「そもそも購買データって何？」
「購買データを分析する必要性って？」
と、気になりますよね。
購買データとは、顧客がいつ・どこで・何を・いくらで買ったかといった、購入の事実を記録したデータのことを指します。
こうしたデータは「実際に顧客がとった行動」を捉えているため、顧客の好みや購買パターンを把握するためには欠かせません。
そして、この購買データを整理・分析するのが「購買データ分析」です。
購買データを分析することで、どの顧客層が何を好むか、いつ買う傾向があるか、どの施策で売上が伸びるかといった具体的な示唆が得られるようになり、「なんとなく」ではなく確かな根拠を持って施策を考えられるようになります。
この記事ではさらに詳しく、
- 購買データを分析してできること
- 初めてでもできる分析の進め方
- 分析結果を活用した施策例
をやさしく解説します。
この記事を読めば、自社の購買データを根拠に販売戦略を考えられるようになり、成果につながるデータ活用の第1歩を踏み出せるでしょう。
ぜひ参考にしてみてください。
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「購買データ」とは？
先ほど解説したように、購買データとは、顧客が商品・サービスを購入した事実を記録したデータのことです。
「誰が・いつ・どこで・何を・いくらで」買ったかという事実を数字で捉えられるため、顧客の行動や傾向を分析する際に欠かせません。
購買データの主な項目
項目 |
内容 |
分析での活用例 |
| 購入日時 | 顧客が購入した日付・時間 | 曜日・時間帯別の売れ行き分析に活用 |
| 購入商品 | 商品名・商品ID・商品カテゴリ | 売れ筋・カテゴリ傾向の把握 |
| 顧客ID | 顧客個人を識別するID（匿名可） | 顧客の行動分析に活用 |
| 購入チャネル | EC・店舗などの購入場所 | チャネル別戦略やKPI比較に利用 |
上記以外にも、「購買単価」「配送先」「支払い方法」などを目的に応じて追加収集すると、分析の幅が広がります。
これらの購買データはそれぞれレシートに記録されていることが多いですが、1枚のレシートから得られる情報だけでは分析に活かすのは難しいです。
たくさんのレシートやPOSデータを集めて「誰が」「いくらの商品を」「何回買ったか」などの要素ごとに集計することで売上アップのヒントが見つかりますが、これを人手で行うのは時間も手間もかかってしまうでしょう。
当サイトを運営するかっこ株式会社では、購買データをもとに売上状況を「会員数」「顧客単価」「購入回数」の3つの要素に分解して集計・可視化し、複雑な分析を自動実行するマーケティング支援サービス『いろはに分析』を提供しています。
※参考：マーケティング支援サービス『いろはに分析』
購買データは分析すべき？
購買データの分析は、売上や顧客満足度を高めるために不可欠です。
なぜなら、購買データを分析することで、どの顧客に何が効くかを数字で把握でき、在庫や販促の無駄を減らし、より精度の高い施策が打てるようになるからです。
例えば、購入履歴から「定期的に購入してくれる顧客層」や「離反しそうな顧客層」を特定でき、リピート施策や在庫調整、商品開発に活かすことが可能です。
購買データを分析してできること3つ
購買データ分析は、単なる「過去データの集計」ではなく、未来の施策を考えるための作業です。
特に注目すべき効果として、以下の3つが挙げられます。
- 売上を伸ばせる
- リピート率を改善できる
- 経験や勘に頼らなくなる
1つずつ見ていきましょう。
売上を伸ばせる
顧客セグメント別の購買傾向を分析することで、どの顧客層にどの商品を提案すれば売上が伸びるかが明確になります。
例えば、高単価商品をよく購入する層には、関連商品や上位プランを案内することで客単価アップが狙えます。
さらに、売れ筋商品や人気カテゴリを把握することで、重点的な販促や在庫強化が可能です。
実際にどんな施策に活用できるかは、『購買データの分析結果を使って売上を伸ばす活用例』の章で詳しく紹介しています。
リピート率を改善できる
顧客ごとの購買サイクルが分かると、適切なタイミングで顧客にアプローチできるようになり、結果としてリピート率の改善につながります。
具体的には、定期的に買ってくれる顧客にはポイントアップや限定特典を用意したり、前回購入から90日経った顧客だけに限定オファーを送る、または季節の需要期に合わせた再購入促進を行う、といった施策が考えられます。
このように、購買サイクルの把握は、「いつ・誰に・何を届けるか」という最適な接点作りを進めるうえで欠かせません。
経験や勘に頼らなくなる
購買データを活用すれば、感覚ではなく事実に基づいて意思決定できます。
顧客ごとの購買単価・購買傾向・季節性など、複数の視点から裏付けを取りながら戦略を立てられるため、社内での納得感も高まります。
「なぜこのキャンペーンが必要か」を数字で示すことで、ビジネス戦略がより精度の高いものとなり、販促・在庫調整・商品企画など、全体の判断精度が向上します。
初めてでもできる！購買データ分析の基本的な始め方4ステップ
購買データ分析を初めて行う方でも、以下の4つのステップに従うことで、スムーズに始めることができます。
- 【ステップ1】必要な購買データを集める
- 【ステップ2】収集したデータを整える
- 【ステップ3】実際に分析してみる
- 【ステップ4】分析結果を販促や在庫調整に活かす
この4ステップを踏むことで、購買データを効果的に活用し、ビジネスの改善につなげることができます。
【ステップ1】必要な購買データを集める
購買データ分析を始めるには、まず分析に必要な情報を揃えることが大切です。
POSシステムなどで自社が保有している売上データ・顧客情報・商品情報を確認し、ExcelやCSVで整理すると扱いやすくなります。
もし自社内のデータが不足している場合は、市場調査会社やデータプラットフォーマーから購買データを購入したり、政府や公的機関が公開している統計データなどのオープンデータを活用する方法もあります。
【ステップ2】収集したデータを整える
せっかくデータを集めても、データに欠損や重複があるままでは正確な分析ができません。
Excelで欠損値を確認したり、日付形式やカテゴリ名の統一・重複チェックなどを忘れずに行いましょう。
この整備作業を丁寧に行うことで、分析精度が格段に上がります。
【ステップ3】実際に分析してみる
まずは簡単なグラフ化から始めましょう。
売上の推移、時間帯や曜日別の購入傾向、商品カテゴリ別の構成比などを可視化することで、顧客行動や売れ筋が直感的に理解できます。
例えば、午前中に売れる商品と夜間に売れる商品を分けて把握すると、在庫や販促のタイミングに活かせます。
データを可視化するだけでも、分析の方向性や次に何をすべきかの判断材料が得られるのです。
【ステップ4】分析結果を販促や在庫調整に活かす
分析結果は、具体的な施策に落とし込むことで初めて成果につながります。
例えば、顧客をクラスタリングすることで、購入傾向や嗜好の違いに応じた施策をより的確に打てるようになります。
ここで、実際の取り組みをイメージしやすくするために、かっこの支援事例を紹介します。
株式会社アーバンリサーチ様のあらゆる購買データをもとに、購入頻度・購入アイテム・値引き率などの視点から顧客クラスタリングを行い、クラスタ別に有効な施策を提供することで、売上向上や顧客理解の深まりにつなげることができました。
このように、購買データを多角的に分析・整理することで、効率的かつ効果的なマーケティング施策の検討に役立てられます。
データ整備や分析設計が難しい場合は専門家に頼る
データ整備や分析設計が難しい場合は、分析ツールを活用するのが効果的です。
かっこの『いろはに分析』は、CSVデータを月1回アップするだけで多角的な分析を自動で実行し、「いつ・誰に・何を」するべきかがすぐに分かります。
経験や勘に頼らず売上構造を見える化し、具体的な施策立案に直結できるので、データ分析に課題を感じている方はお気軽にご相談ください。
また、ツールだけでは対応しきれない場合や、自社の状況に合わせた高度な分析設計が必要なときは、『かっこのデータサイエンス』がヒアリングから課題抽出・提案・分析・最終報告までトータルサポートいたします。
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購買データ分析でよく使われる手法5つ
データ分析にはさまざまな手法がありますが、まずは基本を押さえることが大切です。
この章では、
- ①デシル分析で優良顧客を把握する
- ②ABC分析で売れ筋商品を見極める
- ③セグメンテーション分析で顧客をグループ分けする
- ④RFM分析でリピート顧客を見つける
- ⑤バスケット分析で買い合わせの傾向をつかむ
上記5つの手法それぞれの特徴や活用例を簡単に解説します。
①デシル分析で優良顧客を把握する
デシル分析では、顧客を購買金額や購入頻度で10段階に分け、売上の中心となる上位層を特定します。
これにより、どの顧客に重点的にアプローチすれば効果的なのかが分かります。
上位1割の顧客に先行セールや限定オファーを案内すれば、リピート購入や売上アップのきっかけを作りやすくなります。
②ABC分析で売れ筋商品を見極める
ABC分析は、商品の売上貢献度や利益率に応じてランクを付ける手法です。
Aランク商品は在庫を切らさないよう強化し、Cランク商品は仕入れを絞るなど、在庫管理や仕入れ戦略に活かせます。
例えば、全商品の上位20％が全売上の8割を占めるケースでは、その商品を中心にプロモーション計画を立てると効率的です。
③セグメンテーション分析で顧客をグループ分けする
セグメンテーション分析は、購買傾向や属性が似ている顧客をグループにまとめる手法です。
グループごとにメッセージや商品提案を変えることで、より反応率の高い施策が可能です。
例えば、健康志向の20代女性向けにはサプリやヘルシーフードを案内し、価格重視の40代男性には割引情報を強調する、といった活用ができます。
④RFM分析でリピート顧客を見つける
RFM分析は、「最近の購買（Recency）」「購買頻度（Frequency）」「購買金額（Monetary）」の3つの指標で顧客をスコアリングする手法です。
この分析により、常連客・休眠客・新規客を可視化でき、それぞれに最適な接点を設計できます。
過去6か月購入がない休眠顧客にはリマインドメールや特典クーポンを送ることで再購入を促し、月1回購入する顧客には関連商品の提案するなどの施策で、客単価向上を狙えます。
⑤バスケット分析で買い合わせの傾向をつかむ
バスケット分析は、「この商品を買った人は別の商品も買う」という関係性を見つける手法です。
スーパーの陳列やECサイトのレコメンド機能などに応用され、根拠を持ってクロスセルやセット販売を提案できるようになります。
「パスタを買う人はオリーブオイルも買う傾向がある」と分かれば、実際に商品を近くに置いたり、セット商品として販売することで売上拡大や顧客満足度向上につなげられます。
それぞれの分析手法の詳細については『売上UPにはデータ分析が不可欠？5つの売上分析の手法と分析の流れをご紹介！』の記事をご参照ください。
また、1から分析手法を身につける自信がない場合は、専門家やツールに頼ることを検討するとよいでしょう。
かっこのマーケティング支援サービス『いろはに分析』なら、RFM分析やバスケット分析など、課題解決のためのアクションにつながる分析を自動で実行します。
※参考：マーケティング支援サービス『いろはに分析』
このような分析ツールを活用することで、分析の専門知識がなくても、購買データを活かした施策をスピーディーに展開できます。
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購買データの分析結果を使って売上を伸ばす活用例
購買データの分析結果は、マーケティング施策にそのまま活かせるのが大きな強みです。
ここでは、以下の施策例を順に紹介していきます。
- 【オンライン施策①】購入履歴に応じたクーポンやメール配信で個別にアプローチ
- 【オンライン施策②】顧客セグメントに合わせた広告配信
- 【オンライン施策③】関連商品やセット買いなどの提案で売上チャンスを広げる
- 【オンライン施策④】ポイントプログラムや継続購入特典でリピート購入を促進
- 【実店舗施策①】店舗別・エリア別の購買データで重点施策を決定
- 【実店舗施策②】時間帯・曜日ごとの購買傾向をもとに在庫を最適化
- 【実店舗施策③】買い合わせデータをもとにした売り場の作成
顧客ごとの購買傾向や来店・購入タイミングを把握し、より精度の高い施策に落とし込むヒントとして参考にしてみてください。
【オンライン施策①】購入履歴に応じたクーポンやメール配信で個別にアプローチ
過去の購入履歴をもとに、顧客ごとの興味やニーズに合わせてクーポンやメールを送ると、反応率が向上しリピート購入を効率的に促せます。
これは、全員に同じ内容を送る場合に比べて、個々の関心に合った訴求ができるためです。
例えば、過去3か月以内に特定の商品を購入した顧客だけに限定オファーを配信すると、再購入のきっかけとして活用できます。
【オンライン施策②】顧客セグメントに合わせた広告配信
購買データをもとに顧客をグループ分けし、それぞれに最適な広告を配信することで、無駄な広告費を抑えつつ成果を高められます。
顧客層ごとの購買傾向や関心に沿ったメッセージを届けられるため、クリック率や購入率の改善が見込めます。
例えば、年代・地域・購入カテゴリ別に広告内容を変えることで、より精度の高い訴求が可能になります。
【オンライン施策③】関連商品やセット買いなどの提案で売上チャンスを拡大
バスケット分析で把握した「一緒に買われやすい商品」を活用すると、クロスセルやアップセルを効果的に促進できます。
購入画面やメールで関連商品を提案することで、顧客単価の向上にもつながる他、購入タイミングや過去の購入履歴を組み合わせることで、さらに精度の高い提案が可能になります。
ECサイトで「この商品を買った人は、こちらもおすすめ！」と表示される例が代表的です。
【オンライン施策④】ポイントプログラムや継続購入特典でリピート購入を促進
購買データを分析すると、どの顧客が定期購入しているか・購入サイクル・顧客単価の傾向などが把握できます。
こうした情報をもとに、特定の顧客にポイント還元や継続購入特典を設計すると、再購入を効率的に促すことができます。
例えば、定期購入顧客の購買履歴を見てポイント付与率を上げるタイミングを調整すれば、解約抑制や継続購入につながるケースがあります。
特典の種類やタイミングも、購買データを確認しながら工夫することで、より効果的なリピート施策を設計できます。
【実店舗施策①】店舗別・エリア別の購買データで重点施策を決定
地域ごとに異なる購買傾向をもとに、店舗ごとの商品構成やキャンペーンを調整すると、在庫最適化と販売効率の向上が期待できます。
例えば、都心店ではビジネス向け商品を強化し、郊外店ではファミリー向け商品を重視する、といった戦略が考えられます。
こうした調整を繰り返すことで、地域特性に応じた売上最大化が可能になります。
【実店舗施策②】時間帯・曜日ごとの購買傾向をもとに在庫を最適化
店舗の売上や顧客満足度を最大化するには、曜日や時間帯ごとの来店傾向を分析し、在庫やスタッフ配置を最適化するとよいでしょう。
こうすることで、欠品や余剰在庫のリスクを減らし、機会損失を防ぐことができます。
また、金曜の夜に特に売れる総菜がある場合、その時間帯に合わせて仕入れ量を増やすなど、データに基づいた具体的な対応も可能です。
さらに、この分析を継続することで、季節やイベントに応じた在庫管理の精度も向上し、安定した売上につなげられます。
【実店舗施策③】買い合わせデータをもとにした売り場の作成
同時購入が多い商品を近くに陳列するなど、データに基づいて売り場を改善する施策です。
パスタとソース・お酒とおつまみ・洗剤と柔軟剤のように、関連性の高い商品を近くに陳列することで、ついで買いやセット購入を促すことができます。
売り場レイアウトや棚割りを工夫することで、顧客の購買意欲を自然に高め、客単価アップにつなげられるでしょう。
このように、購買データ分析の結果はさまざまな施策に活かせます。
購買データを分析してどんな効果が得られるのかをもう一度整理したい方は、2章『購買データを分析してできること3つ』をご覧ください。
まとめ
今回は、購買データ分析の基本と、分析結果を活用した具体的な施策について解説しました。
購買データを分析することで、顧客の購買傾向やリピート購入のタイミングを把握でき、販促や在庫管理の精度を高めることにつながります。
特に、購入履歴や顧客属性、チャネル別の行動データを踏まえて分析することは、実務で成果を出すうえで欠かせません。
「データはあるけど、どう分析すればいいかわからない」と感じる方も多いと思いますが、基本的な手法からでも十分に始められます。
大切なのは、得られた分析結果を具体的なアクションに結びつけることなので、できる範囲からリピート施策や販促施策に活用してみましょう。
また、データ分析に不安を感じる場合は、分析ツールを使うことも1つの手です。
かっこの『いろはに分析』は、複雑な分析作業を自動化し、データに基づいた戦略作りまでサポートします。
「現状の課題を短期間で把握したい」「次の打ち手を明確にしたい」などお悩みの方は、お気軽に資料をご請求ください。
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