品揃えを削ると購入間隔が25%延びる ── 減るのは客単価ではなく来店回数

前回は 「在庫記録の65%は合っていない ── 店内にあるのに客が見つけられない分だけ売上が減る」 として、品揃えを増やすと客が見つけられない商品も増えることを扱いました。本記事はその裏返しで、減らす側で何が起きるかを見ていきます。

先生

この記事は以下のような方に読んでいただきたい内容です。

• 品揃えを絞ろうか迷っている店舗経営者
• 売れない品目のリストを作ったところで手が止まっている店長
• 削った後に売上が下がって原因が分からない売り場責任者
• 棚が狭く、何かを削らないと新商品を入れられない方
• 「回転の低い順に削る」で本当によいのか確かめたい方

概要 ── 削ると減るのは客単価ではない

先生

その順番が、いちばん危ないかもしれません。今日は 2 つお話しします。削ったときに減るのは客単価ではなく来店回数だということ。そして 回転が低いカテゴリこそ削ってはいけないという結果です。

なぜ「削ると売れる」と信じられているか

出発点になっているのは、2000 年に発表されたジャムの試食台の実験です。高級スーパーの店内に試食台を出し、並べる種類を変えて客の反応を見ました。

先生

この結果が強烈だったので、「寄せる指標」と「売る指標」は別物だという見方が広まりました。ここは今でも有効な視点です。立ち寄り数と購入率を分けて見るのは、そのまま売り場の測り方に使えます。

ただし、この実験にはそのまま一般化できない事情が 2 つあります。1 つは次の章で扱います。もう 1 つは、これが試食台の実験であって、店全体の品揃えを削った実験ではないことです。

ただし平均するとゼロだった

2010 年に、この「選択肢が多すぎると選べなくなる」という現象を多数の研究で統合したメタ分析が発表されました。

先生

否定ではありません。「起きるときは起きるが、いつでも起きるわけではない」ということです。危ないのは、この 1 件を根拠に自店の棚を削ってしまうこと。試食台で起きたことと、店全体で起きることは別だと分けて考えてください。

「+11%」はいま +1.5% として扱われている

品揃え削減の話でもう 1 つ有名なのが、2001 年に発表された「削ったら売上が増えた」という研究です。

この +11% がひとり歩きして、「品揃えを削れば売上は伸びる」という話になりました。ところがその後の経緯まで追うと、話が変わります。

先生

ここは慎重に受け取ってください。訂正そのものの全文は取得できていません。何がどう訂正されたかまでは確認できていない。確実に言えるのは、いま学術文献のなかで生きている推定値は +11% ではなく +1.5% だということだけです。

実務としての結論は 1 つです。「削れば売上が伸びる」という前提で計画を立てない。削減の目的はコストや作業量の削減に置き、売上は「下がらなければ上出来」と見ておくほうが安全です。

840 世帯 対 378 世帯の自然実験

ここからが本題の 2005 年の研究です。対照群のある自然実験である点が、この研究の強みです。

先生

そこは正しい読み方です。これは深く、しかも全カテゴリで一斉に削った場合の結果。数品目を落とす話とは別だと押さえてください。ただし「全カテゴリを一斉に」というのは、棚替えのときに実際によく起きることでもあります。

結果は、店全体の売上が減少でした。著者らはこれを「近年の品揃え削減の研究のすべてと対照的な結果」と書いています。

減ったのは来店回数だった

売上が減ったこと以上に重要なのが、どこが減ったかです。

先生

ここが実務ではいちばん怖いところです。客単価は変わらないので、レジのデータを見ても異変に気づけない。減っているのは「今日来ていない人」なので、店の中には現れません。削減の効果は、客単価ではなく来店間隔で測ってください。

削った結果として棚が空いたなら、その空きをどう使うかが次の論点になります。棚の位置と売上の関係は 「陳列を目の高さに移すと売上+8% ── フェイス22%の付け替えでは動かない、棚は場所で決まる」 にまとめています。

打撃が大きいのは「たまにしか買わない」カテゴリ

同じ研究は、どのカテゴリで打撃が大きかったかも示しています。ここが実務の判断軸を変えます。

先生

そこは 「品目の回転」と「カテゴリの購買間隔」を混同しないことです。売れ行きの低い品目を削るのは構いません。危ないのは、客がたまにしか買わないカテゴリを、まるごと薄くしてしまうこと。削る対象は品目で選び、削る深さはカテゴリで加減すると考えてください。

削ってよい品目の条件

ここまでは「気をつけろ」という話でした。では、どう削れば安全なのか。研究が示している条件をまとめます。

2005 年の研究も、同じ方向を裏づけています。

先生

ここは 「誰のお気に入りか」を店の全体で見ないのがコツです。全体で見れば低回転でも、特定の客にとっては毎回買う品目ということがあります。その品目を買っている客が何人いて、その人たちが他に何を買っているかを先に見る。それが次章の手順です。

削る前に確かめる 5 つの手順

削りすぎて欠品が増えると、別の損失が乗ります。欠品の代償は 「欠品に当たった客の55%は買わずに帰る ── 31%が他店へ、原因の25%は品出しで直る」 にまとめています。

30 日の進め方 ── 測る・選ぶ・削る

⑪ が続けるための要です。客単価だけを見ていると、来店が減っていることに気づけません。研究で減ったのは、まさにそこでした。同じ客が前より何日長く来なくなったかを見てください。

まとめ

削った先で客に店内をどう通ってもらうかは 「遠くを通らせると計画外の買物が+54% ── 客は売場の半分も歩いていない」 にまとめています。品数を減らしても、通ってもらえなければ棚は無いのと同じです。

今週できることは 1 つだけです。削る候補のリストを、売上の低い順ではなく「カテゴリが何日おきに買われているか」の順に並べ替えてみること。並べ替えるだけで、手をつけてはいけないカテゴリが上に浮かんできます。

※ 中心となる研究は、米国のネットスーパー（宅配）1 社・単一都市・1997 年から 1998 年のものです。実店舗の来店とは条件が異なり、業態も国も違うため、自店の値を示すものではありません。削減幅はカテゴリ内の 24% から 91% と深く、しかも全カテゴリで一斉に実施されたもので、数品目を落とす場合とは条件が違います。また既存客の使い方の変化を見た研究であり、新規客の獲得への影響は含みません。「購買間隔が 1 日長くなるごとに 2.23%」は売上が 2.23% 減るという意味ではなく、カテゴリ間の比較に使う値です（標準誤差 0.71%）。「+11%」と「+1.5%」については、2004 年の訂正の全文を取得できていないため、何がどう訂正されたかまでは確認できていません。確認できているのは、2005 年の研究が 2001 年の論文と 2004 年の訂正を併記したうえで「推定 +1.5%、標準誤差 1.4%」と記述していることだけです。自店では、カテゴリごとの購買間隔と、同じ客の来店間隔を記録しながら確かめてください。

よくある質問

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