現在、ある中堅スーパーマーケットのPOSデータ分析＆コンサルティングを行っています。もともと店長会議等ではPOSデータから取ったデシル分析や顧客別購入金額の推移等を見て、品ぞろえや販売促進に活用していましたが、さらに有効に活用したいということで、今回のコンサルティングにつながりました。
お店自身は、尼崎市にあります。駅前でもないにも関わらず、結構にぎわっており、地元のおばさんに愛されているお店です。実際に訪れてみると、売れているお店特有のにぎわい感がでています。またここの理事長がバイタリティのある方で、各売り場責任者とも一致団結して近隣の大型店に負けまいと頑張っています。
さて、データの分析のほうは先方のPOSデータを元に、今まで何回かクロス分析を行って売り場ごと、顧客ごとの傾向を見てきました。次回のミーティング時には、データマイニング手法を使ったバスケット分析を行う予定です。バスケット分析とは、顧客の買い物かごの中身を分析することです。顧客の買い物かごには、オレンジジュース、バナナ、バナナ、ソフトドリンク、ガラスクリーナー、洗剤・・・などがはいています。1つの買い物かごには1人の顧客が1回の買い物で購買したものが示されます。全顧客の購買のリストは、ようり豊富な情報を持ち合わせます。それは小売業にとって重要な情報、何がいつどのように購入されたかということです。
このようなバスケット分析を行うには、こんなデータを・・・
オーダーID 品目ID B商品 1
オーダーID 品目ID C商品 2
・・・
こんなデータにしなければなりません。
オーダーID 商品A 商品B 商品C 商品D
X 0 1 2 0
・・・
これくらいのデータだと簡単なのですが、今回のデータ（数十万件）のデータだと、とても手作業では難しいのが現状です。今回は、これをオープンソース BI（ビジネスインテリジェンス） PentahoのETLツールであるKettleを用いて行う予定です。また結果をアップしたいと思います。
