ショッパーの購買プロセスの定量化により、離脱ポイントの発見やファクトベースでの施策立案を実現

ダノンジャパン株式会社 様
ダノンジャパン株式会社 様

ダノンジャパン株式会社 様

写真左から
コニカミノルタマーケティングサービス(株)
執行役員 ショッパーデータプラットフォーム事業部長 齊藤 宏
ダノンジャパン(株)営業戦略部 カテゴリーマネージメントマネージャー
高橋 英一氏
ダノンジャパン(株)営業戦略部 シニアマネージャー 磧谷 憲二氏
コニカミノルタマーケティングサービス(株)
ショッパーデータプラットフォームセールス 山本 由貴美

Introduction

ダノン株式会社様は、「世界中のより多くの人々に、食を通じて健康をお届けする」をミッションとして、健康に焦点を当てた、食品・飲料製品ポートフォリオを持つグローバルリーダーの企業です。

今回の調査では「全ての方に対して良い」売場を作ることを目的として、棚前のショッパーの購買行動プロセス、ショッパーの視認性のデータを弊社で取得、分析した上で、新たな売場のコンセプト作成にご活用を頂きました。

Go Insight導入前の課題

可視化できていなかった
棚前の行動

スーパーマーケットにてGo Insightを活用し、ヨーグルト売り場におけるショッパーの行動をデータ化し、分析しました。

これまで、店頭で得られるデータというとPOSデータやアンケート調査はありましたが、「購買に至った・至らなかった」プロセスをデータで把握することはできませんでした。

購買データ、例えばID-POSデータでいうと、お子さんが商品を取り、買い物かごに入れたとしても、レジで購入したのが母親であれば、データ上では母親が購入したことになります。

しかし、Go Insightでは、属性別、時間帯別に棚前の行動をデータ化し、売り場立寄り、滞在、接触、比較、購買を実際にした人がそれぞれ何人いたのかを把握することができます。

どの商品が一番手に取られ購買されたのか、手に取られたが購買されなかったのか、なども商品別でわかるので、競合商品と考えていたものとは全く違う商品をショッパーが比較検討していたという結果が出ることもあります。

ダノンさまには、視認性解析オプションも活用いただき、ショッパーの目線がどこにあったかなども分析させていただきました。

Go Insight活用の決め手

圧倒的なN数の多さと
「行動解析+視認性解析」の掛け合わせ

今回は購買行動解析サービス(Go Insight)に加えてショッパーの視認性解析サービス(Seeing Insight)も実施致しました。

これまでも店頭調査やアンケートの実施等、自社で出来ることはある程度実施してきており、おおよその売場でのショッパー購買行動の傾向は把握していましたが、実はそれは一部であり、「本当に全体の傾向がそうなのか?」という疑問があり、大規模かつ定量的に把握したいと考えておりました。

圧倒的な調査N数、且つ実際のお客様の購買行動も分かるような調査が出来ないか、そう考えていた際に色々な方からお話を聞き、コニカミノルタマーケティングサービス㈱のGo Insightであれば私たちのやりたいことが実現出来ると確信し、依頼をすることに決定致しました。

調査結果について

①購買に“至った”プロセスではなく、“至らなかった”プロセスを細かく把握できた

売る側からすると、売れなかった商品=商品的価値・魅力がなかった、と考えがちですが、要因は別のところにある可能性もあります。
購買に至らなかった場合、他の商品と比較検討して選ばれなかったのか、比較検討の段階までいっていないのか、そもそも売り場に訪れていないのか、など様々な要因が考えられます。
そこがデータによって明確になれば、対策がしやすい。そもそも売り場で比較検討さえされていなければ、認知を広げたり、売り場で見つけてもらいやすくする施策が必要で、比較されてから購入されていないのであれば、選んでもらうための施策を実施すればよいわけです。

②ショッパーの無意識の部分をデータ化できた

購買行動自体は日常的なものなので、ショッパー自身、無意識に行っている行動が多々あります。
例えば、アンケートで「いつも同じものを買っています」と回答した人がいても、ふたをあけてみると、実はいつも同じものを購入していなかったりします。このような購買行動は無意識下に起こっているので、こういった非ロジカルな購買行動をデータで見て、それが起こるメカニズムを知ることが、売り場づくりには欠かせないと思います。

③棚前におけるショッパーの視認性分析ができた

これまでの仮定とは異なる結果がデータから得られました。
調査前にわれわれが想定していたヨーグルト売場の視認ポイントとは異なる場所が多く視認されているという結果が出ており、売り場づくりに活かせる新たな発見がありました。

調査結果を受けた今後の取り組み

時代に合わせた最適な売り場を提案

今回の様々な結果を得て、社内では、今までにはなかった気づきや、当たり前だと思っていたことが、実は違ったなど、業務の見直しや変化が起きています。

Go Insightは取得したデータのアウトプットが、誰にでもわかるようにビジュアル化されるので、部署をまたいだ共有がしやすく、社内で共通の意識を持つことができます。共通のアウトプットを見ながらディスカッションできるので、今後は他関連部署などとも連携して、活用ができると考えています。

時代は常に変化しており、ショッパーの行動も変わるので、“良い”売り場に明確な答えがあるわけではありません。また、“良い” の基準はショッパー、小売さま、メーカーさまなど立場や人によっても変わるので、全員が“良い” と思える売り場をつくるのは、感覚ではなく、根拠となるものが必要です。つまり、データというファクトをもとに“良い” を数値化した基準をつくり、その基準に向けた最適解を出し続けていきたいと思います。

GoInsightへの期待

売り場の行動もそうですし、目線の動きもそうですが、今のバージョンのさらなるアップグレードをお願いしたいです。

具体的には、今ある動きでもう少し細分化する、それから目線の動きもより細かく、見たor見ない、見て刺激を与えたor与えていないというところまで欲しいです。

贅沢を言うのであるならば、私たちは今回売り場の前に1メートル という行動範囲の中での行動観察になりますが、実際の購買行動を考えますと1メートルの前から段階から始まってくれると良いです。

※本記事はアドタイの記事広告(WEB)の内容を流用しております。アドタイ記事の詳細はこちらをご確認ください。

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