主「飲」判定ロジックと活用事例

こんにちは、CCCマーケティングでデータアナリストをやっている者です。
今でこそデータアナリストという職業が認知されてきましたが、友人やら身内には「何しているのか分からない」ってよく言われてしまいます。
ひらたく言えば、データから有用な情報を発見して意思決定のサポートをするお仕事です。データをアナリティクスするってことですね。
ということで、このPlanning noteの場をお借りして、ひとりごと的なコラム書いていければと思います。

主「飲」判定ロジック

とはいえ今回は初回なので、「こんなことをやっているよ」という手法と、活用方法についてご紹介しようかなと思います。
CCCマーケティングでは、7,000万人のユニークなT会員の購買情報等を活用した分析、プロモーション、検証を得意としています。
そんなソリューション提案の際の一考としてよく使用するのが、主「飲」判定ロジックです。

主因じゃなくて、主「飲」です。
いきなり言われても、「？？？」って感じでしょうか？

簡単に言ってしまうと、ある期間内で2点以上購入したユーザー、一人ひとりの購入量を求めてその値を100としたとき、最も飲んでいるジャンル（カテゴリ/商品）をメインの飲み物と定義すること、それが主「飲」判定ロジックです。
定義は案件に応じてそれぞれですが、半数以上（51％以上）を判定条件とするケースが多いです。
上記の説明を図式に起こすと、こんなイメージになります。

アルコール飲料の購入総量から各ジャンルの購入割合を算出して見ていくので、Aさんの場合は最も割合の大きいジャンルが「ビール」という判定になります。
一方でBさんの場合は、ビールは全く購入されておらず、RTD(購入後そのまま飲める缶やペットボトル入り飲料のこと、今回のケースでは缶チューハイなどのアルコール飲料を指します)の割合が62%となっているため、主飲をRTDと定義することが出来ます。

どんなときに利用するの？

前述の通り、提案の一考として様々なシーンで使ってはいますが、私はペルソナ分析を行う際によく活用しています。
個人的に、マーケティング戦略における一番大事なポイントは、セグメンテーションからのターゲティングだと思っているので、ターゲット選定を行う前の商品やサービスのユーザー像を作り出すときに、このロジックに助けてもらっています。
データアナリストといっても、外部メディアや外部の調査結果なども色々参考にしますし、何なら自分でその商品やサービスを試してみますが、それだけだとどうしても主観に陥りがちなので、こうした購買データを用いて、商品やサービスにとって最も象徴的なユーザーの人となりを可視化すると、主観の無い状態でライフスタイルをより具体的にイメージしやすく出来るのです。
それが仮説通りのときもあれば、意外に小さな気づき、みたいなこともあります。

こうした分析結果から特徴を見つけてくるのが私たちのお仕事であり、シングルIDかつ業態を横断してデータを保有しているCCCの強みでもあります。
毎日仕事をしているとだんだん分からなくなってくるのですが、相対するお客さまから「すごい」とお褒めの言葉をいただけるので、一つのお店じゃなくても色々なお店で買った商品が分かるっていうのは改めてすごいことなのだなあ、としみじみ思う今日この頃です。

因みに、そんな主「飲」判定ロジックを使って、CCCマーケティングのコーポレートサイトで、ノンアルコール飲料のコラムを書いていますので、ご興味ある方は覗いてみてください。
https://www.cccmk.co.jp/columns/cccdata12

今後もちょこちょこ続けていこうと思いますので、お付き合いいただけると幸いです。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました。