2024年8月、月間1000万枚のレシートデータを保有する株式会社mitorizとの協働で、「Point of Buy-α」という、独自の分析メニュー、メソッドを使うソリューションを開発しました。
「Point of Buy-α」の主な4つの活用方法
1.自社及び競合商品の売上動向をチェーン横断で把握する
自社商品とそのカテゴリ動向を、週次推移や月次推移で、簡単に把握。売上トータルはもちろん、売上を購入率と購入頻度に分解することで変化要因を把握する際の精度を高められます。短いタームでのデータ追跡により、自社商品や競合商品のコンディションの変化をタイムリーに把握することができます。
2.施策前後の効果検証
施策実施の前/後、場合によっては前/中/後で購入率、購入頻度または量の変化がどの程度あったのかを検証します。
3.購入者がどのような人か、顧客理解を深める
性、年代といった属性だけでなく、その人の買物全体の傾向を把握していきます。特定商品を買っている/いないだけでなく、その人の買物の特徴(クラスター)を把握し、どんな人に支持されているのかがわかるのは顧客理解を深めるのに役立ちます。
たとえば。
あるチーズを購入している人が2人います。1人はお酒やおつまみを自分でよく買う人で、もう一人は食べ盛りのお子さんがいて、生鮮食品、特に肉類の購入量が多いご家庭の主婦です。前者はおつまみとしてのチーズ購入で、後者はご自身や家族、特にお子さんの朝食や間食での需要が想定されます。このように買物全体の特徴をつかみ、その人がどのような文脈で購入しているのかを把握することは顧客理解に大いに役立ちます!
4.新規顧客を獲得するための見込み顧客の発見
「Point of Buy-α」には当社オリジナルのAIツール「Target Finder®」によるクラスター情報を搭載。それにより「買った/買っていない/どのくらい買っている」といった通常の購買データ分析に加え、「今は買っていないが今後買ってくれそうな人」、つまり潜在的見込み客が抽出可能。買ってくれそうな見込み客に、広告配信など直接アプローチすることも可能です。
ソリューション名
『Point of Buy-α(ポイントオブ バイ-アルファ)』

サービスの特⻑
- チャネル横断で購買実態を把握
- ブラウザ上で利⽤可能なBIツールをベースにし、「いつでも容易にデータアクセス」が可能
- ⽉間1,000万枚のレシートデータに基づく実購買データから、チャネル横断での「⾃社ブランドおよび競合商品や他カテゴリの分析」が可能
- 売上分解や時系列推移などをBIツール上で可視化し、「直感的なデータ把握」が可能
- シンプルなメニュー・デザインで、初⼼者でも使いやすいインターフェイス
- マーケティングダッシュボードサービス 『Point of Buy-α』の提供を開始
- 『Point of Buy-α』にチャネル/カテゴリー横断の独自クラスター情報を付与したマーケティングサービスを開始
- 購買特性でターゲティングするデジタル広告配信サービス 提供開始 ~『Point of Buy-α』と独自の購買クラスター情報を活用~
お問合せ:data-solution@tokyu-agc.co.jp 担当 久保
Target Finder®
国立研究開発法人 産業技術総合研究所が開発した「APOSTOOL(現PLASMA)」を基に、当社で開発した購買・行動分析ツールで、2015年7月より販売しています。 顧客の行動を基に、より効率の良いマーケティング施策を行うための分析ツールで、「誰が」「何を」「どれくらい」がわかるデータを用いて行動が似たものを束ね(クラスター化し)ます。
クラスター化の仕組み
