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データ分析を活かす

ID-POSデータ等の分析は施策に繋げてはじめて意味のあるものになります。

ターゲットプロファイル(ターゲット深堀分析)

ID-POSデータやさまざまな情報を駆使しターゲットをプロファイリング。
そこから「どう攻めていくべきか」の戦略を立てていきます。

例) ドラッグストアにおけるID-POSデータ分析

<プロファイリングされた人物像>

  • 主婦層
    主に化粧品と日雑を買う主婦層。年間購入金額、商品単価も高く、お店にとってのメインターゲット層。
    夜間来店率も高い。
  • 化粧品オンリー
    化粧品しか買わない若い女性層。仕事や帰りに立ち寄り化粧品のみを購入。商品単価が高いのが特徴。
    午前中の来店率も高い。
  • 日雑シニア
    スーパーに寄ったついでなど、平日午前中に日用雑貨を買いに来ているシニア層。
    来店当たりの購入単価は低い。
  • 医薬品中心
    医薬品のみを買っていく層。買い忘れていた日雑を一緒に買うことも。シニア・男性も多め。
    午前中の来店率も高い。
  • ついでにお菓子層
    日雑、化粧品などさまざまな商品を買いつつ、ついでにお菓子を買っていくのが特徴。来店頻度が高く、都市型店舗の傾向が強い。

<プロファイリングされた人物像に合わせた、最適な戦略を立案>

  • 主婦が多い店舗

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    • ・まとめ買いクーポン
    • ・ファミリーパック

    大容量
    客単価UP!

  • HBC(OL)が多い店舗

    • ・ホワイトニング商材
    • ・その場で使えるクーポン

    高価格
    客単価UP!

  • シニア層が多い店舗

    • ・歯周病/歯肉炎商材
    • ・入れ歯関連商材

    併売
    客単価UP!

ID-POSデータを活用した分析結果を基にプロモーション戦略を立案。
商談資料としてご提供いたします。

心理分析を活かす

価値の多様化に伴い、需要も細分化してきている現在では
顧客に刺さるメッセージも合わせる必要があります。

今までのマーケティング

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  • ①消費者の中で最大公約数的
     ターゲットインサイトを分析。
  • ②絞られたターゲットに対し
     1方向での広告手法を展開。

これからのマーケティング

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  • ①消費者がどのようなターゲットに
     分類できるかを分析。
  • ②分類したターゲットに対し
     それぞれの方向での広告展開。

例) 什器を使用した売方提案

  • 現状何が問題になっているかを分析した後、課題を解決する方向性を絞り出します。
  • 方向性を出したあと、実店舗(数店)で実施検証いたします。
  • 各店舗のID-POSデータにより、方向性を決定いたします。
  • C案を
    全国展開へ

データはあくまでも過去のものを集めた分析に過ぎず、「こうすれば確実に売れる」とは言い切れません。
出来るだけ費用対効果を上げるためにはコンパクトなテストマーケが近道です。

現場知見を活かす

メーカーの宣伝、販促、営業の意見、小売から見た売場の意見がかみ合っていない
ことも多々ある現実。当社のスキームを用いれば、現場の見える化が実現します。

フィールドスタッフへの指示

フィールドスタッフが売場で店頭ツールを設置

各報告をリアルタイムに集約し、データ化(見える化)

ID-POSデータ

例) 各報告データ

設置状況報告
店頭化のビフォー・アフター
商品扱い状況報告
ツール所感報告
ID-POSで現場で
何が起きているかを分析

現場の意見を取り入れた最適売場の構築

  • 最適棚割り提案

  • 売場を知り尽くした
    ツール・什器設計

  • VMD計画

フィールドスタッフからの報告やID-POSデータの分析から現場で何が足りていないのか、
何が刺さっているかを把握。次の販促企画に生かしてPDCAを回します。