トレンド×属性でターゲット設計する

ID-POSデータは施策時期の選定やターゲット設計にも活用できます。
過去記事「市場と購入者を理解する「0次分析」の基本とは？」の中で、年間トレンドを他の指標と重ね合わせることで新しい機会を発見できるとご説明しましたが、今回はトレンドに性年代の属性データを掛け合わせ、ターゲット設計を導き出す分析手法をご説明します。

下図はスパークリングワインAの売上金額推移です。

データ出典：購買データ分析ツール「Dolphin Eye」

毎年12月はクリスマス需要もあり、一年で最も売上金額が高い月であることがわかります。スーパーなど小売店の売場を見れば一目瞭然ですが、当然この需要にあわせて様々なメーカーが施策を打っていることがわかります。
12月が終わると売上は減少し通常通りに戻りますが、このデータを見ると実は5～6月にも山があることがわかります。この機会に向けても何か施策を打つことで、スパークリングワインの日常使いを増やしたり、イベント時に思い出して購入してもらえるよう認知させることが有効です。

では、5月の山に向けてどんな人をターゲットにすればよいのでしょうか。12月と5月の購入者に違いはあるのでしょうか。ID-POSデータで性年代別構成比を確認してみましょう。

2016年12月の性年代別構成比をみると、男女とも40代が多く、あわせると全体の47%を占めていました。特に40代女性は37.8%の高比率であることがわかります。
それでは2017年5月はどうでしょう。12月に最も多かった40代女性が19.2%に半減し、男女とも50代・60代の構成比がかなり増えています。
5月に向けては中高年齢層をターゲットに施策を打つのもありでしょう。

このようにID-POSデータを活用し、施策時期とあわせてターゲットの性年代まで設計することが更なる打ち手の改善につながるでしょう。

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