はい、どうも中小企業診断士のたかぴーです!
今回は支持度・信頼度・リフト値をテーマに解説していきたいと思います。
いずれも併買分析で用いられる指標となっていて、考え方自体はそこまで難しいものではありません。
特に計算式なリフト値は捨て問にしてる方も多いと思いますが、今回の動画でバッチリ覚えられると思いますので、ぜひ最後までご覧ください。
↓YouTube動画でも解説中!
併買分析とは?
併買分析分析とは、お客さんが何と何を一緒に買うかを分析することを言います。
具体的には、お肉と焼肉のタレをどれだけのお客さんが一緒に買うか?また、柿の種とビールを一緒に買うお客さんがどれくらいいるか?といったことを分析します。
このように相性の良い商品を見つけることで、例えばそれらの商品を一緒に並べて陳列したり、あるいはお肉コーナーで「焼肉のタレをお忘れではないですか?」といったように
POPでお知らせしたり、接客時に店員さんから「一緒にこの商品もいかがですか?」とお勧めしたりすることで、商品の同時購入率を上げて、客単価アップ・売上拡大が図れます。
それではこの併買分析な具体的な確認していきましょう。
支持度の計算式
まず最初に支持度について解説していきたいと思います。
支持度の計算式は、以下の通りです。
$\frac{商品AとBを購入した人数}{全顧客人数}×100%$
具体的な事例で確認して行きましょう。
まずあるお店に買い物に来たお客さんが1,000人いたとします。
このうち、お肉と焼肉のタレを一緒に買ったお客さんが30人いたとします。
この時の支持度を計算しますと、買い物客1,000人のうち、同時購入したお客さんが30人いたので、計算すると支持度は3%となります。計算自体は非常に簡単ですね。
支持度を計算することで、支持度の高い組み合わせは売上への影響が大きいということがわかります。
例えば支持度の70%の場合は、買い物しに来た客の70%のお客さんが、同時に購入する組み合わせなので、その商品は絶対に一緒に販売して行った方がいいということになりますね。
信頼度の計算式
続いて信頼度の計算式も確認していきましょう。
信頼度の計算式は、以下の通りです。
$\frac{商品AとBを同時購入した人数}{商品Aを購入した人数}×100%$
先ほどの支持度と比べると分子は一緒ですが、分母が全顧客数ではなくて商品Aを買った人数に変わっていますね。
こちらも具体的な事例で確認していきましょう。
まず、お肉を買ったお客さんが100人いたとします。
このうち焼肉のタレも買ったお客さんが30人いたとしましょう。
そうすると信頼度は、お肉を買ったお客さん100人分の、焼き肉のタレも買ったお客さん30人ということで、計算すると信頼度は30%となります。
信頼度を計算することで、その商品の併売可能性がどれだけ高いかがわかります。
今回はお肉を買った人のうち、30%の人が焼肉のタレも買っているので、やはりこの2つの商品は親和性が高いとわかると思いす。
ただし、信頼度には一つ問題点があります。
例えば、この店の焼肉のタレがものすごく人気商品で、この店に来店したお客さんの90%以上が買っていたとしましょう。
そうすると、お肉に限らず、他のどんな商品と組み合わせても、焼肉のタレの信頼度は高くなってしまいます。このように一方の商品の購入率があまりにも高い場合は、信頼度が指標として適切ではないケースが存在します。
このようなケースに対応するために、リフト値という指標を使います。
リフト値の計算式
リフト値の計算式は以下の通りとなります。
$\frac{商品A購入者の商品B購入率}{全顧客の商品B購入率}$
市販のテキストとと比べると、計算式がだいぶシンプルかと思います。
こちらも具体的な事例で、何をやっているかを確認してみましょう。
まず、ある店に買い物しに来たお客さんが1,000人いたとします。
そのうち焼肉のタレを買ったお客さんが100人いました。
そうすると、全顧客のうち、焼肉のタレを購入した割合は、買い物しに来たお客さんが1,000人で、焼肉のタレを買ったお客さんが100人なので、これを計算すると10%となります。
全顧客のうち10%が焼肉のたれを計算したということですね。
それでは続いて、お肉を買ったお客さんが100人いまして、そのうち焼肉のタレも買ったお客さんが30人いたとします。
そうすると、お肉を買った人のうち、焼肉のタレを購入した人の割合は、お肉買った人が100人で、焼肉のタレも買った人が30人いるので、計算すると30%になります。
この30%を10%で割り返すことで、リフト値が計算できますので、計算するとリフト値は3倍となります。
要するに、全顧客の購入率10%より、お肉を買ったお客さんの焼肉のタレの購入率は3倍高いということを表しています。
こうすることで、先ほどの信頼度で問題となった、一方の購入率があまりにも高い場合でも、しっかりと併買確率を評価できるという点で、リフト値は優れています。
計算式自体は複雑かもしれませんが、やっていることは結構単純なので、是非考え方を覚えていただければと思います。
まとめ
それでは最後にまとめです。
支持度は、全顧客人数のうち、商品ABを同時購入した人の割合
そして、信頼度は商品Aを購入した人数のうち商品ABを同時購入した人の割合
最後にリフト値は、全顧客の商品B購入率と、商品A購入者の商品B購入率の比率で求められるのでした。
これらの計算式を丸暗記しようとするのではなくて、それぞれどういったことをやっているのかを理解することが重要だと考えています。
ぜひ内容を理解した上で、繰り返し問題を解きながら数式を覚えていただければと思います。
それでは、また次回の記事でお会いしましょう。
勉強頑張ってください!応援しています!!