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2026年10月27日

#42 MMM|ポイント倍増施策、本当に効果ある?

宮野 淳子 宮野 淳子
  • Treasure in Talk
#42 MMM| ポイント倍増施策、本当に効果ある?

毎週土曜日朝の9:00にInterFMで放送中のラジオ番組「Treasure in Talk」。
現役プロサッカー選手であり、トレジャーデータの公式スポークスパーソンも務める吉田麻也氏が、リスナーの皆様と共に人生の宝物(トレジャー)を探していく本番組では、後半のMMMコーナー『麻也と学ぶマーケティング』で、弊社CMOの宮野淳子が、マーケティングの基礎を分かりやすく解説しています。

#42 MMMコーナーのテーマは『ポイント倍増施策、本当に効果ある?』です。

ポイント還元がもたらす集客と売上効果

ドラッグストアやスーパーで頻繁に実施されるポイント倍増施策は、一見すると当日の売上を単発で膨らませる施策に見えますが、マーケティング視点では多様な構造的メリットが存在します。日用品のような同質化しやすい消費財において、ポイント還元は競合他社からの顧客獲得や囲い込みを実現する差別化要素として機能します。  

さらに、ポイント付与によるお得感が心理的ハードルを下げ、本来予定していなかった商品の併算(ついで買い)を促すことで客単価(バスケットサイズ)の向上に寄与します。あわせて、売上予測(フォーキャスト)に基づく仕入れや人員の最適化を図ることで、店舗オペレーションの効率化をもたらす重要な投資施策として位置づけられます。 

買い控えの影響試算と現場データの融合

還元キャンペーンの実施にあたっては、開催前後の「買い控え」や、購入後の「リピート周期の遅延」といったネガティブな変動要因の事前予測が不可欠です。当日の爆発的な需要増だけでなく、前後期間を含めた総売上や利益率、新規顧客の定着率をトータルで分析・設計することで、真に費用対効果の高い販促が成立します。

こうしたデータ上の数値を解釈する上で最も価値を発揮するのが、店舗や営業などの「現場の違和感や観察」です。定量的なデータと現場の定性的な肌感を融合させることが、精度と実効性の高いマーケティング戦略の構築につながります。

『データと現場の肌感が噛み合った瞬間に、マーケティングは最も強い力を発揮します。だからこそ、現場における日々の細やかな観察眼を大切にしていただきたいと考えています。』

(宮野)

全編をPodcastでチェック!

本ブログでは紹介しきれなかった、ポイント倍増デーで発生する買い控えやリピート遅延の予測手法、競合他社からの顧客囲い込みロジック、さらに吉田麻也選手も思わず納得した「ついで買い(バスケットサイズ拡大)を誘発する消費者心理」について、Podcastでさらに詳しく配信中です。

忙しい毎日のスキマ時間を活用して、一流のマーケティングセンスをアップデート。テキストだけでは伝わらない現場の臨場感や、今いる場所から始められる実践的なアプローチを、ぜひ音声でお楽しみください。

<Podcast一覧>

radiko
https://radiko.jp/persons/35769
JFN Pods (#42)
https://jfn-pods.com/program/300012347/voice/oiwK3qt3O5
Spotify (#42)
https://open.spotify.com/episode/3GVbnaoo1QaI8ddejjKwtZ?si=G0YXZ2R_SfqYnR1kqlQJOA
Youtube Podcast (#42)
https://youtu.be/eaJaKXQZkn8?si=TaiT3nqCJlTrvf6T
Apple Podcast (#42)
https://podcasts.apple.com/ca/podcast
Amazon Podcast (#42)
https://music.amazon.co.jp/podcasts/ec47479c-7316-44b3-a74b-d95aade5bb34

※配信内容および視聴期限は、予告なく変更または終了する場合がございます。あらかじめご了承の上、お早めにご視聴ください。

カテゴリ

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宮野 淳子
宮野 淳子

トレジャーAI
最高マーケティング責任者・CMO
最高ブランド責任者・CBO ロレアル パリ日本市場の立ち上げを経験後、アマゾン、ジョンソン・エンド・ジョンソンを経て、ゴディバでCDOとしてマーケティングおよびDX領域を歴任。
2024年11月よりトレジャーAIのCMOに就任。AIとMAを一体化したCDPの力で、企業の顧客体験の未来を切り拓くことをミッションに、市場拡大を牽引している。Monash大学大学院およびロイヤルメルボルン工科大学(RMIT)大学院卒業。

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