Mgt.267 木曜日にオムツを買いに行かされる旦那たち

1 to 1 Marketingでは、第５回からステージ３「コア顧客向けマーケティング」に入りました（ステージ１は新規顧客獲得フェーズ、ステージ２は初めてのお客さんをコア顧客へ育てるフェーズでした）。面白かったのは、Market Basket Analysis (MBA)というマーケティング手法。

これは、商品購買履歴データベースを用いて、ある商品を買った人が他にどんな商品を買っているか？を分析するための方法です。分かりやすい例は、アマゾンに自分のIDでログインすると表示される「お勧め商品リスト」。これは、あなたがアマゾンで過去に購入した本の傾向をもとにMarket Basket Analysisを実施した結果がお勧め商品として表示されているのです。

▲口コミを確認

また、クレジットカード会社から突然電話がかかってきて「○月×日に△で・・・をカードで買いましたか？」等と聞かれたことはないでしょうか？これもMarket Basket Analysisに基づいて、過去にクレジットカードで購入したものを定期的に分析し、もし明らかに今までの傾向と異なる購買行動が見られた場合に自動的にコンピューターシステムが検知してオペレーターにアラームを上げる仕組みになっています。

このシステムによってクレジットカード詐欺を早期に発見し、カードをブロックする等の措置を行うことができます。カード会員にとっては安心感が高まりますし、クレジットカード会社にとっても被害を最小限に留める効果があるため、こうしたシステムへの投資は正当化されやすいと言えます。

ただ、我が家ではこうした電話を今までに数回もらったことがありますが、それは全て旅行中にした買い物に対してアラームがあがった結果で不幸中の幸いでした。もちろん、中にはこのシステムのおかげで旅行したこともない東南アジアの国で自分のカードを使って買い物されたことが分かって慌ててカードをブロックした等というケースもよくあるそうです。

他にも、この技術は顧客の購買パターンを分析して商品バンドル（セット販売）のメニューを検討するのに使われたり、銀行等においてcross-selling（既存顧客に対してその人が次に購入しそうな商品を見つけ出してセールスすること）やup-selling（より上位グレードの商品への乗換えを勧めること）を検討する際などに広く活用されています。

有名なMarket Basket Analysisのケースとして良く挙げられるものに、「木曜日にオムツを購入する顧客はビールも一緒に買う可能性が高い」というものがあります。一見、「なぜ？」と思いますが統計学的に有意な水準でこの組み合わせが実証されており、実際にオムツ売り場の横にビールを置いて販売することで売上があがったとか。

一応、説明としては「アメリカでは木曜日にスーパーのチラシが配られるのが一般的。オムツはかさばるため一定のスペース当たりで販売できる量が限られており、セールの目玉としてディスカウントされやすい。そこで家事で忙しい妻から「売り切れる前にスーパーに行ってオムツ買ってきて！」との連絡を受けて木曜日のスーパーにかり出された旦那様達は、「俺はオムツ担当かよ、おい」等とボヤキつつ、「しょうがない、ビールでも飲むか」ということでビールも一緒に買って帰る」ということらしいです（教授の説明に対して若干脚色あり）。

さて、それでは商品Aと商品Bとの間に「セットで買われる傾向がある」という結論を導き出すのために必要な条件とは何でしょうか？殆どのCRMパッケージでは次の４つの条件全てについて一定の水準をクリアした時にはじめて両商品の購買に関連があるとみなすそうです。- Scope: そもそもマイナーな商品Aについての関連性を見つけたところであまり役に立たない。
- Confidence: 実際にAを買った人の中で併せてBも買った人がどれだけいるか？
- Lift: もし商品Bが非常にメジャーな商品だった場合、それとの関連性を見出してもあまり役に立たない。
- Significance level: 商品AとBとを同時に買うケースが統計的に有意な水準で実証できるか？

ここでいう「一定の水準」とは、Significance levelは0.95以上、Liftは1.5以上が目安とされています。また、ScopeとConfidenceについてはこれらのスコアの特性上、商品数に依存するためケースバイケースとなります。ちなみに、アマゾンで「お勧め商品」としてリストアップされる商品にはいわゆる「ヒット商品」が含まれていないのは、このLift値による検証がなされているからなのです。なるほど、なるほど。