顧客の購買データは情報の宝庫！傾向を見極めて事業発展に活かそう

顧客の購買データには、事業を成長させるためのヒントが多くあります。とはいえ、顧客データを分析して事業に生かすにはどうすべきか、具体的にわからない方も多いのではないでしょうか。

この記事では、顧客購買データの重要性と活用方法、成功につながる分析手法を解説します。顧客購買データから傾向をつかみ、マーケティングに活用しましょう。

事業発展に役立つ顧客購買データとは

「顧客購買データ」とは、顧客が購買した商品の詳細や価格・購入日時・個数・決済方法などの情報を収集したデータです。これらのデータは事業を優位に進めるうえで貴重であり、分析結果は事業の収益拡大や効果的な販促活動の考案などに役立てられます。

顧客購買データから顧客の行動に関する洞察を得られるため、どの商品が人気で、どの商品の陳列場所を変更する必要があるのか、といった在庫管理にも活用可能です。顧客購買データの分析結果によってマーケティング戦略を最適化することで、自社の競争力アップも期待できます。

顧客購買データを活用するメリット

顧客購買データを活用するメリットは、次の3つです。

• ターゲット選定精度の向上
• 購買傾向の把握
• 顧客ニーズの精査

顧客の購買データは事業の成功につながる重要な情報源であり、これを活用することで上記のメリットを得られます。

メリット1：ターゲット選定精度の向上

購買データと顧客特性を組み合わせることで、自社を利用するターゲット層の特徴が明確になります。

これまでのWebマーケティングでは、予算を広告配信に充て、効果測定をしながらターゲットを探っていくスタイルが取られるケースもありました。

顧客の購買データを使ったターゲティングは、事実を元にした情報であるため、購買可能性の高いターゲットに対するアプローチが可能です。そのため、無駄な広告費用の削減や購買意向が高い潜在顧客の策定に役立ち、マーケティング精度が向上します。

メリット2：購買傾向の把握

購買データは、顧客による商品の購買傾向や売上推移を可視化するうえでも役立ちます。

例えば「商品Aを買う人は商品Bも購入しやすい」とわかれば、商品Bのプロモーションと組み合わせたキャンペーンを展開することで、収益を最大化できる可能性があります。

「シーズンごとに商品Aと商品Bの売上が変動する」といった場合は、在庫管理や売り場作りにおいて適切な対策を講じやすいでしょう。

メリット3：顧客ニーズの精査

顧客目線で購買データを分析すると顧客ニーズが明確になり、商品の需要把握や生産の指針として役立てられます。

顧客ニーズの精査により、新たな商品の開発や既存商品の改良において、顧客の要望に合致したアプローチを取りやすくなるでしょう。顧客のニーズを満たすことは、さらなる新規顧客の獲得だけでなく、長期的な顧客のファン化にもつながります。

顧客購買データを用いた5つの分析手法

顧客購買データを用いた分析方法として、次の5種類を紹介します。

• バスケット分析
• セグメンテーション分析
• デシル分析
• RFM分析
• CTB分析

これらの分析手法は、顧客との関係を分析するCRM分析のフレームワークに含まれます。CRMは「Customer Relationship Management」の略で、日本語で「顧客管理関係」を意味します。

それぞれの分析手法を活用してターゲット市場を特定することで、効果的なマーケティング施策の立案・実行につながります。

バスケット分析

「バスケット分析」は顧客の買い物かご（バスケット）の中を分析する方法で、POSデータやECサイトの購入履歴をもとに、同じタイミングで購入されている商品を発見します。

セットで購入されやすい商品の組み合わせを見つけ、それに基づいた売り場展開やプロモーション戦略の最適化が可能です。顧客が一度に購入する商品のパターンを把握し、クロスセルの機会を最大限に増やすことで、平均客単価の向上が期待できます。

セグメンテーション分析

「セグメンテーション分析」は年齢や性別、居住地などの要因に基づいて顧客を分類する手法です。分析は、主に以下4種類の変数を使っておこないます。

• 地理的変数：国・地域・都市・人口・気候・宗教など
• 人口動態変数：性別・年齢・職業・所得・家族構成など
• 心理的変数：ライフスタイル・価値観など
• 行動変数：時間・曜日・頻度・経路など

顧客をグルーピングすることで自社の商品を購入する人物のペルソナを作りやすくなり、セグメントごとに適したアプローチを実行可能です。

さらに、購買データと組み合わせることで、特定の商品やサービスを購入する顧客の特性を細かく分析し、精度の高いマーケティング施策の立案にも役立つでしょう。

デシル分析

「デシル分析」は購買金額をもとにの高い順に顧客を10等分し、各グループのデータを分析する手法です。デシル分析によって各グループの売上比率を算出し、売上の主要な部分を占める顧客セグメントを特定可能です。

構成比が高い顧客層に対し、集中的にキャンペーン実施やクーポン配布などのマーケティング施策を実行することで、売上の最大化が見込めるでしょう。

RFM分析

「RFM分析」は、Recency （最終購入日）・Frequency（購入回数）・Monetary （購入金額）の3つの指標で顧客をグルーピングする分析手法です。顧客は、優良顧客・安定顧客・休眠顧客・新規顧客・離反顧客などのグループに分類されます。

RFM分析では、最終の購入日が直近である、購入回数が多い、購入金額が多いほど、優良顧客として判断します。

顧客のグループ別に適したマーケティングを展開することで、施策の費用対効果が高まるほか、顧客満足度の向上にもつながるでしょう。

CTB分析

「CTB分析」は、カテゴリー（Category）・テイスト（Taste）・ブランド（Brand）の3つの指標をもとにした、顧客データの分析手法です。各指標で顧客をグルーピングすることで、具体的な顧客の好みや今後購買する商品を予測しやすくなります。

分類の例は、それぞれ次の通りです。

• カテゴリー：食品・洋服など大分類から、婦人服・ペット用品など中分類までを含む
• テイスト：色・サイズ・デザイン・模様など
• ブランド：ブランドやメーカーの好み、キャラクターなど

CTB分析は、購買履歴のなかでも詳細なデータが必要です。そのため、実店舗よりも、顧客の購買データが残りやすいネットショッピングで導入しやすい分析手法といえます。

顧客購買データの取得方法

顧客の購買データは、主に以下3つの方法で取得できます。

• POSデータ・ECサイトの購買履歴
• クレジットカード・キャッシュレス決済
• ポイントカード・会員カード

これらの方法を活用して顧客の嗜好や行動を理解し、マーケティング戦略の最適化につなげましょう。

POSデータ・ECサイトの購買履歴

POSデータやECサイトの購買履歴から、購入した商品や購入日時・個数といった、顧客の実際の購買行動に関する情報を把握できます。

さらに、POSレジを取り扱う実店舗とECサイトの購買履歴を統合して分析することで、いずれかを利用したことのない顧客に対する限定キャンペーンの実施やクーポンの配布なども可能です。

これにより、顧客に実店舗（オフライン）とECサイト（オンライン）の両方の利用を促し、LTVの向上が期待できます。

クレジットカード・キャッシュレス決済

クレジットカードやキャッシュレス決済を導入することで、購買履歴に加え、年齢や性別といった顧客情報を取得できます。

顧客のセグメントを細かく分類して支払い傾向を理解し、特定の商品やサービスに関心を持つ可能性の高い顧客を特定可能です。

ポイントカード・会員カード

ポイントカードや会員カードを導入すると、顧客の利用履歴から、決済金額や日時のデータを取得できます。また、カード登録時に入力する顧客の属性と購買データを掛け合わせた、詳細な分析もおこなえます。

顧客の購買履歴を追跡することで、ターゲット層に適した顧客サービスやプロモーションを提供可能です。

会員特典やサービスを通じて顧客忠誠度を高め、リピーターの増加が期待できるでしょう。

まとめ：顧客の購買データを分析し、事業の成長につなげよう

• 顧客購買データは、事業の成長につながる重要な情報源
• ターゲット選定や購買傾向の把握、ニーズの調査に役立つ
• 顧客購買データはさまざまな方法で取得可能

顧客購買データとは顧客が購買した商品やサービスに関するデータであり、事業の拡大や販促効果の考案に役立ちます。購買データはさまざまな経路から取得でき、バスケット分析やセグメンテーション分析、デシル分析などの手法を用いた分析が有効です。

顧客の購買データを分析して活用し、精度の高いマーケティング施策を実施しましょう。

タグ : データ分析 マーケティング 顧客分析