In Fast-Moving Consumer Goods (FMCG) markets, market leadership is increasingly moving to distributors rather than manufacturers of FMCG. This is because retailers, not manufacturers, have core consumer data such as consumer purchasing behavior.
To date, there are two ways in which FMCG manufacturers collect consumer-related data. The first is to conduct consumer awareness surveys centered on categories and products, such as U&A (Usage & Attitude) surveys. The second is to collect sales data of products through point-of-sale (POS) data of distributors. (Market Result Indicator) However, the above FMCG makers can collect ①consumer survey data ②product sales data (market outcome index) alone can’t acquire core data for individual consumers, and sales in the future market (one of the company's greatest concerns) It is difficult to predict.
This study compared the FMCG maker's existing consumer perceptions and current market performances (sales and market share) to consumer behavior indicators, This study used a RFM model to estimate the future market outcome index using the consumer purchasing behavior indicators (consumer penetration rate, frequency, average volume per purchase occasion, price per volume). The amount of analysis data was 1,965,600 for Scanner Panel Data, which means 'Consumer Purchasing Behavior Index', and 304,400 cells for POS Data, which indicates 'Market Outcome Index'. This was extracted and refined according to [36 brands] to analyze the final 64,800 cells. (Based on Excel data). And HMR products were classified into RTE (Ready to Eat), RTH (Ready to Heat), and RTC (Ready to Cook) according to cooking type. This was analyzed by dividing into households (1 ~ 2 households, 3 or more households).
As a result of the analysis, the penetration rate, which means [Recency] in the RFM model, has a significant effect on sales and market share. In the analysis according to the composition of households, [1 ~ 2 households] showed differentiated research results. In the analysis of [1 ~ 2 households], [Frequency] had a significant effect on the sales and market share, unlike the whole household. The lower the average purchase amount, the higher the sales and market share.
This study has a practical meaning in that it presents the analysis method of new 'consumer buying behavior perspective' to FMCG makers with low utilization of DATA and demonstrates the difference according to the cooking type and the structure of household.
빠르게 변화하는 일상 소비재 시장 (FMCG: Fast Moving Consumer Goods)에서 시장 내 주도권은 점차 FMCG를 생산하는 제조 기업이 아닌 유통업체로 넘어가고 있다. 이는 소비자 구매행태와 같은 핵심 소비자 Data를 제조사가 아닌 유통업체가 가지고 있기 때문이다. 본 연구는 DATA의 활용도가 낮은 FMCG 제조사에게 새로운 '소비자 구매 행동 관점'분석 방법을 제시하고 취식 유형 및 가구 구성별에 따른 차이점을 실증 분석했다는 점에서 의미가 있다.
본 연구는 FMCG 제조사의 시장 결과 지표(판매액 및 시장 점유율)에 영향을 미치는 소비자 구매 행동 지표 (시장 침투율, 구매 빈도, 구매 당 평균 구매량, 1kg 당 평균 구매 가격)으로, 분석 데이터의 양은 '소비자 구매 행동 지수'를 의미하는 스캐너 패널 데이터의 경우 1,965,600셀이고 '시장 결과 지수'를 나타내는 POS 데이터의 경우 304,400셀이다. 이것을 [36 개 브랜드]에 따라 추출/정제하여 최종 64,800셀의 데이터를 분석하였다(Excel 데이터 기준). HMR 제품은 조리 유형에 따라 RTE (Ready to Eat), RTH (Ready to Heat) 및 RTC (Ready to Cook)로 구분하였으며. 이를 가구 형태로 나누어 분석 하였다 (1 ~ 2 세대, 3 세대 이상). 분석 결과 RFM 모델의 최근성을 의미하는 시장 침투율이 판매 및 시장 점유율에 유의미한 양의 영향을 미치는 것으로 확인되었고, 평균 구매 금액이 낮을수록 매출 및 시장 점유율이 높아졌다. 그리고 가구 구성에 따른 분석에서 1 ~ 2 가구는 차별화 된 연구 결과를 보였다. [1 ~ 2 가구]의 분석에서 구매 빈도는 전체 가구와 달리 판매 및 시장 점유율에 유의 한 양의 영향을 미쳤다
