「データマイニング」をご存じでしょうか?

何の因果関係もなさそうな、細かなデータを分析して、
そこから、何らかの規則性・法則性を
発見する作業のことです。

アメリカの大手スーパーが、
データマイニングにより発見した、
有名な事例があります。

お客さまの購買情報から、
「ビールを買う男性は、おむつも買っていく」という、
購買パターンを見つけ出しました。

乳幼児を持つお父さんは、
育児で手が離せないお母さんから、
おむつを買って来るように頼まれるケースが多く、
その際、自分のビールも一緒に買う傾向にある、
という分析結果です。

この結果をもとに、おむつとビールの売り場を近づけ、
売り上げアップに繋げています。

関連商品を同じ売り場に陳列することは、
最近のスーパーではよく見かけることですが、
このような購買パターンによる陳列は
あまりやっていません。

年末のスーパーを観察していると、
中高年の男性がひとりで
買い物をしている姿を多く見かけます。

恐らく、奥さんが大掃除やおせちの用意で
バタバタしていて、役に立たない旦那が、
買い物に行かされているのでしょう。

メモ書きを見ながら品定めする男性や、
携帯で確認しながら商品をカゴに入れる男性がいます。

こんな時こそ、データマイニングによる
売り場づくりが活きてくるのです。

データが無くとも、
中高年男性の思考を想像してみれば、わかります。

大晦日、テレビを見ながら、
一杯やりたいかもしれません。
お正月用のお酒を開けるわけにはいきませんので、
別のお酒が欲しいところです。

そこで、全国各地のカップ酒を並べてもいいでしょう。
もちろん横には、おつまみも必要です。

「今年一年、お疲れさまでした。
 ほんのちょっと、自分へのご褒美を」
というPOPもつけましょう。

さらに、お酒を買う男性には、
奥さんに対して、ちょっぴり後ろめたさがあり、
自分がお酒を買う分、奥さんにも何か買って帰ろう、
と考える傾向があります。

そこで、デザート類やお菓子も近くに陳列しておきます。

それだけではありません。
子どものお菓子やジュースも必要になってきます。

こうして、次々にカゴはいっぱいになっていくわけです。

このように、お客さまの層による
購買パターンを知っていれば、
売るべき商品、陳列の仕方がわかるはずです。

POPシステムを導入すれば、
データの入手は簡単になります。
予算的に無理なら、ノートに書き込んでみてください。

年齢、性別、職業(見ためで)、
購入商品、来店時間、曜日など。

これらを蓄積していけば、
「データマイニング」ができるようになり、
“売れる売り場づくり”も容易になります。


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