購買データ分析の基礎知識｜手法・分析ステップ・ポイントを解説

購買データ分析の基礎知識

購買データ分析とは、企業が顧客の購買履歴や購買行動など購買に関するデータを分析することで、顧客ニーズを把握してビジネス戦略を最適化するための手法です。まずは基礎知識をご説明します。

購買データ分析の重要性

企業が購買データを分析し、その結果を活用することで、効果的な商品開発や在庫管理の最適化を実現できます。

例えば、過去の購買履歴を分析することで、特定の顧客層が好む商品や購買の傾向を把握できます。これにより、ターゲットに合った商品やキャンペーンを展開し、売上向上につなげることができます。また、需要予測を行うことで、過剰在庫や欠品を防ぎ、在庫管理のコストを最適化することも可能です。

購買データの種類

一口に「購買データ」と言っても、取得元によって得られる情報が異なります。購買データは以下の3種類に分けられます。

POSデータ

スーパーやコンビニのレジで収集できる商品販売時のデータです。

【取得できる情報の例】

• 購買日時
• 購買商品
• 購買価格
• 購買個数
• 購買チェーン（購買店舗）

会員カード、ポイントカードのデータ

会員カードやポイントカードの作成時・利用時に得られるデータです。

【取得できる情報の例】

• 購買日時
• 商品情報
• 購買価格
• 顧客の年齢
• 顧客の性別
• 購買履歴
• 購買チェーン（購買店舗）

クレジットカード、キャッシュレス決済のデータ

クレジットカード・キャッシュレス決済時に収集できるデータです。

【取得できる情報の例】

• 決済番号
• 決済日時
• 決済金額
• 決済加盟店

購買データ分析を行う理由とは

企業が購買データ分析を行うことで、具体的にどのようなメリットを得られるのでしょうか。

顧客の購買傾向を把握できる

購買データを分析することで、顧客の購買パターンや傾向を把握できます。これにより、売れ筋商品や季節性商品の売上予測が可能になり、より効果的な販売戦略を立てることができます。

例えば、「鍋スープを購入する人は、白菜やキノコなどの野菜をセットで買うことが多い」「7～8月はキャンプ道具の売上が伸びる」といった関連性やトレンドを見つけることができ、効果的なプロモーション施策を実施できます。

顧客ニーズが明確になる

購買履歴を分析することで、「売れている商品」「売れていない商品」を把握し、顧客ニーズを的確に捉えることが可能です。明らかにしたターゲットニーズを元に商品開発を行ったり、売れ行きが悪い商品の生産量や仕入れ数の調整に役立てたりできます。

マーケティング効果が向上する

顧客の購買履歴や購買行動のパターンを分析することで、ターゲットとするべき市場や顧客層を特定でき、適切なタイミングでの商品告知や販促が可能になります。

例えば、過去の購買履歴を元にしてターゲットの好みそうな新商品の認知向上施策を行ったり、リピーター向けに次回購入を促すキャンペーンを実施したりすることで、マーケティング効果を最大化できます。ターゲットに合わせたマーケティングの実施により、より高い反応率と売上の増加が期待できます。

顧客満足度向上が期待できる

購買データの分析結果を元に、顧客が求める商品やサービスを開発・提供することで、ニーズを満たしたマーケティングが可能になります。これにより顧客満足度が向上し、結果として新規顧客の獲得やリピーターの増加につながります。

また、顧客満足度が高まることで企業のブランドイメージも向上し、競争力の強化が期待できます。

顧客満足度を向上させる方法についてより詳しく解説している記事もありますので、ご興味のある方はこちらの記事をご覧ください。

関連記事：顧客満足度向上の重要性とは？得られる効果や取り組み事例も解説

価格設定を最適化できる

購買データを分析することで、顧客が商品やサービスにどの程度の価格設定を期待しているかを把握でき、適切な価格戦略を立てることができます。適正価格で商品を提供することにより、売上アップと顧客の納得感醸成を両立できるでしょう。

効率的な在庫管理ができる

購買データを分析することで、商品の需要予測が可能になり、在庫切れや過剰在庫を防ぐことができます。これにより、コスト削減と在庫回転率の向上を実現し、より効率的な在庫管理を行うことができます。

以上のように、購買データの分析によって得られたデータを活用することで、売上向上やコスト削減、マーケティングの最適化など、さまざまな成果につなげられます。企業の成長戦略において、購買データ分析は欠かせない要素と言えるでしょう。

購買データ分析の6つの手法

購買データを分析するための手法はさまざまで、手法によって目的や得られる情報が異なるため、マーケティング上の課題や目的に応じて、最適な手法を選ぶことが大切です。ここでは購買データを分析するための主な手法を紹介します。

ABC分析

ABC分析は、商品や顧客を重要度で分類する方法です。例えば「A」は最も重要な要素（売れ筋商品、優良顧客）、「B」は中程度の重要性を持つ要素（売れ方にばらつきがある商品、一般顧客）、「C」は重要性が低い要素（売れ行きが悪い商品、休眠顧客）と3つのカテゴリに分けます。
【目的】
資源やリソースの最適な配分、優先順位の設定
【メリット】
優先度を明確にすることで、効果的な施策の実施が可能になる
【注意点】
流行や特需の影響でデータが偏る可能性があるため、定期的な見直しが必要

行動トレンド分析

過去のデータを元に、季節・曜日・時間ごとの顧客の動向を予測する方法です。
【目的】
売上データ、購買行動、市場の動向などを分析し、傾向やパターンを見つける
【メリット】
商品の需要予測による在庫の最適化、市場の変化への迅速な対応などが可能になる
【注意点】
・膨大なデータの収集や管理が必要で、時間と労力を要する
・分析するのは短期的な傾向になるため、長期的な市場変化を見逃す可能性がある

RFM分析

「Recency（直近購買日）」「Frequency（購買頻度）」「Monetary（購買金額）」の3つの指標から顧客をグルーピングする方法です。
【目的】
売上貢献度が高いグループを洗い出し、最適なマーケティング戦略を立案する
【メリット】
マーケティング施策の最適化による顧客ロイヤリティの向上、売上増加が期待できる
【注意点】
・購買頻度の少ない商品には有効性が低い
・顧客の細かい属性を考慮できず、画一的なセグメンテーションになりがち
・一時的な購買行動に依存するため、長期的な顧客価値を十分に反映できない場合がある

デシル分析

顧客を購買単価が高い順に10のグループに分類し、各グループの特徴を洗い出す方法です。
【目的】
各グループの売上高や利益を元に顧客比率を算出し、どの顧客層に強くアプローチするべきかを明確にする
【メリット】
・優良顧客を把握し、購買額を引き上げる効果的な施策を検討できる
・マーケティングリソースの配分や、セールス戦略の最適化が可能になる
【注意点】
・購買金額以外の要素を考慮できない
・過去の購買データのみに基づくため、潜在的に顧客が感じている価値が見えにくい
・一度だけ高額な商品を購入した顧客が上位に分類されるなど、外れ値の影響を受けやすい

セグメンテーション分析

顧客を「年齢」「性別」「居住地」「行動パターン」などでセグメントする方法です。
【目的】
各グループの特性を洗い出し、ターゲットとなる顧客像を明確化する
【メリット】
・各セグメントに最適化された製品開発、マーケティング戦略、販促活動が可能になる
・顧客ニーズに合致したアプローチ方法が分かり、顧客関係の構築を効果的に行える
【注意点】
・セグメントごとのニーズや特性の把握が難しい場合がある
・企業視点に偏ると真のニーズや市場機会を見逃す可能性がある
・セグメントを細分化しすぎると市場規模が狭まる可能性がある

バスケット分析

顧客の購買履歴を分析し、同時購入した商品の関連性を分析する方法です。
【目的】
顧客が一緒に購入する商品の傾向・組み合わせを特定し、クロスセルの機会を見つける
【メリット】
・複数商品を組み合わせたプロモーションが可能となり、顧客単価の向上が期待できる
・商品配置、在庫管理、販促活動の計画に役立つ
【注意点】
・膨大なデータの収集・管理が必要で時間と労力を要する
・季節やキャンペーンなどの外部要因を考慮しにくい場合がある
・購買行動のみに基づくため、限定的な顧客理解になりがち

購買データ分析の5つのステップ

購買データ分析は以下の5つのステップで行うことができます。

• ステップ1｜データ分析の目的を設定する
• ステップ2｜分析に必要なデータを収集する
• ステップ3｜データを確認・整理する
• ステップ4｜データ分析を行う
• ステップ5｜分析結果の確認と検証を行う

各ステップの内容を詳しく確認しましょう。

ステップ1｜データ分析の目的を設定する

データ分析で何を成し遂げたいのか、どのような問題を解決したいのかを明確にします。目的が明確でないと、どのような情報を調査・収集し、どのような方法で分析すべきか分からないまま走り出すことになり、狙った成果に結びつきません。
【具体的なアクション】
目的や目標を明文化し、必要なデータや情報をリストアップする

ステップ2｜分析に必要なデータを収集する

ステップ1で設定した目的に対して、分析に必要なデータを収集します。
【具体的なアクション】
データや情報の在りかを特定し、既存のデータベースなどから情報を収集する
※データベースがない場合は、データの取得方法から検討し、必要に応じてデータベースを構築する必要がある

ステップ3｜データを確認・整理する

収集したデータの全体を確認し、分析用にデータを整えます。破損データや重複データがある場合は正確なデータへと修正（データクレンジング）することで、信頼性と正確性が向上し、分析結果の質を高められます。
【具体的なアクション】
Excelやデータクレンジングツールを使用して、データの整理を行う

ステップ4｜データ分析を行う

整理したデータに基づき、具体的な分析を行います。
【具体的なアクション】
購買データ分析の手法の中から目的に合った方法を選択し、分析ツールやExcelを活用して、分析する

ステップ5｜分析結果の確認と検証を行う

分析結果を確認し、内容の妥当性を検証します。
【具体的なアクション】
・分析をベースに仮説を立てて商品開発やマーケティング施策を実行し、分析の検証を行う
・必要に応じて追加分析や仮説の再検討を行い、自社のビジネスに活用できる洞察を導き出す

購買データを分析する際のポイント

購買データ分析を適切に行うために、次のようなポイントに注意しましょう。

客観的な視点を意識する

データ分析を行う際は、企業側の主観を捨てて客観的な視点を持つことが重要です。分析者の主観が入ると、分析の正確性が低下し、適切な意思決定ができなくなる可能性があります。

手法に固執しすぎない

1つの手法にこだわりすぎずに、複数の手法を柔軟に使い分けることが大切です。異なる手法を組み合わせることで、データの取りこぼしを防ぎ、より精度の高い分析が可能になります。また、多角的な視点からビジネスの機会を見つけることにもつながります。

データの量と品質を確保する

分析の精度はデータの量と品質に大きく依存します。そのため、可能な限り多くのデータを収集し、サンプル数を確保することが重要です。また、不正確なデータや欠損値が多いと、誤った分析結果を導き出すリスクが高まるため、データの正確性と一貫性を入念に確認することが求められます。

プライバシーや法の遵守を意識する

購買データには個人情報が含まれることが多いため、データを取り扱う際はプライバシー保護と法令遵守を徹底する必要があります。例えば、顧客の同意を得たうえでデータ収集を行う、分析に必要のない個人情報をデータベースから除外するなどの対策を講じることが重要です。

購買データの収集に役立つ「レシートCRM」

購買データの収集方法はさまざまですが、その中でも「レシートCRM」は有効な手段の一つです。
「レシートCRM」を活用することで、商品の売上金額だけでなく、購入された曜日や時間帯、さらには同時に購入された商品の傾向など、より詳細な購買データを収集することが可能になります。こうしたデータは、顧客の購買行動をより深く理解し、効果的なマーケティング施策を検討する材料として活用できます。

「購買データの種類」でご紹介したPOSデータや会員カード・ポイントカードのデータ、クレジットカードやキャッシュレス決済のデータなどは、企業が独自に所有するのが難しい場合があります。しかし、「レシートCRM」を導入することで、自社独自の顧客データを取得し、購買データ分析の基盤の構築から行うこともできます。

※「レシートCRM」の詳しい情報はこちらをご覧ください。