
CRM研究会（於：立教大学）
２００２年９月１８日（水）
大阪大学里村卓也
はじめに
• カテゴリーとは
– カテゴリーとは、明確な管理可能な製品／サービスのグ
ループで消費者が関連性があるとし、消費者のニーズを
満足するうえで代替性のあるもの。
– 小売業とメーカーの間での共通の視点はカテゴリーであ
る。
• カテゴリー・マネジメントとは
– カテゴリーマネジメントとはカテゴリーを戦略的ビジネス単
位(SBU)として管理し、顧客のニーズを満足させるために
店舗毎にカテゴリーをカスタマイズするプロセスである
(Nielsen Marketing Research ; 1992)。単なる棚割りで
はない。
– 1990年代から内外の多くの小売業・メーカー・卸売業で 2
実践されている。
研究の目的
• 研究の目的
– カテゴリー・マネジメントに有用な消費者のカテゴリー購買
行動モデルを構築する。
– 実証分析により、モデルの妥当性を検証する。
– カテゴリー購買行動モデルから、カテゴリー・マネジメント
とCRMへの示唆を導く。
• なぜCRMではないのか？
– CRMはエンジニアリングが先行し、消費者の購買に関す
る理論構築が遅れている(HowではなくWhyを求めたい)。
– エンジニアリングのための理論を構築することを目指す
（航空工学と流体力学の関係）
– 食品小売業のマネジメント段階としてはCRMの前にカテ
ゴリーマネジメントがある。
3
浸透率と総購入個数の関係
カテゴリーマネジメントの始まり？
総
購
入
個
数
浸透率
4
消費者視点からのカテゴリーの役割
高
すきま：Niches
重要：Staples
対象となる消費者には重要
であり非常に価格に敏感
一般にキー・アイテムで
非常に価格に敏感
←
購
買
頻
度
補欠：Fill-ins
特定の対象層に利用さ
れ多くは季節性があり、
価格感度は低い
必需品：Necessities
必要なときにすぐ手に入れ
るべきもの、価格に敏感
→
低
低
← 到達度(浸透率） →
高
Blattberg and Fox(1995)
5
売り上げ高を増やせ！
オケージョンの開発と訴求
購
入
頻
度
店頭プロモーション
アドオン・セリング
コラボレーション・フィルタリング
浸透率
6
カテゴリー・マネジメントに関する３
つの疑問
• Aカテゴリーの顧客は少ないが、Aカテゴリーを購買
している顧客は総購入個数が大きい優良顧客であ
るので、Aカテゴリーは売り場を充実し優良顧客の
要望に応えなければならない。
• 購買履歴データを用いてカテゴリーを分類する場合
に「浸透率×購買頻度」マトリックスを用いると消費
者視点からカテゴリーを分類することができる。
• カテゴリーの売上を伸ばすには、購買者数を増やす
か、購入頻度を増やすかの２通りがある。
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利用データ
• 店舗
– 日本国内のあるスーパーマーケット・チェーンの2店舗の顧客購買履
歴データ
• データ期間
– 店舗A：2001年4月下旬から6ヶ月間
– 店舗B:2000年4月下旬から5ヶ月間
• 分析対象カテゴリー
– カテゴリーは当該店舗のくくりによる。
– 店舗A：食品および日用品の中で浸透率5%以上の224カテゴリー
– 店舗B:食品および日用品の中で浸透率5%以上の212カテゴリー
• 分析対象者
– 店舗A:期間中毎月来店した5400人（途中から新規加入、離脱したメ
ンバーを除く）
– 店舗B:期間中毎月来店した3647人（途中から新規加入、離脱したメ
ンバーを除く）
8
9
市場における二重苦：
Double Jeopardy (DJ)
• 市場における二重苦(Double Jeopardy :DJ)とは「あるカテ
ゴリーにおいてブランドの売上が低ければブランド購買者数
も少ない」という市場の法則
– ＤＪの現象はマーケティングでは広く知られた現象である。
– マーケティング・ミックスや消費者変数はDJを説明するために必要
ではない。
– 製品・価格・流通・プロモーション等をいくら工夫してみても、ユー
ザーを増やす（浸透率を上げる）ことにはつながるが、ロイヤルティ
を上げる（購入頻度を増やす）ことにはほとんどつながらない。
• Double Jeopardyが確認された領域
– ブランド選択、店舗選択、パッケージ製品への態度
– メディア（特にTV)における番組選択、チャンネル選択、評価等
10
Double Jeopardyの例（シリアル）
M arket share and A verage A m ount(24w ) of C ereals
(Ehrenberg 1972)
8
average am ount
6
4
2
0
0
10
20
m arket share (%)
30
40
11
何故DJは生じるのか？
数理モデルによる説明
• Bernoulli Trial (ex.) 商品の魅力度に依存
Buy the
product
twice a year
Purchase
Prob.
Per
Capital
Sales
%
Buying at
Least
Once
Av.
Purchases
Per Buyer
of Brand
BrandA
.7
1.4
91
1.54
BranB
.3
.6
51
1.18
• W(1-b)=constant
• Dirichlet model, Negative Multinomial model)
Ehrenberg, Goodhardt and Barwise(1990)
12
浸透率と購買頻度：店舗A
13
浸透率と購買頻度：店舗B
14
浸透率と総購入点数：店舗A
15
浸透率と総購入点数：店舗B
16
17
18
カテゴリーの浸透率との関係
• 浸透率と購買頻度との関係
– 浸透率がカテゴリーでは購買頻度も低い。
– Double Jeopardy ?
• 浸透率とカテゴリー購買者の購買金額
– 浸透率が低いカテゴリー購入者の購入個数は多
い。
• これらを説明する理論（モデル）は？
• この現象は普遍的なものか？
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浸透率と購買頻度の関係(1)
• 記号
–
–
–
–
–
N:分析対象者数
bi:カテゴリーi浸透率
wi:カテゴリーi購入頻度（カテゴリーi購入者中）
bi|j:カテゴリーj購入者中のカテゴリーi浸透率
wi|j:カテゴリーj購入者のカテゴリーi購入頻度
• 仮定
– 仮定１：どのカテゴリーを購入している消費者も期間中の全カテゴ
リー総購入個数は一定とする。
– 仮定２：１来店時には１カテゴリーあたり高々１個の商品を購入する。
– 仮定３：浸透率はカテゴリー間で独立である。
– 仮定４：購買頻度はカテゴリー間で独立である。
20
浸透率と購買頻度の関係（２）
• x,y,zの３カテゴリーを考える。
• 仮定２より
– カテゴリーｘ購入者の期間中総購買個数は
Nbx wx  N by|xbx wy|x  N bz|xbx wz|x
– カテゴリーｙ購入者の期間中総購買個数は
Nby wy  N bx| yby wx| y  N bz| yby wz| y
21
浸透率と購買頻度の関係（３）
• 仮定１,3,4より
Nbx wx  N by bx wy  N bz bx wz
Nbx

Nby wy  N bx by wx  N bz by wz
• 整理すると
Nby
wx (1  bx )  wy (1  by )
22
23
浸透率UPか購買頻度UPか？
カテゴリーの魅力度
をアップしてw(1b)=const.のライン上
を上っていくか？
（浸透率UP⇒購買頻
度UP）
脱SMカテゴリーと
して購入頻度を上
げるか？
24
25
26
浸透率と購買頻度の関係(4)
• wx(1-bx)=constant law
– この結果はEhrenberg(1972)の「ブランド購買頻度の関
係」を「カテゴリー購買頻度の関係」に拡張したものである。
– 仮定１の条件を満たすためには来店頻度の近い消費者
で分析をする必要がある。
• Kahn et.al. (1988)
– wx(1-bx)の全体平均からの逸脱を用いて評価
• 全体平均より高い=>Niche（Loyal)
• 全体平均より低い=>Change-of-Pace(Variety Seeking)
27
浸透率と購入頻度の関係（５）
• w(1-b)=constantをwx(1-bx)の全体平均と考える
• カテゴリー購買においてwy(1-by)>w(1-b)となる場合
– カテゴリー購入者の期間中の全カテゴリー総購入個数が他カテゴ
リー購入者のそれよりも多い。
– by<b：他のカテゴリー購入者は必要としないために、独立して購買さ
れるよりも浸透率が低い。
• カテゴリー購買においてwy(1-by)<w(1-b)となる場合
– wy<w：他のカテゴリー購入者が代替的に購入するものなので、独立
して購買されるよりも購買頻度が低い。
– by>b：他のカテゴリー購入者が代替的に購入するものなので、独立し
て購買されるよりも浸透率が高い。
• 問題点
– カテゴリー購買者によって総購入個数が異なることを無視している
（浸透率が低いカテゴリーの購入者ほど総購入個数が多い）。
28
購買頻度のモデル化(1)
S : 期間中の個人の総購入個数
X i : カテゴリー iの購入個数
 i : カテゴリー iの購入確率（総購入個数中のカテゴリー iのシェア）
exp( ) s
P r(S  s ) 
s!
 S  xi
Sx
P r(X i  xi | S )    i 1   i  i
 xi 

P r(X i  xi )   P r(X i  xi
s  xi

 i x exp  i 
| S ) P r(S  s ) 
i
xi !
29
購買頻度のモデル化(2)
• 変数の定義
  ( 1 ,,  m )
i   i ,
m
.   i ,   (1 ,, m )
i 1
• Lukacs(1955)の独立ガンマ分布仮定
– 互いに独立な二つの正の確率変数X1とX2についてX1+X2と
X1/(X1+X2)が独立であれば、X1とX2はそれぞれ共通のパラメータβを
持つ独立ガンマ分布に従う。
• 中西(1984)の独立ガンマ分布仮定の多変量への拡張
– λiが互いに独立な正の確率変数であり、 λ.とπが独立であれば、ξはガン
マ変量であり同時密度関数は次式になる。
exp(i /  )i
g ( )  
i

(

)

i 1
i
m
i 1
30
購買頻度のモデル化（3）


P r( X i  xi )   P r(xi | i )h( i )di  
0
0
i
( x   i )  1 



x! (i )    1 
i
xi
xi !
  


  1
e

i
 i 1  i
e
di
i
(i ) 
xi
m
P r(S  s )   P r(X i  xi )
i 1
.
( s   .)  1 



s! ( .)    1 
負の多項分布と呼ぶ(中西1984)
s
m
  

 ,  .  i
i 1
  1
31
浸透率と購買頻度との関係
i
 1 
bi  Pr( X i  0)  1  Pr( X i  0)  1  

  1
ai 
wi  E[ X i | X i  0] 
bi
log(1  bi )

wi 
bi
 log(  1)
32
購買頻度と浸透率の関係：
負の多項分布モデル
33
ベルヌーイ購買の場合
34
Fr 
log(1  Pe)
1
Pe
 log / 1   
35
現実の消費者の購買行動に近いの
はどちら？
36
浸透率と総購入個数の関係
E[ S ]
E[ S | xi  0] 
Pr(xi  0)

.
1
( s   .)  1 

s


 i 
1  (   1) 0 s! ( .)    1 
s
  

 ds
   1
1
i


i   
 i
1  (   1)
ただし  i  .  i
37
浸透率と総購入個数との関係
負の多項分布モデル
38
カテゴリー購買からの示唆
• Aカテゴリーの顧客は少ないが、Aカテゴリーを購買している顧客の総購入個
数が大きい優良顧客であるので、Aカテゴリーは売り場を充実し優良顧客の要
望に応えなければならない。
⇒浸透率が低いカテゴリーの購入者は総購入個数も多い。当該カテゴリー購入
者は優良顧客である可能性が高い。
• 購買履歴データを用いてカテゴリーを分類する場合「浸透率×購買頻度」マト
リックスを用いると消費者視点からカテゴリーを分類することができる。
⇒浸透率と購買頻度の間には関係が認められるため、浸透率と購買頻度からカ
テゴリーを分類することは不適切である。
• カテゴリーの売上を伸ばすには、購買者数を増やすか、購入頻度を増やすか
の２通りがある。期間中売上＝浸透率×購買頻度。
⇒SMカテゴリーであれば、浸透率が低いカテゴリーは浸透率を増やし、浸透率が
高い商品は購買頻度を伸ばす戦略をたてなければならない。
⇒脱SMカテゴリーであるのならば購買頻度UPもありうる。
39
食品小売業CRMへの考察
• 浸透率の低いカテゴリーほど総購入個数が多い顧客が購入していること
が多い。
⇒カテゴリーの選択には、カテゴリー変更による利益（あるカテゴリーをカット
して売り場を別のカテゴリーに配分した時の利益）とカテゴリーファン離脱
による損失（あるカテゴリーがカットされたために店舗を離れたカテゴリー
購入者のLTV）を比較してみることが必要である。（これはブランド、単品
にも当てはまるのではないか）。
• カテゴリーの浸透率と購買頻度との間には関係が見られる。
⇒小売業でのカテゴリーとして認識しているのであれば、浸透率が低いカテ
ゴリーは浸透率を増やし（個別顧客へのトライアル誘発、コラボレーショ
ンフィルタリング）、浸透率が高い商品は購買頻度を伸ばす（個別顧客へ
のリピート購買の促進）戦略をたてなければならない。
⇒脱SMカテゴリーであるのならば浸透率が低くともカテゴリー利用顧客に対
し購買頻度UPのプロモーションを行う。
40
まとめと課題
• まとめ
– 消費者のカテゴリー購買行動をモデル化し、現実のデー
タとの整合性について検討した。
– w(1-b)=constant
– 負の多項分布モデル
• カテゴリー購買において浸透率と購買頻度に関係が認められる
(浸透率が低ければ購買頻度も低い）。
• 浸透率が低いカテゴリー購入者の総購入個数は多い。
• 課題
– 総購入個数とカテゴリー選択確率との関係、カテゴリー間
での依存関係の考慮。
– 負の多項分布モデルにおける“０”購買のモデル化
– 現実のデータに当てはまるモデルの構築。
41
参考文献
•
•
•
•
•
•
•
Blattberg, R.,C. and Fox, E.J.,(1995) “Category Management,” Food
Marketing Institute（邦題カテゴリーマネジメント(1997) 財団法人流通経済研
究所監訳）
Ehrenberg, A.S.C.(1972),Repeat Buying. Amsterdam: North Holland
Publishing Company.
Ehrenberg, A.S.C., G.J. Goodhardt and T.P. Barwise(1990) “Double
Jeopardy Revisited,” Journal of Marketing, Vol.54, 82-91
Kahn ,B. E., Kalwani, M.U. and Morrison, D.G.(1988), ”Niching Versus
Change-of-Pace Brands: Using Purchase Frequencies and Penetration
Rates to Infer Brand Positionings,”, Journal of Marketing Research, Vol.25,
384-390.
Lukacs, E(1955)”A Characterization of the Gamma Distribution,” Annals of
Mathematical Statistics, Vol.26, 319-24.
中西正雄(1984),「市場占拠率モデルと負の多項分布」, 『商学論究』,第31巻,第4
号,21-50.
Nielsen Marketing Research(1992),Nielsen Category
Management :Positioning Your Organization to Win. NTC Business Books.
42

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