小売業は大きな変革期を迎えている。過去の販売データに基づく従来のモデル、硬直的な在庫システム、マスマーケット向けメッセージングは、消費者中心かつテクノロジー活用型の市場ニーズにもはや対応できなくなっている。変化が加速するにつれ、自信を持って—そして先見性を持って—意思決定できるリーダーへの需要も高まっている。
そこで登場したのが、『Rethinking Retail: A Marketer's Guide to Decoding Consumer Preference through Data Analytics（小売業の再考：データ分析を通じて消費者嗜好を解読するマーケターのガイド）』だ。これはノースウェスタン大学メディル・スクールの教員—マーティン・ブロック、フランク・マルハーン、ラリー・デガリス、そして故ドン・シュルツによるタイムリーな新著である。Prosper Insights & Analyticsによる20年にわたるゼロパーティ消費者データに基づいたこの本は、ブランドと小売業者が混乱を乗り切り、自らの条件で成功を定義するためのロードマップを提供している。
ベンチマーク級データに裏付けられた書籍
『Rethinking Retail』が特に価値あるものとなっているのは、消費者の考え方、感じ方、計画、購買行動について、小売、金融、メディアセクター全体で検証されたデータに基づいていることだ。これらは単なる取引の痕跡ではなく—次に何が起こるかを照らし出す予測シグナルである。
重要なことに、このデータは22年以上にわたり全米小売業協会（NRF）の小売業ベンチマークとして機能し、新学期、ホリデーシーズン、母の日などの主要な消費者イベントの予測を支えてきた。近年では、このデータから構築されたモデルはヘッジファンドや金融プラットフォームにも採用され、米国消費者物価指数（CPI）の動きや小売株の収益を最大2四半期前に予測するために活用されている—消費者センチメントが単に興味深いだけでなく、投資価値があることを証明している。
共著者であるノースウェスタン大学小売分析評議会のマーティン・ブロック名誉教授によれば、「入手可能なデータを正しく分析しないことは、ほぼ確実に失敗する戦略を追求し、競合他社に門戸を開くことになる。小売業者の顧客データベースをシンジケート型消費者データで強化することで、見落とされがちな重要な洞察が得られる」とのことだ。
データ駆動型成功の13要因
本書では、未来志向の小売業者の成功を定義する13の基本原則を概説している。そのいくつかは最近の業界動向を通じて具体化されている。
1. ニューノーマルを受け入れる
混乱はもはや周期的なものではなく—構造的なものだ。今日の小売業で最も危険なフレーズは「いったん物事が正常に戻れば」である。
2. 経済指標だけでなく、経済的信頼感をモニターする
私が最近フォーブスに寄稿した「小売業の再考：コールズが顧客の推測作業のコストを学ぶ」という記事では、この原則の実例が強調されている。Prosperのデータによると、コールズの顧客は平均以下の消費者信頼感を示していた。しかし同社はクーポンへのアクセスを制限する決断を下した—これは顧客の経済的ストレスを無視した決定だった。
この誤った一歩には結果が伴った。2020年から2025年の間に、コールズのアパレル嗜好は11.0%から7.2%に低下した一方、アマゾンは3.6%から9.4%に上昇した。コールズの経営陣がセグメントレベルで経済的センチメントを追跡していれば、コストのかかる戦略的ミスを避けられたかもしれない。
3. 共創を通じて小売コミュニティを構築する
消費者は単なる取引以上のものを求めている。彼らは参加を望んでいる。共有価値とエンゲージメントが今やブランドロイヤルティを定義している。
4. 人口統計学的分類を行動クラスタリングに置き換える
従来のセグメンテーション手法はコールズにとって失敗したようだ。同小売業者はすべての顧客を平等に扱い、主要顧客層の行動的に異なるニーズを無視した。Prosperの消費者データによると、コールズの顧客の31.2%がより頻繁にクーポンを使用し（全国平均は24.2%）、アパレル支出をより積極的に削減していた。
小売業者は人口統計学的一般化から、リアルタイムの意図と感情的優先事項を反映した行動ベースのグループ分けへと転換する必要がある。
5. 小売シアターを取り入れる
小売シアターはマーケティング、感覚的手がかり、環境を説得力のある体験に組み合わせる。アマゾンやターゲットが示したように、オンライン主体や割引小売業者でさえ、没入型でブランド主導の買い物体験を創出できる。
6. メーカーブランドのメッセージングと連携する
小売業者は、特に店頭レベルや店内で、メーカーのブランディングと競合するのではなく、それをサポートすることで成功する。
7. ブランド販売だけでなく、カテゴリーの動きを促進する
小売業者は、消費者を狭い選択肢に強制するのではなく、カテゴリー内の探索と動きを促進するときに成功する。
8. 顧客知識を取り戻す
小売業者はかつて「顧客を知っていた」。今ではデータはあるが、それを使用する規律が欠けている。賢明な小売業者は、失った顧客、高価値セグメント、変化する意図を理解するためにゼロパーティデータを優先する。
9. ショッピングトリップの背後にある目的を解読する
すべてのトリップには目的がある。それはミッションベース、衝動的、または社交的なものか？何が支出され、誰が同行し、何が残されたのか？これらのトリップ属性はPOSデータの背後にある意味を解き明かす。
10. メディア配分を再考する
小売メディアネットワークの台頭は、単にCPMだけでなく、プラットフォーム全体での文脈的関連性とメッセージ受容性が重要であることを意味している。
11. 360°ビューのためにゼロパーティ消費者データを活用する
消費者調査は、消費者が関わるメディアと店内での行動の両方を独自に捉える。そのフルファネルの洞察により、マーケターはメディアインプットを購買行動に直接結びつけることができ—ROIギャップを埋めることができる。
12. 消費者から先を見据えて予測する
あまりにも多くの小売業者がまだ過去から予測している。消費者の支出意向、心理的特性、感情的シグナルを組み込んだモデルは、政府発表の数週間前にCPI変化を成功裏に予測し、主要小売株の収益サプライズを予測してきた。
13. モバイルとリアルタイムプロモーションをマスターする
小売業はもはや固定された場所ではない。それはモバイルであり、文脈的であり、リアルタイムである。モバイルファーストのパーソナライゼーションを取り入れる小売業者は、重要な場所と時間に消費者とエンゲージする。
予測力を持つプレイブック
『Rethinking Retail』は単なる理論重視の本ではない。それは20年間の検証された消費者データに基づいたプレイブックだ。著者らは単にフレームワークだけでなく、行動的、感情的、意図ベースのシグナルを使用して戦略を導くための明確な推奨事項を提供している。
経営幹部は以下に焦点を当てたセクションに有用性を見出すだろう：
- AI活用型小売予測
- カテゴリーレベルの需要シフト
- メディア効果モデリング
- ロイヤルティセグメンテーション
- クロスプラットフォームキャンペーン調整
この本で説明されているツールは実戦で検証され、取締役会で使用できるものだ。
最後の考え
小売業の未来は、何が起こったかを分析する人々によってではなく—次に何が来るかを予測する人々によって形作られるだろう。『Rethinking Retail』が明らかにしているように、これはダッシュボードを超えて、人間的要素を反映したデータ—意図、感情、動機—へと移行することを意味する。
コールズのケーススタディは警告だ。推測は高くつく。しかし、実際の消費者シグナルに耳を傾け、測定し、行動する小売業者は推測する必要がない。
彼らはリードすることができる。
