小売における多変量解析の使用

あなたの会社のブランドに対する顧客の認識は複雑であり、関係するさまざまな要因のために予測するのは困難です。多変量解析は、重回帰分析、クラスター分析、コンジョイント分析などの統計ツールを使用して、要因間の関係を判断します。変数に対する顧客の反応は、従属、独立、または相互依存として分類できます。依存反応は、1つ以上の外部要因の影響を受けます。独立した回答は、性別や年齢など、各顧客に固有のものです。多変量解析は、特定された1つの要因または要因のグループによって制御されていない相互依存関係に焦点を当てています。

多変量解析

小売業界での戦略的分析が、単一の変数で制御できるほど単純であることはめったにありません。多変量解析は、複数の変数とそれらが互いにどのように相互作用するかを測定します。この種の分析は、正しい変数を選択している限り、会社の事業のあらゆる分野に役立ちます。

小売業界に関連する変数

顧客は、価格、ブランド名、製品の品質など、さまざまな要因に基づいて決定を下します。見落とされるかもしれない他の影響を与える要因はあなたのスタッフの親しみやすさ、店の雰囲気、その場所そして他の小売業者への近さを含みます。多変量解析を使用すると、マネージャはこれらの要素の最も効果的な組み合わせを見つけて、店舗へのトラフィックを増やし、顧客が到着した時点で売上高を増やすことができます。

あなたのブランドイメージが顧客の行動にどのように影響するかを見てください。ハイエンドの品質の外観は、ディスカウントブランドよりもターゲットの人口統計に関連している可能性があり、その逆も同様です。テレビ、印刷物、訪問販売など、さまざまな種類の広告や流通経路をテストします。これは、顧客があなたの店についてどのように聞いたかを知るためにあなたの顧客を調査する必要があるかもしれません。主要な変数が特定されれば、会社は効果的な広告キャンペーンにもっとお金を入れたり、全国的なメディアに拡大することによって彼らの露出を増やすことができます。

店舗レイアウト

小売店の設計にはさまざまな側面があり、多変量解析の候補として最適です。あなたのカーペットとペンキの配色は店に特定の雰囲気を与えます、そしてそれはあなたの顧客にとって心地よいか気を散らすかもしれません。多変量解析を使用して、店頭、ウィンドウの表示、店のレイアウト、トラフィックの流れ、店内の表示をテストします。

製品の選択と価格

彼らがあなたの店に入ったら彼らが買うことができる価格で彼らが必要とするアイテムを見つけることができないならば、ブランディングとデザイン要素は価値がありません。多変量解析を使用すると、価格設定構造、割引、および特別セールイベントの効果をテストできます。あなたの会社が数店舗の店舗を運営している場合、あなたは最適なものを見つけるために様々なタイプの小売店に商品を入れることを試すことができます。さまざまな流通チャネルに関連する変数、および製品が店舗にどれほど効率的に届くかをテストします。