ショッパーズ・セレクション
小売店で、自社製品が競合製品より選ばれるようになる為の施策を導く、
マーケティング戦略最適化シミュレータ
どのようなマーケティング施策を行えば自社ブランドをより多くのショッパーに選んでもらえるようになるか解明し、戦略を最適化する事が課題です。どうすればよいでしょうか。
現在ボディーソープ市場では、各社様々なコンセプトを基に開発された製品が棚に並び、複雑な店頭プロモーションが展開されています。その中で、小売店におけるショッパーの製品・ブランド選択行動に着目して、自社ブランド・製品がより多く選ばれ、買われる様に導くマーケティング施策を打ち出す必要があります。どのような調査、分析をすれば効果的な戦略を導く事ができるでしょうか。
実行し得るマーケティング施策をシミュレーションし、自社ブランド製品の選択率を最大にするマーケティング施策を探索、戦略上の目標値を算出しましょう。
質的選択モデル（離散選択モデル）という手法を応用して、ショッパーが実際に小売店で製品を評価・選択する場面を可能な限り再現したシミュレーションモデルを作成し、競合に勝つためのマーケティング施策の組み合わせを探索しましょう。その過程で、どういう要因がブランドの選択行動に影響を及ぼすのか解明されます。またシミュレータにより、「どのような施策を打つことで、自社ブランドの選択率がどの位上がるか」「どのような改善目標を達成すれば、自社ブランドの選択確率が競合を上回るか」を数値で具体的に推定、施策効果を比較する事が可能です。
近年、店頭の陳列棚には商品が溢れ、ショッパーの価値観は多様化し、小売店の店頭施策が複雑化する中で、自社製品をショッパーに選んでもらう事が益々難しくなってきています。その中で売上を上げる為には、メーカーは「小売店において、ショッパーに自社ブランド製品を選択させ買ってもらう」所までをスコープとしてマーケティング活動を展開する必要があります。
ショッパーの行動をメーカーが完全にコントロールする事は不可能ですが、メーカー側が操作可能な要因をコントロールして、自社製品の選択確率を高める事は可能です。実際の購買の現場では実に様々な要因が商品選択に影響します。”良いモノ作り”は当然の事として、パッケージやネーミング、価格、デザイン、陳列用什器やＰＯＰ、メディアやコンタクトポイントの編成、ブランドの管理などの施策は企業側でコントロール可能な要因ですから、それらを「小売店での自社製品の選択率を最大化する」という視点から一貫性を持ってデザインする必要性が出てきます。
それに伴い「現在のマーケティング施策が自社製品の選択率を効率的に増加させているか？」という効果測定や、「より選択効率を上げるにはどういう施策を打つべきなのか？」を探索する調査・分析のフレームワークが求められてきています。
ここでは、質的選択モデル（離散選択モデル）という手法を応用して、ショッパーが実際に小売店で製品を評価・選択する場面を可能な限り再現したモデルを作成し、「どのような施策を打ち、どのような改善を行えば、競合よりも自社ブランドを選んでもらえるようになるか」を具体的な数値（選択確率）でシミュレーションするツールを作成する方法をご紹介します。
このツールは、店頭施策はもちろん、製品要件/パッケージ/ネーミングといった製品戦略、コンタクトポイント戦略、ブランドイメージ戦略、メディア戦略、チャネル戦略など広範なマーケティング戦略に関わる様々な要因を同時にシミュレーションする事が可能な為、マーケティング戦略全体を具体的な施策レベルで最適化していく際に本領を発揮します。
自社製品の選択率を、競合より高くする事が可能なマーケティング施策と、戦略の目標値を算出する
ショッパーがブランドを選ぶ際に影響すると思われる要因を幅広く集める。ワークショップやデスクリサーチ、プレ調査などが適している。
１で抽出した要因を評価軸として消費者調査を行い、自社製品と実際に市場で競合している他者製品の評価データを収集する。すでに蓄積データがある場合は、それを加工して使用する。
調査したブランドの選択確率をロジットモデルで推定し、シミュレーションの為の関数を算出する。
２で得られた評価データと３で得られた関数から、ブランド選択シミュレータを作成。マーケティング施策を変化させ、選択確率がどう変化するかをシミュレーションする。
４で得られたシミュレータ上での最適化計算により、競合の選択確率を超える施策の組み合わせを探索。その時の施策評価値を、マーケティング戦略の達成目標値として設定。
アウトプットの解釈
ショッパーズ・セレクションでは、商品選択に影響のある要因から、消費者が商品を選択する確率（選択確率）を算出するシミュレータを作成します。上図は、ボディソープ商品を対象としたシミュレーションの例を掲載しています。
このシミュレータでは、例として１１個の変数を商品選択に影響のある要因として設定しています。実際の調査では、これらの変数は、ワークショップやプレ調査によって抽出します。これらの要因の下にある「重み値」は選択確率に寄与する度合いを表しており、この数値が高いほど、選択確率に与える影響が大きいと読み取ることができます（重み値は、シミュレーションの為の関数を導出する過程で用いるロジットモデルにより算出されます）。この例では、「泡がきめ細かい」「パッケージデザイン」「店頭接触」「フェイス率」などが、選択確率に強く影響を与えていると読む事ができます。
上図中の「現在の自社商品の評価値」は、市場調査で求めた自社製品に関しての各要因の評価点を表しています。ブランド選択シミュレータでは、この評価点を変動させたときの商品の選択確率を予測します。例では、現在の選択確率を見ると、”自社商品”の選択確率は２４％となっており、”競合A”の選択確率（２８％）よりも低い値となっています。そこで、このシミュレータ上で自社商品の評価値（シミュレーション値）を変更し、どの要因をどの程度向上させれば自社商品の選択確率が”競合A”よりも高くなるのかを探索し、具体的なマーケティング施策を検討してみましょう。
下図がそのシミュレーションの結果です。ここでは、選択確率に寄与の高い「泡がきめ細かい」「パッケージデザイン」「店頭接触」「フェイス率」の４つの変数に関して自社商品の評価点を変化させ、自社商品の選択確率が競合Aを上回るように最適化計算を行いました。
結果、４つの変数の評価点をそれぞれ0.2上昇させることで、商品の選択確率が変動し、競合Aより選択確率が高くなることが分かりました。このシミュレーション結果から、自社商品が競合より選択確率を高くするための施策の一つが、この４つの要因の評価点をシミュレーション値（+0.2）まで上げることであり、このシミュレーション値が達成すべきマーケティング目標値となります。
このように、ショッパーズ・セレクションでは、ブランド選択に影響する要因をさまざまに変化させ、競合よりも選択確率が高くなる組み合わせを探索することで、競合より高い選択確率を導く事が可能なマーケティング施策と、戦略の目標値を算出することができます。
