メンバーカードが可能にしたデータマイニング

質問

最近の食品スーパーではメンバーカードを作らせて、
買い物情報を集計しているところが多いようです。

従来のＰＯＳに加えて、顧客の年代・家族構成・来店履歴など
のデータが採れると、多角的な分析が可能になり、
さぞ販売戦略に活かせることだろうと思うのですが、
具体的にどういう活かし方がありますか？

よろしくお願いします。

回答No.1

ogchan · ベストアンサー

ほとんどの食品スーパーは理想どおりにはデータマイニング
は機能せず、どちらかというと「ポイント倍付」という形の
変わったディスカウント競争に陥っているようです。

・顧客年代：主にカードホルダーは主婦で家族の代理購買
　　　　　　をするので単品と利用者属性の相関を調べる
　　　　　　　のは難しい。
・家族構成：「個人情報」が邪魔して、実際に情報入手で
　　　　　　　きていない。
・来店履歴：分析は簡単。週３回以上来店者が売上の○％
　　　　　　を占めるなど。しかしそれがどう活かされるか？
また、データは膨大なのでカスタマイズされたデータマイニン
グシステムのＩＴ技術開発費用もどこまで利益内で吸収できる
かに疑問がある。

ただ、地域別分析は可能なので、たとえば競合店とのエリア
別販売シェアから販促チラシ枚数考えたり、競合店に侵され
ているエリア居住者にのみピンポイントでＤＭするなどは
よくなされているようです。

それよりも冒頭に触れたように、ポイント倍付合戦に各企業は
経費増で苦しめられている。たとえが２００円１ポイント付与
が基本の店が５倍付するだけで（２００円で５円付与）、売上
高に占めるポイント経費は２．５％となる。営業利益が正味
２％前後で優良な方といわれるほどのこの業界では２．５％
経費増は赤字になりかねない。
このポイント地獄を早く脱出して、簡単にデータマイニング
できるシステムを改良できる企業が勝ち組となるでしょう。

お礼

回答ありがとうございました。

ため込んだデータから、投資を回収できる発見を見つけ出さないと意味がない、という見方にふれていらっしゃる箇所は、とても勉強になりました。