平均の裏に隠れた本当の差

同じエリアでも、すべての顧客にとって同じ意味とは限りません。店舗平均だけを見ると、この差はそのまま埋もれてしまいます。

エリアごとに男性と女性の行が別々に取れます。全体の関心度は近いのに二つの行が大きく分かれるエリアが、ターゲットを分ける場所です。 店舗と商品を特定できる名前は伏せています。 画面は韓国語版です。

何が分かるか

エリア別の来店・滞在・関心度データを、性別・年齢層といった来店者グループ別に分けて比較します。同じエリアをグループごとに分けて見ることができます。

いつ使うか

主要ターゲット層に資源を集中させる精密ターゲットマーケティングと、パーソナライズ戦略の策定に活用します。

例で見る

以下は例です。カラーコスメコーナーは20代女性には「スターゾーン」、40代男性には「クエスチョンゾーン」だとします。性別・年齢層別に陳列とプロモーションメッセージを変えて設計すれば、それぞれのグループに合わせたアプローチができます。

どの機能と一緒に見るか

一つの機能だけで原因まで突き止めるのは難しいものです。別の機能と重ねて原因を絞り、対応した後にまた別の機能で測り直す。この順序が繰り返されます。

1. 測定 — グループ別の反応差を陳列棚ヒートマップと重ね、どの棚で差が開くかを見ます。
2. 対応 — ターゲット別に陳列構成とプロモーションメッセージを分けて設計します。
3. 再確認 — 陳列棚分析で、ターゲット別のピックアップ率を測り直します。

カラーコスメコーナーのターゲット別の反応差を、担当者の感覚だけで把握していた状況を想定した例です。

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同じエリアでも、20代女性にはスターゾーン、40代男性にはクエスチョンゾーンになり得ます。 グループに分ける前に、エリア別の全体状況をまず見たい場合はエリア別分析を参考にしてください。saai insightでセグメント比較分析を確認できます。