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小売店舗の棚割りの最適化~地域ニーズに合致した品揃えのために~

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多店舗展開をしている大手小売チェーンの各店舗の品揃えは、全国一律の画一的なものではありません。GIS(地図情報システム)を用いて各店舗の商圏特性を分析し、地域ニーズに合致した品揃えを行っている企業も多いです。分析手法の1つとして「店舗クラスター分析(店舗のグループ化)」というものがあります。

店舗の商圏データを取得

店舗クラスター分析に限らず、昨今の分析トレンドは、店舗に商圏データを持たせた下のようなリストを作るところからはじまります。下の図は某小売チェーンの各店舗を中心として半径2km圏内の人口特性や家族構成、富裕度などを集計したものです。GIS(地図情報システム)を用いれば数分で作成することが可能です。

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店舗クラスター分析

更にここから商圏データを用いて店舗をグルーピングしていきます。色々な手法がありますが、今回はクラスター分析手法を用いて全319店舗を5つのグループに分類しました。

そしてグループ毎に各店舗の商品カテゴリ別の売上を集計します。下の表は各店舗が持っているカテゴリ毎の売上をグループ単位で集計したものです。

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グループ毎に傾向を把握し、個店の棚割りを最適化

グループ2は商圏特性としては都市型で、駅前に多く立地する店舗群です。化粧品カテゴリが強く、食料・日用雑貨は弱いことがわかります。対してグループ5は地方のロードサイド型店舗群で、化粧品が弱く、食料・日用雑貨が強い傾向があります。
次に、各グループ別に個別の店舗を見ていきます。例えばグループ2の53店舗は化粧品が強いグループで、全体として売上構成は67.5であるが、ある店舗がそれを下回れば、その店舗は化粧品の棚を拡充すべきだと判断できるでしょう。

このように既存店舗の実績と商圏データから相対的な個店の現状を把握し、注力カテゴリを見出すのが店舗クラスター分析です。この分析では小売業にとって致命的な「欠落」~売れるはずなのに、それに気が付かず品揃えをしていないで機械損失をする~ということをを防止できます。ある店舗の施策が成功した場合、同じグループに属する店舗から横展開し、成功確率をあげても良いでしょう。

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