ID-POS意思決定支援クラウドサービスBiZOOPe
【ロジック】実際には大量の計算が必要なのでBiZOOPeが計算します 

このページはなぜID-POSなのか？なぜBiZOOPeなのか？ 、Q２）なぜID-POSなのか？ のサブページです。

ID-POSの理解は顧客理解そのものです。

数字に表れてしまう程強い顧客の声を「難しい」からと言って避けて通る訳には行きません。

その為ここでは、顧客理解の為の数値とロジック、解釈について極力シンプルに以下に列挙して行きます。

■ 並び順

用途

陳列、チラシ紙面配置、ブランドスイッチ等に使われる数字で、商品同士の関連順とも言えます。

ロジックと解釈

併買関係で商品同士をくっつけて行く過程で、より併買の多いもの同士が隣り合うようにくっついて行きます。

例えば図の1と2の上下の並びが何故決まるかと言えば、まず強い併買関係にある1と2がくっつき、1よりも2の方が3との併買が多い事によって決まります。

メーカー視点では自社商品が他社商品と並び合っていた場合、その相手こそがまず各個撃破すべきライバル商品と言えますが、小売視点／顧客視点から見れば、単に相性の良い商品と言えます。

■ マーケットセグメントfarとnear

用途

ゾーニング／コーナー化、ターゲティング、ブランドスイッチ等に使われる数字です。

ターゲティング的には”拡大顧客接点”とも言えます。

ロジックと解釈

seg_f はこの枠外のSKUとの間で、ほとんどカテゴリー内併買＝買い回りが発生していない事を示す単位で、顧客は正にそれらを求めに来ている為、店舗や売り場の漠然とした利用目的の単位、目的ウィンドウ、ランチェスターで言うところのマーケットセグメントそのものと言えます。（カニバリゼーション限界ウィンドウ、販促限界ウィンドウとも言えます。）

seg_n はこの枠内のSKU間で、カテゴリー平均以上の併買＝買い回りが発生している事を示す、買い回りウィンドウです。（カニバリゼーションウィンドウ、選択ウィンドウとも言えます。）

これらはメーカー視点から見ればブランドスイッチウィンドウと言えます。

カテゴリーによって、同一用途・機能の塊（選択ウィンドウ）のような形で表出したり、顧客のライフスタイルの一端のような形で表出します。

■採用順

用途

チラシやエンドと言った販促商品の採用（昇順）、商品カット・絞り込み（降順）に使われる数字です。

ロジックと解釈

少ないSKUで、多くのマーケット参加者をカニバリなくカバーする為に、より非併買なセグメント順にID数で戦わせて行く逆トーナメント方式で順位を振って行きます。

マーケット（商品と顧客との接点）は、細分化すれば商品数分存在する為、図の要領でマーケットセグメント数＝SKU数となるまで計算して行きます。

マーケットを一つ＝カテゴリーそのものと見て、商品の実績値の多寡だけで順位を振って行くのがPOS分析の世界です。

■レコメンド

用途

最低品揃えや重点政策、売り場のマグネット／チラシ紙面のアイキャッチ決定に使われる数字です。

ロジックと解釈

併買が盛んな買い回りウィンドウ＝seg_n中で最もID数が多い商品を活性化する事は、併買効果によりウィンドウ全体を活性化する事に通じる為、レコメンド（2nd）が振られます。

中でも目的ウィンドウ＝seg_f中で最もID数が多い商品にはカテゴリーを代表する商品として、1stレコメンドが振られます。

これらは何故重点なのか？の根拠がある重点商品と言えます。

3rdレコメンドが振られるケース

レコメンド商品のID数の単純和（図の49,959人）が、マーケット参加者のID数合計（図の49,016人）に満たない場合に限り、採用順に従いレコメンド商品のID数の単純和がマーケット参加者のID数合計以上となる商品迄3rdレコメンドが振られます。

この意味でもレコメンド有商品＝最低品揃えです。

3rdレコメンドが発生する＝顧客の選択が売れ筋に集中せず、顧客によって幅広いSKUにバラけている事を意味しますので、嗜好性が高いカテゴリーと言えます。

品揃えの豊富さとはSKUの豊富さでは無く、買い回りウィンドウの豊富さを意味しますので、嗜好性が高く、利用ID数の限られたカテゴリー程、豊富な買い回りウィンドウ（seg_n）と引き換えに、ウィンドウ内のSKUについてはより絞り込む必要があります。